Insper Instituto de Ensino e Pesquisa
Faculdade de Economia e Administração

Ale Faitarone Neto
Bianca Maluf Escoboza
Bruno Pierri
Paula Mendes Caldeira
Victor Viana

Trabalho de Estatística II

São Paulo
2011
Sumário

1 Resumo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2
2 Introdução. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
3 Questão 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
4 Questão 2 . . . . . . …exibir mais conteúdo…

Primeiramente, vão ser examinados os resultados de 20000 extrações (x e na Macro chamada de tentativas) com 30 observações (n), intervalo de confiança de 99% de confiança ([pic]) e parâmetro da Poisson de 10 ([pic]). Para estudar se os cálculos atingiram com sucesso o objetivo de estimar a média dessa população, assumindo variância conhecida iremos: (1) explicitar o cálculo do intervalo de confiança para esses números, (2) conferir se o formato do histograma obtido e se a esperança e a variância da média amostral estão de acordo com o esperado e então (3) estudar os primeiros 30 intervalos de confiança. Por ultimo em (4), ainda avaliaremos o que acontece quando fixamos todas as variáveis e mudamos: o tamanho amostral, o parâmetro da Poisson e a confiança.

(1) Os intervalos de confiança para as médias amostrais são muito importantes na hora de estimar a verdadeira média real, pois permitem julgar a magnitude do erro (e) cometido no cálculo de cada média amostral ([pic]) resultante das diferentes extrações de dados da população total. Este erro (e) equivale a diferença da média amostral obtida ([pic] calculada pela Macro) e a média populacional verdadeira ([pic]também calculada pela Macro): e = ([pic] -[pic])
Como [pic] é um número fixo, e os diferentes valores da média amostral [pic]seguem uma distribuição normal (o motivo pelo qual a distribuição da média amostral segue uma distribuição normal é explicado pelo Teorema do Limite Central, que