🚨🚨 INTERVALO DE CONFIANÇA #01

Em estatística, intervalo de confiança (IC) é um tipo de estimativa por intervalo de um parâmetro populacional desconhecido.
Quando usar intervalo de confiança?
Intervalos de confiança são usados para indicar a confiabilidade de uma estimativa. Por exemplo, um IC pode ser usado para descrever o quanto os resultados de uma pesquisa são confiáveis. Sendo todas as estimativas iguais, uma pesquisa que resulte num IC pequeno é mais confiável do que uma que resulte num IC maior.
Como calcular um intervalo de confiança?
Obtenha o desvio padrão da população (σ) e o tamanho da amostra (n). Pegue a raiz quadrada do tamanho da amostra e divida-a pelo desvio padrão da população.
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Como calcular a margem de erro.
Nível de confiança desejado escore z
90% 1,65
95% 1,96
99% 2,58
Como calcular o intervalo de confiança na calculadora científica?
A calculadora de intervalos de confiança calcula o intervalo de confiança tomando o desvio padrão e dividindo-o pela raiz quadrada do tamanho da amostra, de acordo com a fórmula σ x = σ/√n .
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1 Estatística descritiva e análise exploratória de dados: gráficos, diagramas, tabelas, medidas descritivas (posição, dispersão, assimetria e curtose).
2 Probabilidade. 2.1 Definições básicas e axiomas. 2.2 Probabilidade condicional e independência. 2.3 Variáveis aleatórias discretas e contínuas. 2.4 Distribuição de probabilidades. 2.5 Função de probabilidade. 2.6 Função densidade de probabilidade.
2.7 Esperança e momentos. 2.8 Distribuições especiais. 2.9 Distribuições condicionais e independência. 2.10 Transformação de variáveis. 2.11 Leis dos grandes números. 2.12Teorema central do limite. 2.13 Amostras aleatórias. 2.14 Distribuições amostrais.
3 Inferência estatística. 3.1 Estimação pontual: métodos de estimação, propriedades dos estimadores, suficiência. 3.2 Estimação intervalar: intervalos de confiança, intervalos de credibilidade. 3.3 Testes de hipóteses: hipóteses simples e compostas, níveis de significância e potência de um teste, teste t de Student, teste qui-quadrado.
4 Análise de regressão linear. 4.1 Critérios de mínimos quadrados e de máxima verossimilhança. 4.2 Modelos de regressão linear. 4.3 Inferência sobre os parâmetros do modelo. 4.4 Análise devariância. 4.5 Análise de resíduos.
5 Técnicas de amostragem: amostragem aleatória simples, estratificada, sistemática e por conglomerados.
5.1 Tamanho amostral.