- Caracterize amostra aleatória simples e amostra estratificada, com técnicas probabilísticas.
- Caracterize amostra intencional e amostra por quotas, com técnicas não-probabilísticas.
- Apresente as vantagens e desvantagens do uso da amostragem probabilística em relação à amostragem não-probabilística nas pesquisas de opinião.
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A tabela abaixo retrata a síntese das informações referentes ao consumo residencial de energia elétrica provenientes de duas amostras aleatórias de um total de 64 bairros selecionados. A amostra 1 é composta pelo consumo residencial de 30 bairros que foram selecionados dentro da região metropolitana de um Estado; os outros 34 bairros, todos localizados fora da região metropolitana do mesmo Estado, integram a amostra 2. Suponha que as amostras sejam oriundas de populações normais.
a) Considerando todos os bairros da amostra e a distribuição exata do estimador utilizado para estimar a média amostral, construa um intervalo bilateral de 95% de confiança para o consumo médio residencial de energ…
No âmbito de uma fiscalização na área de educação superior, uma equipe de auditoria precisou levantar informações sobre a renda média familiar dos alunos de uma Universidade Federal, relativas às seguintes áreas: biomédicas, tecnológicas e humanas. A equipe ficou na dúvida entre realizar um censo e uma amostragem. Por fim, acabou optando pela amostragem.
Com base na hipótese acima, elabore um texto dissertativo respondendo as seguintes perguntas:
- Apresente a diferença entre censo e amostragem. Cite 2 vantagens da utilização da amostragem.
- Descreva os passos necessários para a obtenção dos dados amostrais, justificando o plano amostral por você escolhido.
- Discuta como você compararia a renda…
Suponha que X1, X2, …, Xn seja uma amostra aleatória simples de tamanho n de uma variável populacional com distribuição Poisson parâmetro λ.
a) Mostre que a média amostral 𝑋̅ é o estimador de máxima verossimilhança de λ.
b) Lembrando que a média de uma distribuição Poisson (λ) é igual a λ, mostre que 𝑋̅ é um estimador não tendencioso de λ, ou seja, mostre que E[𝑋̅] = λ.
