História da estatística inferencial, características, para que serve, exemplos

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Basil Manning
História da estatística inferencial, características, para que serve, exemplos

O Estatística inferencial ou estatística dedutiva é aquela que deduz as características de uma população a partir de amostras dela retiradas, por meio de uma série de técnicas de análise. Com as informações obtidas, são desenvolvidos modelos que permitem fazer previsões sobre o comportamento dessa população..

Por esse motivo, a estatística inferencial tornou-se a ciência número um por oferecer o suporte e os instrumentos que inúmeras disciplinas requerem na tomada de decisões..

Física, química, biologia, engenharia e ciências sociais se beneficiam continuamente dessas ferramentas quando criam seus modelos e projetam e implementam experimentos..

Índice do artigo

  • 1 Breve história da estatística inferencial
    • 1.1 Império Romano
    • 1.2 Idade Média
    • 1.3 Idade Moderna
    • 1.4 Idade Contemporânea
  • 2 recursos
  • 3 Para que serve a estatística descritiva? Formulários
    • 3.1 Sociologia e estudos demográficos
    • 3.2 Engenharia
    • 3.3 Economia e administração de empresas 
  • 4 Exemplos de estatística inferencial
    • 4.1 Exemplo 1
    • 4.2 Exemplo 2
  • 5 conceitos básicos em estatística inferencial
    • 5.1 Evento
    • 5.2 Espaço de amostra
    • 5.3 População e amostra
    • 5.4 Amostragem
    • 5.5 Variáveis ​​estatísticas
    • 5.6 Distribuições de probabilidade
    • 5.7 Parâmetros e estatísticas 
    • 5.8 Hipótese estatística
    • 5.9 Testes de hipóteses
  • 6 tópicos de interesse
  • 7 referências

Breve história da estatística inferencial

A estatística surgiu na antiguidade devido à necessidade das pessoas em organizar as coisas e otimizar recursos. Antes da invenção da escrita, eram feitos registros do número de pessoas e do gado disponível, por meio de símbolos gravados em pedra..

Posteriormente, os governantes chineses, babilônios e egípcios deixaram dados sobre a quantidade de safras e o número de habitantes, gravados em tabuletas de argila, colunas e monumentos..

Império Romano

Quando Roma exercia seu domínio no Mediterrâneo, era comum que as autoridades realizassem censos a cada cinco anos. Na verdade, a palavra "estatísticas" vem da palavra italiana statista, o que significa expressar.

Ao mesmo tempo, na América, os grandes impérios pré-colombianos também mantiveram registros semelhantes.

Idade Média

Durante a Idade Média, os governos da Europa, assim como a igreja, registraram a propriedade de terras. Em seguida, eles fizeram o mesmo com nascimentos, batismos, casamentos e mortes.

Idade Moderna

O estatístico inglês John Graunt (1620-1674) foi o primeiro a fazer previsões com base nessas listas, como quantas pessoas podem morrer de certas doenças e a proporção estimada de nascimentos de homens e mulheres. Por isso é considerado o pai da demografia..

Idade Contemporânea

Mais tarde, com o advento da teoria da probabilidade, a estatística deixou de ser uma mera coleção de técnicas organizacionais e alcançou um escopo insuspeitado como ciência preditiva..

Assim, os especialistas poderiam começar a desenvolver modelos de comportamento das populações e com eles deduzir o que coisas poderiam acontecer com pessoas, objetos e até mesmo ideias..

Caracteristicas

Abaixo, temos as características mais relevantes deste ramo da estatística:

- A estatística inferencial estuda uma população tirando dela uma amostra representativa.

- A seleção da amostra é realizada por meio de diversos procedimentos, sendo os mais adequados aqueles que escolhem os componentes de forma aleatória. Assim, qualquer elemento da população tem a mesma probabilidade de ser escolhido e, assim, vieses indesejados são evitados..

- Para organizar as informações coletadas faz uso de estatísticas descritivas.

- Variáveis ​​estatísticas são calculadas na amostra que são usadas para estimar as propriedades da população..

