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Generalize CI - Intro to Inferential Statistics

  • 0:00 - 0:03
    Este valor aqui
    é só um ponto.
  • 0:03 - 0:05
    É µ, que já conhecemos,
  • 0:05 - 0:10
    a média do escore Klout,
    37,72 no último exemplo,
  • 0:10 - 0:12
    mais 1,96.
  • 0:12 - 0:15
    Não faz sentido
    adicionar um Escore Z,
  • 0:15 - 0:18
    então este valor
    não é um intervalo
  • 0:18 - 0:20
    e não faz o menor sentido.
  • 0:20 - 0:24
    Aqui estamos mais perto,
    pois temos um intervalo.
  • 0:24 - 0:26
    Mas, como eu disse antes,
  • 0:26 - 0:29
    não faz sentido
    subtrair um Escore Z
  • 0:29 - 0:33
    pois isto é a distância da média
    em desvios padrão,
  • 0:33 - 0:36
    então precisamos achar
    um valor no eixo X
  • 0:36 - 0:40
    para este intervalo.
    Este tem mais potencial.
  • 0:40 - 0:41
    Temos nossa média
    amostral...
  • 0:41 - 0:46
    e subtraímos 1,96
    desvios padrão.
  • 0:46 - 0:50
    E, como o desvio padrão é
    sigma dividido por raiz de N,
  • 0:50 - 0:53
    seria este valor aqui.
  • 0:53 - 0:56
    E, se adicionarmos
    1,96 desvio padrão,
  • 0:56 - 0:58
    obteremos este valor.
  • 0:58 - 1:00
    Este é o nosso intervalo
    de confiança.
  • 1:00 - 1:03
    Chegamos à resposta.
    Mas vamos explorar.
  • 1:03 - 1:05
    Este nós não podemos saber
    o que é,
  • 1:05 - 1:11
    pois não conhecemos esta média
    de população após a intervenção.
  • 1:11 - 1:13
    Não podemos resolver.
  • 1:13 - 1:16
    Se você selecionou este,
    chegou bem perto.
  • 1:16 - 1:18
    Bom trabalho.
Title:
Generalize CI - Intro to Inferential Statistics
Description:

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Video Language:
English
Team:
Udacity
Project:
UD201 - Intro to Inferential Statistics
Duration:
01:18

Portuguese, Brazilian subtitles

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