Distribuição das diferenças ou de somas de médias ou proporções amostrais

Sejam duas populações A e B, para cada uma delas os parâmetros podem ser calculados. Agora suponha que possam ser calculadas as diferenças entre as médias de todas as combinações possíveis de amostras de tamanho \(n_A\) e \(n_B\) das populações A e B.

Assim teremos uma distribuição denominada Distribuição Amostral das Diferenças entre médias (ou proporções). Da mesma forma se aplicam os resultados para a soma destas. Assim temos que

Distribuição amostral da diferença ou soma das médias amostrais

Seja \(\overline{X_A}\) uma variável aleatória, \(\overline{X}_A \sim N(\mu_A,\sigma_A^2/n)\).

Seja \(\overline{X_B}\) uma variável aleatória, \(\overline{X}_B \sim N(\mu_B,\sigma_B^2/n)\).

\[ E[\overline{X}_A] = \mu_A \\ V(\overline{X}_A) = \frac{\sigma_A^2}{n}\\ E[\overline{X}_B] = \mu_B \\ V(\overline{X}_B) = \frac{\sigma_B^2}{n}\\ \] A diferença é dada por:

\[ \begin{aligned} \overline{X}_{AB} & = \overline{X}_A - \overline{X}_B\\ E[\overline{X}_{A-B}] & = \mu_A - \mu_B\\ V(\overline{X}_{A-B}) & = \frac{\sigma_A^2}{n}+\frac{\sigma_B^2}{n}\\ \end{aligned} \] A soma é dada por: \[ \begin{aligned} \overline{X}_{A+B} & = \overline{X}_A + \overline{X}_B\\ E[\overline{X}_{A+B}] & = \mu_A + \mu_B \\ V(\overline{X}_{A+B}) & = \frac{\sigma_A^2}{n}+\frac{\sigma_B^2}{n}\\ \end{aligned} \]
Distribuição amostral da diferença ou soma das proporções amostrais

Seja \(\hat{P}_A\) uma variável aleatória, \(\hat{P}_A \sim N(p_A,p_A(1-p_A)/n_A)\).

Seja \(\hat{P}_B\) uma variável aleatória, \(\hat{P}_B \sim N(p_B,p_B(1-p_B)/n_B)\).

\[ \begin{aligned} E[\hat{P}_A] & = p_A \\ V(\hat{P}_A) & = \frac{p_A(1-p_A)}{n_A}\\ E[\hat{P}_B] & = p_B \\ V(\hat{P}_B) & = \frac{p_B(1-p_B)}{n_B}\\ \end{aligned} \] A diferença é dada por:

\[ \begin{aligned} \hat{P}_{A-B} & = \hat{P}_A - \hat{P}_B\\ E[\hat{P}_{A-B}] & = p_A - p_B\\ V(\hat{P}_{A-B}) & = \frac{p_A(1-p_A)}{n_A}+\frac{p_B(1-p_B)}{n_B}\\ \end{aligned} \] A soma é dada por: \[ \begin{aligned} \hat{P}_{A+B} & = \hat{P}_A + \hat{P}_B\\ E[\hat{P}_{A-B}] & = p_A + p_B\\ V(\hat{P}_{A-B}) & = \frac{p_A(1-p_A)}{n_A}+\frac{p_B(1-p_B)}{n_B}\\ \end{aligned} \]

Applet de simulação da distribuição amostral

Abaixo está disponível um applet em Java que simula o processo de tomada de amostras de tamanho \(n\) e a criação da distribuição amostral.

Está disponível a simulação da distribuição amostral das seguintes v.a.s:

  • Média
  • Mediana
  • sd - Desvio Padrão
  • Variância
  • Variância U (n-1)
  • Amplitude

Este applet java foi desenvolvido por David Lane (Rice University , University of Houston Clear Lake, and Tufts University), no projeto: Online Statistics Education: A Multimedia Course of Study (http://onlinestatbook.com/). Project Leader: David M. Lane, Rice University.



Distribuição Amostral
media =
24
mediana =
48
sd =
48

assimetria=
48

curtose=
48

Reps=
0
amplitude=
0
Reps=
0
media=
24
mediana=
48
sd=
48

assimetria=
48

Curtose=
48

Reps=
0
media=
24
mediana=
48
sd=
48

assimetria=
48

Curtose=
48