(untitled) (Nucleus, 2019)
Para avaliar a distribuição de um elemento de ocorrência natural ou contaminante no meio ambiente, é necessária uma análise estatística robusta. Para tanto, são usados diferentes métodos estatísticos paramétricos e não-paramétricos. Atualmente, o método bootstrap vem sendo eficientemente utilizado em pesquisas ambientais com grande vantagem, devido à sua robustez estatística. Em estudos radioecológicos, o método bootstrap vem apresentando desempenho satisfatório na análise estatística de valores outliers (anômalos). A distribuição lognormal é bastante utilizada na análise estatística de dados radioecológicos, por assumir sempre valores positivos. Em muitos casos de padronização, as concentrações de contaminantes ambientais têm sido analisadas usando o limite superior do intervalo de confiança da média da distribuição lognormal. O método bootstrap consiste de um procedimento estatístico computacionalmente intensivo que permite avaliar diversas estatísticas, com base nos dados obtidos da amostra. Então, o objetivo do presente trabalho foi utilizar o método bootstrap para determinar o limite superior do intervalo de confiança para dados radioecológicos com valores anômalos. Os resultados obtidos mostraram que o método bootstrap diminuiu significativamente a dispersão em torno da média da distribuição lognormal, resultando assim num limite superior robusto.