Depois do 1º turno, voltou o argumento de que “renda se correlaciona inversamente com voto no Lula”. A gente tem os resultados por município e a PNADC, então dá para olhar. A pergunta central é: o que esses dados realmente permitem concluir?

Spoiler: a correlação existe, mas ela é entre áreas, e isso não diz o que acontece entre pessoas.

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Em todo período eleitoral, a gente vê gráficos com pontos e margens de erro de \(\pm\) 2 p.p. com nível de confiança de 95%. Estas de margens de erro são obtidas a partir do tamanho da amostra para determinado nível de confiança. A pergunta central é: será que eles funcionam? Bom, vamos investigar. Definição formal do problema Sejam \(n_1 , n_2 , \dots , n_K\) as contagens observadas em uma amostra de tamanho \(n\) extraída da distribuição multinomial com \(K\) categorias — i.

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Na semana passada, eu fui perguntar do professor Gustavo sobre uns cálculos relacionados a um modelo que estou tentando ajustar. Acabei ficando para a aula do primeiro semestre do mestrado/doutorado. A aula era sobre intervalos de confiança. E um dos pontos principais deste assunto é a interpretação do intervalo de confiança. A interpretação (frequentista) correta é que, sob amostragem repetida, 95% dos intervalos de confiança cobrem o parâmetro populacional. Ou seja: não é uma afirmação sobre o intervalo em si, mas sobre o método de construção do intervalo.

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Ontem, eu estava vendo stories no Instagram e me deparei com uma aula com as palavras “Amostragem por cotas e pós-estratificação”. Isso me lembrou de um comentário que fiz na aula de amostragem da semana passada: se você não tem uma amostragem probabilística, sua inferência necessariamente se baseia em um modelo, seja ele sobre o modo como a amostra foi selecionada ou sobre o comportamento da variável na população.

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Guilherme Jacob

Manauara.
Doutor em População, Território e Estatísticas Públicas (ENCE/IBGE).
Bacharel em Direito e Economia.

Rio de Janeiro, Brasil