- A estatística inferencial ou dedutiva faz uso da teoria da probabilidade para estudar eventos aleatórios, ou seja, aqueles que surgem fortuitamente. Cada evento é atribuído a uma certa probabilidade de ocorrência.

- Constrói hipóteses - suposições - sobre os parâmetros da população e os contrasta, para saber se estão corretos ou não, e também calcula o nível de confiança da resposta, ou seja, oferece uma margem de erro. O primeiro procedimento é chamado testando hipóteses, enquanto a margem de erro é o intervalo de confiança.

Para que serve a estatística descritiva? Formulários

Estatística inferencial: essencial na tomada de decisão e controle de qualidade

Estudar uma população em sua totalidade pode exigir muitos recursos em dinheiro, tempo e esforço. É preferível obter amostras representativas que são muito mais gerenciáveis, coletar dados delas e criar hipóteses ou suposições sobre o comportamento da amostra.

Uma vez estabelecidas as hipóteses e testada sua validade, os resultados são estendidos à população e utilizados para a tomada de decisões..

Eles também ajudam a criar modelos dessa população, a fazer projeções para o futuro. É por isso que a estatística inferencial é uma ciência muito útil para:

Sociologia e estudos demográficos

Esses são campos ideais de aplicação, uma vez que as técnicas estatísticas são aplicadas com o objetivo de estabelecer vários modelos de comportamento humano. Algo que a priori é bastante complicado, pois inúmeras variáveis ​​intervêm.

Na política, é muito utilizado em época eleitoral para conhecer a tendência eleitoral do eleitorado, desta forma os partidos traçam estratégias..

Engenharia

Os métodos da estatística inferencial são amplamente utilizados na Engenharia, sendo as aplicações mais importantes o controle de qualidade e a otimização de processos, por exemplo, melhorando os tempos de execução de tarefas, bem como prevenindo acidentes de trabalho..

Economia e administração de empresas 

Com métodos dedutivos você pode realizar projeções sobre o funcionamento de uma empresa, o nível de vendas esperado, bem como auxiliar na tomada de decisões.

Por exemplo, suas técnicas podem ser utilizadas para estimar qual será a reação dos compradores a um novo produto, prestes a ser lançado no mercado..

Também serve para avaliar como estão as mudanças nos hábitos de consumo das pessoas, diante de eventos importantes, como a epidemia de COVID..

Exemplos de estatísticas inferenciais

Exemplo 1

Um problema de estatística dedutiva simples é o seguinte: um professor de matemática é responsável por 5 seções de álgebra elementar em uma universidade e decide usar as notas médias de uma só de suas seções para estimar a média de tudo.

Não importa o tamanho da população, suas propriedades podem ser estudadas por meio de uma amostra representativa. Fonte: Pixabay.

Outra possibilidade é pegar uma amostra de cada seção, estudar suas características e estender os resultados a todas as seções..

Exemplo 2

O gerente de uma loja de roupas femininas quer saber quanto vai vender uma determinada blusa durante o verão. Para isso, analisa as vendas da peça durante as duas primeiras semanas da temporada e, assim, determina a tendência..

Conceitos básicos em estatística inferencial

Existem vários conceitos-chave, incluindo aqueles que vêm da teoria da probabilidade, sobre os quais você precisa ter clareza para entender o escopo completo dessas técnicas. Alguns, como população e amostra, já mencionamos ao longo do texto.

Evento

Um evento ou evento é algo que acontece e pode ter vários resultados. Um exemplo de um evento pode ser jogar uma moeda e há dois resultados possíveis: cara ou coroa.

Espaço amostral

É o conjunto de todos os resultados possíveis de um evento.

População e amostra

População e amostra

A população é o universo que você deseja estudar. Não se trata necessariamente de pessoas ou seres vivos, uma vez que a população, nas estatísticas, pode ser constituída por objetos ou ideias..

Por sua vez, a amostra é um subconjunto da população, dela cuidadosamente extraída por ser representativa..

