--- title: Diferença entre estimativa e parâmetro. Como eles afetam seu marketing? description: Já anunciamos aqui que estratégias de marketing aliadas a análise de dados são uma tendência que vem forte para 2018, então, como prometido, seguimos hoje nossa série de posts sobre marketing e estatística. --- [DoTheMATH Blog ](https://blog.math.group) # [Diferença entre estimativa e parâmetro. Como eles afetam seu marketing?](https://blog.math.group/diferenca-entre-estimativa-e-parametro) Escrito por [Marcel Ghiraldini](https://blog.math.group/author/marcel-ghiraldini) | 06/10/2017 03:00:00 anunciamos aqui que **[estratégias de marketing aliadas a análise de dados](https://blog.math.group/marketing-e-estat%C3%ADstica-por-qu%C3%AA-investir-agora-na-dupla?hsLang=pt-br)** são uma tendência que **vem forte para 2018**, então, como prometido, seguimos hoje nossa série de posts sobre marketing e estatística. **[No último post](https://blog.math.group/censo-amostra-populacao-marketing?hsLang=pt-br)**, descrevemos os conceitos de população, censo e amostra. Você deve ter notado que, quando falamos em **amostra**, nos referimos à **estimativa**, e, quando falamos em **censo**, citamos **parâmetro**, você sabe qual é a diferença entre estimativa e parâmetro? Pois hoje iremos falar sobre estes estimativa e parâmetro essenciais para gerar resultados ainda mais específicos sobre o comportamento dos usuários de sua marca: parâmetro e estimativa! Vamos lá? ***Atenção: ao final deste post, você receberá um presente especial: nossa Calculadora de Estatística Básica. Acredite, ela irá facilitar muito a sua vida e as de seus colaboradores!*** **Afinal de contas, o que é parâmetro?** Parâmetro é uma medida numérica que descreve uma característica da população. Esse valor é obtido somente através do censo. **E o que é estimativa?** É uma medida numérica que descreve uma característica da amostra. Essa medida é obtida através de um **estimador**, uma regra utilizada para calcular uma estimativa. #### **Exemplos práticos de parâmetro e estimativa** Calma aí, está muito confuso? Estes conceitos, estimativa e parâmetro, jogados assim, fora de contexto, podem parecer complicados. Que tal um exemplo para melhorar a compreensão? A princípio, você não vai precisar de tanta matemática assim! **Situação**: O site do banco fictício **BRBR **lançou uma campanha online para obtenção de novos leads com duração de 30 dias. **Na tabela 1** é possível ver o número de leads capturados por dia com a campanha. **1-mar:** 2/ **2-mar:** 21/ **3-mar:** 55/ **4-mar:** 46/ **5-mar:** 110/ **6-mar:** 98/ **7-mar:** 86/ **8-mar:** 94/** 9-mar:** 75/ **10-mar:** 83/ **11-mar:** 108/ **12-mar:** 177/ **13-mar:** 141/ **14-mar:** 93/ **15-mar:** 96/ **16-mar:** 82/ **17-mar:** 54/ **18-mar:** 91/ **19-mar:** 138/ **20-mar:** 126/ **21-mar:** 82/ **22-mar:** 115/ **23-mar:** 73/ **24-mar:** 80/ **25-mar:** 83/ **26-mar:** 111/ **27-mar:** 94/ **28-mar:** 55/ **29-mar:** 49/ **30-mar:** 48 #### **Exemplo 1: parâmetro** O diretor da área responsável ficou interessado em saber se o número médio de leads capturados por dia superava a quantidade alcançada pelos bancos físicos. Como as equipes de marketing e analytics devem proceder? **População:** Leads capturados **Variável de Estudo:** Número de [Leads ](https://blog.math.group/geracao-de-leads-quando-usar-ebook-ou-white-paper?hsLang=pt-br)capturados. **Tipo de Variável:** Quantitativa Contínua. **Objetivo:** Descobrir o número médio de Leads capturados por dia com a campanha – o parâmetro. Para calcular a média populacional é necessário usar a seguinte regra de cálculo: *μ=a verdadeira média populacional (parâmetro), o valor que queremos descobrir* Com base no que foi apresentado, vamos as explicações: Para descobrir a média necessitaremos de: o somatório da quantidade de leads obtidos nos trinta dias *N=o número de dias da campanha* Dessa forma, os valores serão:   *** N=30*** Sendo assim, o cálculo da média populacional será: Ou seja, o **número médio de leads capturados por dia** foi **85,53.** #### **Exemplo 2: estimativa – lidando com situações inesperadas** Já entendemos o cálculo do senso, que tal um exemplo de estimativa? Suponhamos agora que, por conta de um problema no código de acompanhamento do Google Analytics, a primeira semana em que a campanha esteve on-line não pode ser capturada e o número de leads foi perdido. Mesmo assim, o diretor da área quer saber o número médio de [leads ](https://blog.math.group/regua-de-relacionamento-para-fidelizar-clientes?hsLang=pt-br)capturados por dia. Como não temos mais todos os dados referentes à campanha, não é possível calcular o parâmetro, somente uma **estimativa** para o número médio de leads capturados por dia. **O estimador**, a regra utilizada para calcular uma estimativa, será o seguinte: *X = estimativa para o número de leads capturados por dia* Para descobrir a estimativa necessitaremos de: = o somatório da quantidade de leads obtidos no período *n = o tamanho da amostra obtida* Note que há pouca diferença entre a regra de cálculo para média populacional do parâmetro e da estimativa da amostra. A diferença ocorre entre ***N*** e ***n***. Apesar de simples na fórmula, diferença faz toda a diferença no resultado obtido e na compreensão do fenômeno. Dessa forma, os valores serão: Ou seja, a estimativa para a média de leads capturados por dia será: Este foi um exemplo prático de como usar o estimativa e parâmetro para definir dados ricos à equipe de marketing. Que tal arregaçar as mangas, juntar as equipes de marketing e ciência de dados e projetar as melhores iniciativas com base em evidências numéricas? Nós garantimos, o sucesso é questão de tempo. Quer uma mãozinha para realizar cálculos dentro de sua empresa? Baixe agora mesmo nossa Calculadora de Estatística Básica! Basta clicar no banner abaixo. Ela é 100% gratuita e vem com manual de instruções (spoiler: é super simples!). 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