Neste tópico
Histograma
Um histograma divide os valores amostrais em diversos intervalos e representa a frequência dos valores de dados em cada intervalo com uma barra.
Interpretação
50 reamostras
1000 reamostras
Normalmente, é mais fácil determinar a distribuição com mais reamostras. Por exemplo, nesses dados, a distribuição é ambígua para 50 amostras. Com 1000 reamostras, a forma parece aproximadamente normal.
Neste histograma, a distribuição de bootstrap não parece ser normal. A amostra original tem somente 16 pontos de dados. Para obter um intervalo de confiança, é necessário coletar uma amostra maior e realizar a análise novamente.
Gráfico de valores individuais
Um gráfico de valores individuais exibe os valores individuais na amostra. Cada círculo representa uma observação. Um gráfico de valores individuais é especialmente útil quando você tiver relativamente poucas observações e também precisar avaliar o efeito de cada observação.
Observação
O Minitab mostra um gráfico de valores individuais apenas quando você coleta somente uma reamostra. O Minitab exibe os dados originais e os dados da reamostra.
Interpretação
Tamanho amostral 8
Tamanho amostral 50
Gráfico de barras
O gráfico de barras mostra a proporção de ocorrências para cada categoria.
Observação
O Minitab exibe um gráfico de barras quando você recebe apenas uma reamostra. O Minitab exibe os dados originais e os dados da reamostra.
Interpretação
Tamanho amostral 8
Tamanho amostral 50
Número de Reamostras
O número de reamostras é o número de vezes que o Minitab coleta uma amostra aleatória com a substituição do conjunto de dados original. Normalmente, um grande número de reamostras funciona melhor. O tamanho da amostra para cada reamostra é igual ao tamanho da amostra do conjunto de dados original. O número de reamostras é igual ao número de observações no histograma.
Média
A média é a soma de todas as estatísticas escolhidas nas médias da amostra de bootstrapping, dividida pelo número de reamostras.
Interpretação
O Minitab exibe dois valores da diferença das estatísticas escolhidas, o valor da amostra observada e o valor da distribuição de bootstrap (Média). Ambos valores são uma estimativa do parâmetro da população e normalmente serão similares. Se houver uma diferença grande entre estes dois valores, você deve aumentar o tamanho da amostra de sua amostra original.
Como a média está baseada em dados da amostra e não da população total, é improvável que a média seja igual ao parâmetro da população. Para estimar melhor o parâmetro da população, use o intervalo de confiança.
StDev (amostra por bootstrap)
O desvio padrão das amostras de bootstrap (também conhecido como erro padrão do bootstrap) é uma estimativa do desvio padrão de uma distribuição amostral da estatística escolhida.
Interpretação
Use o desvio padrão para determinar quão dispersa a estatística escolhida está em relação à média geral. Um valor alto de desvio padrão indica uma dispersão maior.
Use o desvio padrão das amostras de bootstrap para determinar quão precisamente a estatística de bootstrap estima o parâmetro da população. Um valor menor indica uma estimativa mais precisa do parâmetro populacional. Um tamanho amostral maior resulta em um erro padrão de bootstrap menor e uma estimativa mais precisa do parâmetro populacional.
Intervalo de confiança (IC) e limites
Os intervalos de confiança são baseados na distribuição de amostragem de uma estatística. Se uma estatística não tem viés como um estimador de um parâmetro, sua distribuição de amostragem estará centrada no valor verdadeiro do parâmetro. Uma distribuição bootstrap aproxima a distribuição amostral da estatística. Portanto, o meio dos 95% dos valores da distribuição bootstrap fornece um intervalo de confiança a 95% para o parâmetro. O intervalo de confiança ajuda a avaliar a significância prática de sua estimativa do parâmetro populacional. Use seu conhecimento especializado para determinar se o intervalo de confiança inclui valores que tenham significância prática para a sua situação.
Observação
O Minitab não calcula o intervalo de confiança quando o número de reamostras é muito pequeno para obter um intervalo de confiança preciso.
Amostra observada
| Variável | N | Média | DesvPad | Variância | Soma | Mínimo | Mediana | Máximo |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Time | 16 | 11,331 | 3,115 | 9,702 | 181,300 | 7,700 | 10,050 | 16,000 |
Amostras por bootstrap da média
| Número de reamostras | Média | DesvPad | IC de 95% para μ |
|---|---|---|---|
| 1000 | 11,3095 | 0,7625 | (9,8562; 12,8562) |
Nestes resultados, a estimativa para a média populacional é aproximadamente 11,3. Você pode ter 95% de confiança que a média da população está entre aproximadamente 9,9 e 12,9.
