As determinantes locais da paradiplomacia: o caso dos municípios ...

O modelo estatístico da média é importante de ser apresentado, porque de forma
simples ele apresenta procedimentos utilizados em modelos mais complexos. O modelo da
média pode ser representado simplificadamente como:
Substituindo a palavra média por regressão linear, análise fatorial ou regressão
logística obter-se-iam os resultados desejados aplicando as técnicas mais apropriadas. O que
se quer dizer é que por trás de todos os modelos existe uma ideia simples, que é a evidência
do resultado baseado na aplicação de um modelo específico mais a consideração de erros.
Da mesma forma, a variância e o desvio padrão no modelo de média ilustram outro
conceito fundamental para os modelos em geral: como a goodness of fit de um modelo pode
ser medido. Se o objetivo é buscar quão bem o modelo se encaixa nos dados, pode-se olhar,
genericamente, para os desvios do modelo, ou seja, para soma dos erros quadráticos,
expressos dessa forma:
Até agora se focou em como explicar se o modelo desenhado se encaixa bem nos
dados da amostra; no entanto, o que se busca geralmente em um modelo estatístico é como é
possível generalizar as conclusões da amostra para a população. Como visto anteriormente, a
intenção é ir além do que os dados observados fornecem, prevendo efeitos para os casos não
visíveis, ou seja, procura-se por inferências.
Para tentar entender como fazer isso, pode-se não olhar se o modelo se encaixa bem
nos dados dessa amostra, mas se ele se encaixa na população de onde essa amostra foi
retirada. Uma das formas de relacionar a amostra à população é pela identificação do erro
padrão. Muitas vezes esse conceito se confunde com o de desvio padrão, mas eles
representam coisas diferentes. Foi visto acima que para identificar se o modelo encaixa-se
bem nos dados de uma amostra é necessário saber o desvio padrão presente nele.
Pode-se fazer uso de mais do que uma amostra para tentar representar a população.
Quando se coletam dados dessas amostras distintas, uma média para cada uma delas será
encontrada e elas, possivelmente, serão distintas. Isso acontece porque cada amostra comporta
membros (casos) diferentes de uma população (então existe a possibilidade de, por acaso,
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