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.

Inferência é tirar conclusões a partir de dados. Ao utilizar o método estatístico em dados amostras, a inferência estatística tira, conclusões sobre uma população "x" descrevendo as hipóteses. 

Na inferência estatística são utilizadas dois métodos de raciocínio: o dedutivo, que vai do geral para o particular; o indutivo, que é feito do particular para o geral e que tem por objetivo "ampliar o conhecimento se as conclusões feitas para os resultados da amostra estiverem corretas".

Na maioria das situações temos que utilizar "amostras de populações de estudo e, a partir os dados obtidos nessas amostras, tirar conclusões para as populações das quais as amostras foram retiradas". Além disso, nas distribuições de probabilidade qualquer medida feita com as amostras, mesmo aleatória, vai diferir valor da população por causa do processo aleatório que tem associado a ele em erro aleatório.

Um tipo de distribuição de probabilidade é chamado distribuição binomial, para a qual existem apenas dois valores possíveis. As respostas da binomial são chamadas de 'sucesso" e "fracasso", levando em conta que o sucesso não é algo "bom" e sim algo desejado.

A curva de probabilidade binomial é caracterizada por dois parâmetros; a probabilidade de sucesso e o tamanho da amostra. Este "tamanho da amostra" é o número de observações que serão realizadas. É possível estabelecer a distribuição binomial com esses dois parâmetros, para todos os resultados possíveis para o tamanho da amostra que foi definida.

Palavras chaves: inferência Estatística; probabilidade; distribuição.