Resumo

Zanetta, Dirce Maria Trevisan. Conceitos básicos de inferência estatística: apostila. São Paulo: USP/UNIVESP, s/d. Disponível em: <http://midia.atp.usp.br/plc/plc0503/impressos/plc0503_02.pdf> . Acesso em: 12 abr. 2017.

A inferência estatística possui como objetivo tirar conclusões sobre a população de interesse utilizando dados amostrais. Para tal conceituação é explicado que se utiliza uma forma de raciocínio especifica, denominada indução: “onde o raciocínio é feito do particular para o real”. O texto exposto consiste no embasamento conceitual da inferência estatística e de quais maneiras as distribuições de probabilidades são utilizadas para tal.

          As distribuições de probabilidade – normal e binomial – auxiliam a tomada de decisão por meio da inferência estatística. Pois segundo a autora: “[..] qualquer medida feita com amostras, mesmo quando ela é aleatória, vai diferir do verdadeiro valor da população por causa do processo aleatório que tem associado a ele um erro aleatório [...]”. Por conseguinte, é necessário comparar os valores obtidos e decidir se essa diferença ocorreu ao acaso ou é de fato real.

          Apesar de a distribuição normal ser a mais importante distribuição contínua, a distribuição binomial também possui seu valor como distribuição discreta. Para a variável da distribuição binomial são possíveis apenas dois valores, sendo eles: sucesso e fracasso do evento. A curva dessa distribuição é determinada por dois parâmetros: “o tamanho da amostra e a probabilidade de acontecimento do evento em questão”.

Palavras-chave: inferência estatística, indução, distribuições de probabilidade, distribuição normal e distribuição binomial.