Almeida, Gean Carlos Feliciano deSilva, Ivair Ramos2016-08-262016-08-262015ALMEIDA, G. C. F. de; SILVA, I. R. Intervalos de confiança via simulação Monte Carlo: o estado da arte. Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto, v. IV, p. 21-43, 2015. Disponível em: <http://www.periodicos2.ufop.br/index.php/rest/article/view/713>. Acesso em: 07 ago. 2016.2237-8111http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/6939A estimação por intervalos é uma das técnicas da inferência estatística mais utilizadas nas diversas áreas da ciência. O intervalo de confiança exato não é viável nos casos em que não se conhece a distribuição da estatística usada na estimação do parâmetro de interesse. Assim, uma alternativa é o uso de simulação Monte Carlo para construção do intervalo, os quais apresentam boa performance no que se refere à real probabilidade de cobertura comparativamente ao coeficiente de cobertura desejado. Este artigo se dedica a descrever três dos principais métodos Monte Carlo usados para este fim. Além de fazer um contra-ponto sobre prós e contras de cada método, fornecemos também exemplos de aplicaçoes envolvendo estimação de tamanho populacional via captura-recaptura, e estimação do risco relativo em conglomerados espaciais.pt-BRabertoProbabilidade de coberturaCoeficiente de confiançaMonte Carlo simulationMark recaptureSpatial clustersArtigo publicado em periodicoOs trabalhos publicados na Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto estão sob Licença Creative Commons que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. Fonte: Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto <http://www.periodicos2.ufop.br/index.php/rest/about/submissions#copyrightNotice>. Acesso em: 10 out. 2019.