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@mvbook{nascimento_silva_amostragem_2021,
	location = {Rio de Janeiro, Brasil},
	title = {Amostragem: Teoria e Prática Usando R},
	volume = {1},
	url = {https://amostragemcomr.github.io/livro/},
	shorttitle = {Amostragem com R},
	abstract = {Este é um livro escrito para apoiar a aprendizagem de Amostragem. Nosso objetivo principal é orientar um leitor no caminho para aprender os conceitos, as principais ideias e a usar as ferramentas de amostragem para resolver problemas.

Nossa escolha de temas a incluir no livro foi guiada, em grande parte, por nossa experiência com a coleção de pesquisas por amostragem do {IBGE}, onde trabalhamos por vários anos, e nossa atuação como professores na graduação e na pós graduação da {ENCE}. Também reflete nossa perspectiva quanto ao melhor caminho para aprender a trabalhar com Amostragem.

Nossa abordagem não busca ser exaustiva e, por esse motivo, são poucas as provas que incluímos dos resultados aqui discutidos. Fizemos a escolha deliberada de não apresentar demonstrações da maioria dos resultados relacionados a valor esperado e variância de estimadores. Essas demonstrações podem intimidar e afastar alguns e, além disso, cremos que estão bem cobertas em diversos outros livros sobre o tema. Aos leitores interessados em verificar os resultados, recomendamos a consulta ao excelente livro de Särndal et al. (1992) ou então às muitas referências incluídas ao longo do texto.

Em contraste, escolhemos enfatizar a apresentação de exemplos e de ferramentas computacionais, algo que não tem cobertura tão ampla na literatura sobre Amostragem. Nesse contexto, optamos também por enfatizar o uso de comandos ou recursos básicos do R, em lugar de pacotes mais avançados que estão disponíveis.

O livro está organizado em treze capítulos, nominados a seguir:

Introdução
Conceitos e Cadastros
Visão Geral da Amostragem e Estimação
Amostragem Aleatória Simples
Estimação de Proporções
Estimação de Razões e Funções de Totais
Estimação para Domínios de Estudo
Amostragem Sistemática Simples
Outros Métodos de Amostragem com Equiprobabilidade
Amostragem com Probabilidades Proporcionais ao Tamanho
Amostragem Estratificada
Amostragem Conglomerada
Estimadores de Calibração
Cada um dos capítulos é autocontido e vários deles podem ser omitidos num primeiro curso. Com exceção do Capítulo 13, o material do livro pode ser coberto num curso com cerca de 45 horas de duração, como ministrado várias vezes na pós-graduação da {ENCE}. Caso necessário, algum(ns) dos Capítulos 5, 6 ou 7 pode(m) ser suprimidos ou separados para estudo individual. Os Capítulos 8 e 9 podem ser omitidos sem prejuízo da sequência. O conteúdo central do livro é formado por todos os capítulos não citados neste parágrafo. Tal conteúdo formaria, a nosso ver, o mínimo para cobertura num primeiro curso, no nível de graduação, sobre Amostragem.

Nossa opção ao escolher essa forma de publicação (livro em formato de hipertexto, hospedado na internet) se deve a três fatores principais: primeiro, não pretendemos comercializar o livro e, sim, torná-lo de acesso livre e aberto, como é a filosofia do software que usamos para sua elaboração e produção (R + {RStudio} + R Markdown + Github); segundo, essa forma de publicação permitirá atualizações mais rápidas e frequentes do conteúdo, o que favorece a correção de erros, revisões do texto, inclusão de exemplos ou tópicos novos etc.; terceiro, podemos usar esse caminho disponibilizar os dados que usamos para exemplos e exercícios. Esperamos que essa escolha não afaste os leitores que ainda gostam de livros em papel, como nós…

O leitor de qualquer livro precisa reconhecer que não é possível começar do zero: é preciso contar com conhecimento prévio de algumas ideias e conceitos básicos essenciais à compreensão do material tratado. Nossa abordagem pressupõe que o leitor está familiarizado com um curso básico de introdução à probabilidade e à inferência estatística, no nível tratado, por exemplo, em Magalhães e Lima (2004) e Magalhães (2006).},
	volumes = {1},
	author = {Nascimento Silva, Pedro Luis do and Magalhães Bianchini, Zélia and Ribeiro Dias, Antonio José},
	urldate = {2022-09-07},
	date = {2021-12-06},
}