Amostragem

É o conjunto de técnicas pelas quais uma amostra é selecionada de uma determinada população. A amostragem pode ser aleatória, se forem utilizados métodos probabilísticos para a escolha da amostra, ou não probabilística, se o analista tiver seus próprios critérios de seleção, de acordo com sua experiência..

Variáveis ​​estatísticas

Conjunto de valores que podem ter as características da população. Eles são classificados de várias maneiras, por exemplo, podem ser discretos ou contínuos. Além disso, tendo em conta a sua natureza, podem ser qualitativos ou quantitativos..

Distribuições de probabilidade

Funções de probabilidade que descrevem o comportamento de um grande número de sistemas e situações observadas na natureza. As mais conhecidas são a distribuição do sino gaussiano ou gaussiano e a distribuição binomial.

Parâmetros e estatísticas 

A teoria da estimação estabelece que existe uma relação entre os valores da população e os da amostra retirada dessa população. O parametros são as características da população que não sabemos, mas queremos estimar: por exemplo, a média e o desvio padrão.

Por sua parte, Estatisticas são as características da amostra, por exemplo, sua média e desvio padrão.

A título de exemplo, suponha que a população seja composta por todos os jovens entre 17 e 30 anos de uma comunidade, e queremos saber a proporção dos que estão atualmente cursando o ensino superior. Este seria o parâmetro da população para determinar.

Para estimá-lo, é selecionada uma amostra aleatória de 50 jovens e calculada a proporção deles que estudam em uma universidade ou instituto de ensino superior. Esta proporção é a estatística.

Se após o estudo for constatado que 63% dos 50 jovens estão cursando o ensino superior, esta é a estimativa populacional, feita a partir da amostra.

Este é apenas um exemplo do que a estatística inferencial pode fazer. É conhecido como estimativa, mas também existem técnicas para prever variáveis ​​estatísticas, bem como para tomar decisões..

Hipótese estatística

É uma conjectura que se faz a respeito do valor da média e do desvio padrão de alguma característica da população. A menos que a população seja totalmente examinada, esses são valores desconhecidos.

Testando hipóteses

As suposições feitas sobre os parâmetros da população são válidas? Para descobrir, verifica-se se os resultados da amostra os suportam ou não, por isso é necessário desenhar testes de hipóteses..

Estas são as etapas gerais para realizar um:

Passo 1

Identifique o tipo de distribuição que se espera que a população siga.

Passo 2

Declare duas hipóteses, denotadas como Hou e H1. O primeiro é o hipótese nula em que assumimos que o parâmetro tem um determinado valor. O segundo é a hipótese alternativa que assume um valor diferente da hipótese nula. Se isso for rejeitado, então a hipótese alternativa é aceita.

etapa 3

Estabeleça uma margem aceitável para a diferença entre o parâmetro e a estatística. Raramente eles serão idênticos, embora se espere que sejam muito próximos..

Passo 4

Proponha um critério para aceitar ou rejeitar a hipótese nula. Para isso, é utilizada uma estatística de teste, que pode ser a média. Se o valor médio está dentro de certos limites, a hipótese nula é aceita, caso contrário, é rejeitada.

Etapa 5

Como etapa final, é decidido se aceita ou não a hipótese nula..

Assuntos de interesse

Ramos de estatísticas.

Variáveis ​​estatísticas.

População e amostra.

Estatística descritiva.

Referências

  1. Berenson, M. 1985. Statistics for Management and Economics, Concepts and Applications. Editorial Interamericana.
  2. Canavos, G. 1988. Probabilidade e Estatística: Aplicações e métodos. Colina Mcgraw.
  3. Devore, J. 2012. Probability and Statistics for Engineering and Science. 8º. Edição. Cengage Learning.
  4. História da Estatística. Recuperado de: eumed.net.
  5. Ibañez, P. 2010. Mathematics II. Abordagem por competência. Cengage Learning.
  6. Levin, R. 1981. Statistics for Administrators. Prentice Hall.
  7. Walpole, R. 2007. Probabilidade e Estatística para Engenharia e Ciências. Pearson.

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