1. Acurácia
1.1. Ocorre somente quando há precisão sem viés.
1.2. Estimadores acurados produzem estimativas que são agrupadas firmemente sobre o parâmetro verdadeiro de amostra para amostra.
2. Precisão
2.1. Estimadores são considerados precisos se eles produzem estimativas que se agrupam fortemente em torno de suas médias.
2.2. Ou seja, se muitas amostras são retiradas de uma determinada população e uma estimativa é obtida para cada amostra usando o estimador (p.e. média), então um estimador preciso resultará em um agrupamento restrito de estimativas.
3. Parâmetro
3.1. Valor de uma característica da população de interesse se todas as unidades amostrais na população forem medidas
3.2. Exemplo:
3.2.1. Numero de árvores de uma floresta
3.2.2. Número de peixes em um lago
3.2.3. Proprorção de mudas infectadas por fungo em um viveiro
4. Plano de amostragem
4.1. Também conhecido como Processo de amostragem. Define como as unidades de observação serão selecionadas a partir do Esquema
5. Quadro de amostragem
5.1. Lista de todas possíveis unidades amostrais na população da qual a amostra será selecionada
6. Unidade amostral
6.1. Unidade física ou biológica na qual a variável de interesse é avaliada ou medida
6.2. Unidades em que a população é definida e disponíveis para serem selecionadas na amostra
7. Amostra
7.1. Porção da população que é avaliada para realizar inferências sobre a população
8. População
8.1. Coleção de elementos sobre qual se deseja obter informações
9. Erros
9.1. Amostral
9.1.1. Erros que ocorrem quando a unidade amostral selecionada não é representativa da população
9.1.2. Tres fatores afetam:
9.1.2.1. i) tamanho da amostra
9.1.2.2. Quanto maior for o tamanho da amostra, maior a probabilidade da amostra ser representativa da população. Caso for realizado o censo na população, o erro amostral é praticamente eliminado
9.1.2.3. ii) variabilidade das unidades na população
9.1.2.4. Se as unidades amostrais diferirem muito entre si dentro da população, há uma pequena probabilidade de obter uma amostra representativa seja qual for o tamanho
9.1.2.5. iii) processo de amostragem
9.1.2.6. Caso a população possuir sub-populações com características específicas, um processo de amostragem estratificado resultará em melhores estimativas.
9.2. Não-amostral
9.2.1. Erros que ocorrem devido a equívocos durante o trabalho.
9.2.2. Esse tipo de erro conduz a estimators enviesados.
9.2.3. Medição do diâmetro de árvores por um trabalhador alto pode ser realizada acima de 1,3 m.
9.2.4. Treinamento do pessoal de campo é o melhor caminho para diminuir esse tipo de erro.
10. Viés
10.1. Estimadores enviesados (equação de regressão, por exemplo) produzem estimativas em torno de um valor diferente do valor verdadeiro do parâmetro.
10.2. Portanto, proporciona informação sobre a Acurácia/Exatidão para um determinado estimador.
11. Estimativas
11.1. Valor de uma característica da população de interesse estimado a partir da amostra.
11.2. Uma estimativa de um parâmetro da população é calculado usando um Estimador.
11.2.1. Estimador=expressão matemática
11.2.2. Estimativa=resultado