Sumaia Santana
EQUIPE
06/11/2025 • 09:50
Gabarito: Alternativa E
Na estatística inferencial, a estimação por intervalos é usada para inferir o valor de um parâmetro populacional (como a média ou a proporção) com base em uma amostra.
O objetivo é construir um intervalo de confiança (IC), dentro do qual se espera que o verdadeiro valor do parâmetro esteja contido, com uma certa probabilidade pré-fixada, chamada de nível de confiança.
Exemplo:
IC de 95% para a média populacional: (48,2 ; 51,8)
Isso significa que, antes de coletar os dados, há 95% de probabilidade de que o intervalo que será construído contenha o verdadeiro valor do parâmetro.
A alternativa E é o gabarito porque o grau de confiança (1 − α) é definido antes da coleta da amostra — ele representa a probabilidade teórica de que o intervalo (ainda não construído) venha a conter o parâmetro verdadeiro.
Ou seja:
>Antes de extrair a amostra, o intervalo é uma variável aleatória, e o parâmetro é fixo.
>Após obter a amostra e calcular o intervalo, o parâmetro permanece fixo, e o intervalo deixa de ser aleatório — ele ou contém, ou não contém o verdadeiro valor.
>A interpretação probabilística só faz sentido antes da amostragem, quando ainda se considera o intervalo como aleatório.
Na estatística inferencial, a estimação por intervalos é usada para inferir o valor de um parâmetro populacional (como a média ou a proporção) com base em uma amostra.
O objetivo é construir um intervalo de confiança (IC), dentro do qual se espera que o verdadeiro valor do parâmetro esteja contido, com uma certa probabilidade pré-fixada, chamada de nível de confiança.
Exemplo:
IC de 95% para a média populacional: (48,2 ; 51,8)
Isso significa que, antes de coletar os dados, há 95% de probabilidade de que o intervalo que será construído contenha o verdadeiro valor do parâmetro.
A alternativa E é o gabarito porque o grau de confiança (1 − α) é definido antes da coleta da amostra — ele representa a probabilidade teórica de que o intervalo (ainda não construído) venha a conter o parâmetro verdadeiro.
Ou seja:
>Antes de extrair a amostra, o intervalo é uma variável aleatória, e o parâmetro é fixo.
>Após obter a amostra e calcular o intervalo, o parâmetro permanece fixo, e o intervalo deixa de ser aleatório — ele ou contém, ou não contém o verdadeiro valor.
>A interpretação probabilística só faz sentido antes da amostragem, quando ainda se considera o intervalo como aleatório.