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Um analista de uma Secretaria da Fazenda precisa apresentar um relatório sobre a arrecadação média de ICMS de um setor comercial. Para que o relatório tenha validade técnica, ele decide utilizar uma amostra aleatória e construir um intervalo de confiança para a média populacional. Visando a otimizar a precisão da fiscalização, garantindo a correta aplicação dos fundamentos de inferência, e a reduzir a margem de erro, mantendo um nível de confiança elevado, o analista deve
interpretar o intervalo de confiança como uma garantia de que qualquer nota fiscal selecionada individualmente no futuro apresentará um valor de ICMS situado entre os limites inferior e superior estabelecidos pela amostra atual.
restringir a utilização da média aritmética da amostra como valor absoluto de arrecadação, variando a moda na construção do intervalo de confiança sempre que a população de contribuintes for considerada finita e conhecida pela base de dados da Secretaria.
reduzir o nível de confiança de 99% para 90% caso o objetivo seja obter uma faixa de valores mais estreita e precisa, aceitando um risco maior de que a verdadeira média populacional não esteja contida no intervalo calculado.
aumentar o tamanho da amostra quando desejar reduzir a margem de erro da estimativa sem precisar abrir mão de um nivel de confiança elevado, garantindo assim uma estimativa mais robusta para o orçamento estadual.
considerar a média ponderada durante o cálculo do erro padrão, uma vez que, em auditorias de grandes volumes de dados (Big Data), a variabilidade dos valores declarados deixa de influenciar a largura do intervalo de confiança.