Gente que aula foi essa? Simplesmente incrível!!! Um professor que realmente faz seu trabalho sem preguiça e que está totalmente preocupado com o aprendizado. Parabéns
Você que caiu de paraquedas aqui sem saber o conteúdo da sua prova que já é amanhã, cara relaxa e confia, esse cara explica MUUUUIIITTOOOO bem e sabe oque fala. Só confia, fé.
Olá Carlos, obrigado pela motivação!!! Creio que você se refere à distribuição amostral da média quando não utilizamos uma Amostra Aleatória Simples. Nesse caso, teríamos que aprofundar bem mais na teoria matemática, mas existem sim algumas situações onde conhecemos as distribuições. Um curso adequado para aprofundar essa questão seria um curso de Amostragem.
boa tarde, no início do vídeo, para a U = {1,3,5,5,7} com amostras de n = 2, o total de amostras possíveis de tamanho 2 não seria 5^2 = 25 amostras possíveis? Fiquei em dúvida pois você mostrou uma tabela com apenas 16 amostras.
Olá Mateus, a aproximação é sempre por uma N(mu, sigmaˆ2/n). Na hora de padronizar o valor de interesse nós subtraímos a média e dividimos pela raiz da variância. Daí sim, teremos sigma/raiz(n).
Olá, eu estava reformulando o site, minha filha nasceu e eu estava curtindo a licença paternidade. Agora irei ajeitar o site aos pouquinhos, mas pode solicitar o material pelo e-mail james@unb.br que eu envio. Abraços!
Seja X:N (900, 642). Retiramos uma amostra de tamanho 30. Determinar: • P (x ≤ 894) • P (896 ≤ x ≤ 903) • P (x - 3δx< µ < x + 3δx poderia me ajudar com essa questao?
Olá Wesley. Assista ao vídeo sobre distribuição normal no link ua-cam.com/video/S8OuW7MSjtI/v-deo.html para os dois primeiros itens. Para o segundo, me parece que falta algo. Talvez você esteja falando em `Intervalos de Confiança`.
Gente que aula foi essa? Simplesmente incrível!!! Um professor que realmente faz seu trabalho sem preguiça e que está totalmente preocupado com o aprendizado. Parabéns
Obriago! Não esqueça de compartilhar!
Melhor aula do UA-cam.
Muito bom mesmo a teoria. E ainda, você resolve os cálculo sem usar o R, e dessa forma a gente aprende de verdade. Parabéns!
Obrigado, Renan! Compartilhe!
Você que caiu de paraquedas aqui sem saber o conteúdo da sua prova que já é amanhã, cara relaxa e confia, esse cara explica MUUUUIIITTOOOO bem e sabe oque fala. Só confia, fé.
=)
Vídeo excelente!!!!
Muito didático e isto facilita muito o aprendizado! Muito bom!
Obriago! Não esqueça de compartilhar!
Obrigado, professor! Sua aula é ótima!
Obrigado!
excelente aula
Que aula!!! Parabéns e muito obrigado James!
Obrigado Lucas! Fico feliz. Não deixe de compartilhar!
Aulas incríveis!! Sempre passando o conteúdo de forma clara e objetiva!
Obrigado José!!
Aula incrível! Gratidão, professor James!
😍
Aula fantástica, clara, objetiva e sem perder o formalismo
Agradeço Deyvson!! Compartilhe bastante e não se esqueça de se inscrever.
Aula muito boa!!
Obrigado Jéssica! O retorno de vocês é muito importante para mim e para o canal! Abração!
Aula sensacional, continue o excelente trabalho!
Obrigado Vitor!!! Vocês me motivam! =D
Incrível!!
Show! Excelente
Obrigado, Leopoldo!
professor, como seria a distribuição conjunta sem reposição desse exemplo q o senhor fez?
muito muito Bom , por favor não pare ! gostaria de saber se tem a distribução da média sem reposição
Olá Carlos, obrigado pela motivação!!! Creio que você se refere à distribuição amostral da média quando não utilizamos uma Amostra Aleatória Simples. Nesse caso, teríamos que aprofundar bem mais na teoria matemática, mas existem sim algumas situações onde conhecemos as distribuições. Um curso adequado para aprofundar essa questão seria um curso de Amostragem.
Muito Obrigado❤️🐼
=)
Muito obrigada
😍
Professor!! Bacana demais a aula. E a Mediana, é um estimador nao viesado e consistente? Valeu!!
Olá Marcelo. Se você se refere à Variância Amostral, precisaríamos nos aprofundar mais nas definições. Mas, sim, seria não viesada e consistente. =)
Olá, boa noite
Como faço pra entrar em contato com você?
Olá Aliane, desculpe a demora. Você pode enviar um email para sampaio.phd@gmail.com.
boa tarde, no início do vídeo, para a U = {1,3,5,5,7} com amostras de n = 2, o total de amostras possíveis de tamanho 2 não seria 5^2 = 25 amostras possíveis? Fiquei em dúvida pois você mostrou uma tabela com apenas 16 amostras.
Veja que o 5 está repetido.
professor, qual aula exatamente aborda esse assunto de distribuição conjunta? obrigado pelas aulas, estão me ajudando muito!
Olá Daliton, segue o link abaixo:
ua-cam.com/video/NkiKa8wuTB8/v-deo.html
professor em algumas questões que eu vi é pego a N(mi, sigma/raiz de n) , não entendo de onde vem essa raiz.
Olá Mateus, a aproximação é sempre por uma N(mu, sigmaˆ2/n). Na hora de padronizar o valor de interesse nós subtraímos a média e dividimos pela raiz da variância. Daí sim, teremos sigma/raiz(n).
@@JamesSampaio entendi ! muito obrigado!
Professor, poderia me disponibilizar seus exercícios? A página do site está off
Olá, eu estava reformulando o site, minha filha nasceu e eu estava curtindo a licença paternidade. Agora irei ajeitar o site aos pouquinhos, mas pode solicitar o material pelo e-mail james@unb.br que eu envio. Abraços!
Ei professor, pq no exemplo são pegos os valores apenas da primeira coluna na tabela?
Oi Ana Luiza, informe para mim o momento no vídeo.
Seja X:N (900, 642). Retiramos uma amostra de tamanho 30. Determinar:
• P (x ≤ 894)
• P (896 ≤ x ≤ 903)
• P (x - 3δx< µ < x + 3δx
poderia me ajudar com essa questao?
Olá Wesley. Assista ao vídeo sobre distribuição normal no link ua-cam.com/video/S8OuW7MSjtI/v-deo.html para os dois primeiros itens. Para o segundo, me parece que falta algo. Talvez você esteja falando em `Intervalos de Confiança`.
q Deus me abençoe pq olha nao entendi nada