Dimensionamento da amostra para a estimação da média de precipitação pluvial mensal em diferentes locais do Estado do Rio Grande do Sul / Sample size dimensioning for estimating the average monthly rainfall in different locations of Rio Grande do Sul State, Brazil

RESUMO

Com o objetivo de determinar o tamanho de amostra para a estimação da média de precipitação pluvial mensal de 19 locais do Estado do Rio Grande do Sul, utilizaram-se os dados de precipitação pluvial do período de 1953 a 2007. Em cada uma das 228 séries temporais (12 meses x 19 locais), calcularam-se medidas de tendência central, de variabilidade e de assimetria, e testaram-se a aleatoriedade e a normalidade dos dados. Em seguida, verificou-se a homogeneidade de variâncias entre os meses em cada local e entre os locais em cada mês. Depois, calculou-se o tamanho de amostra em cada mês e local. O tamanho de amostra (número de anos) para a estimação da média de precipitação pluvial mensal é dependente do mês e do local. Para os meses e locais estudados, 51 anos de observações são suficientes para estimar a média de precipitação pluvial mensal, para um erro de estimação igual a 25 por cento da média estimada, com grau de confiança de 95 por cento.

ABSTRACT

It was used data from 19 locations of the Rio Grande do Sul State, Brazil, collected from 1953 to 2007, with the objective to determine the sample size to estimate the average monthly rainfall. The central tendency, variability and asymmetry was calculated for each of the 228 time series (12 months x 19 locations) and the aleatory and normality data were tested. Then it was verified the homogeneity of variance among months in each locality and among places in each month and it was determined the sample size to estimate the average monthly rainfall in each month and locality. The sample size (number of years) to estimate the average monthly rainfall is dependent on the month and locality. One concluded that 51 years of data are enough to predict the average monthly rainfall, with an estimation error equal to 25 percent of estimated average, with a degree confidence of 95 percent.