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Probabilidade e
Estatística
ESTATÍSTICA DESCRITIVA
SÉRIES, TABELAS, GRÁFICOS E DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA
1
Estatística Descritiva
 Parte da estatística que desenvolve e disponibiliza métodos
para resumo e apresentação dos dados coletados;
 Objetivo: Facilitar a compreensão e a utilização da
informação contida;
 Em resumo: tem por finalidade a utilização de tabelas,
gráficos, diagramas, distribuições de frequência e medidas
descritivas para:
 Examinar o formato geral da distribuição dos dados;
 Verificar a ocorrência de valores atípicos;
 Identificar valores típicos que informem sobre o centro da
distribuição;
 Verificar o grau de variação presente nos dados.
2
IMPORTANTE
A validade do resumo dos dados está intimamente ligada
à quantidade de informação disponível e à qualidade de
obtenção dos dados.
Pode-se pensar que todo método descritivo possui uma
entrada, os dados, e uma saída, que pode ser uma
medida descritiva ou um gráfico.
Se a entrada é deficiente a saída também será de má
qualidade.
3
Apresentação de dados:
Séries Estatísticas
 A reunião, ou agrupamento, de dados estatísticos,
quando apresentados em tabelas ou em gráficos, para
apreciação ou investigação.
 Resumem um conjunto ordenado de observações através
de três fatores fundamentais:
 Tempo: Referência à data, ou a época, em que o fenômeno
foi investigado;
 Espaço: Referência ao local, ou região, onde o fato ocorreu;
 Espécie: Referência ao fato, ou fenômeno, que está sendo
investigado e cujos valores numéricos estão sendo
apresentados.
 As séries estatísticas são classificadas de acordo com o
fato que estiver variando, podendo ser simples, mistas e
por distribuição de frequências.
4
Séries Estatísticas - Simples
 São aquelas em que apenas um fator varia.
 Podem ser de três tipos:
 Histórica;
 Geográfica;
 Especificativa.
5
Séries Estatísticas - Simples
 Séries Históricas (temporal, cronológica, evolutiva)
 Onde varia o tempo, permanecendo fixos o espaço e a
espécie do fenômeno estudado.
6
Séries Estatísticas - Simples
 Séries Geográficas (territorial ou regional)
 Onde varia o espaço, permanecendo fixos o tempo e a
espécie do fenômeno estudado.
7
Séries Estatísticas - Simples
 Séries Especificativas (qualitativa ou categórica)
 Onde varia o espécie do fenômeno estudado,
permanecendo fixos o tempo e o espaço.
8
Séries Estatísticas - Mistas
 São aquelas em que mais de um fator varia, ou um
mesmo fator varia mais de uma vez.
 Exemplo 1: Série histórica geográfica (ou geográfica
histórica).
9
Séries Estatísticas - Mistas
 Exemplo 2: Especificativa geográfica (ou geográfica
especificativa)
10
Séries Estatísticas - Mistas
 Exemplo 4: Especificativa histórica geográfica
11
Séries Estatísticas –
Distribuição de Frequências
 Ocorre quando nenhum dos fatores varia;
 Os dados são agrupados em classes (intervalos com limites
predeterminados)segundo suas respectivas frequências;
 Podem ser de dois tipos:
 Por dados de enumeração;
 Por dados de mensuração.
12
 Este tipo de série será melhor estudado nos próximos
capítulos.
Por dados de enumeração
13
Por dados de mensuração
14
Tabela
 É a forma, não discursiva, de apresentar informações, das
quais o dado numérico se destaca como informação central.
 Tem como finalidade apresentar os dados de modo
ordenado, simples e de fácil interpretação, fornecendo o
máximo de informação num mínimo de espaço.
 A construção de uma tabela deve, no entanto, obedecer uma
série de normas técnicas.
 Estas normas podem ser encontradas na publicação do IBGE
intitulada “Normas de Apresentação Tabular”.
 O objetivo dessas normas é orientar a apresentação racional e
uniforme de dados estatísticos na forma tabular.
15
Tabela – Normas IBGE
 Composta por elementos essenciais e complementares.
 Elementos essenciais:
 Corpo: Conjunto de linhas e colunas que contém informações sobre a variável em
estudo;
 Cabeçalho: Parte superior da tabela que especifica o conteúdo das colunas;
 Coluna Indicadora: Parte da tabela que especifica o conteúdo das linhas;
 Casa, ou célula: Espaço destinado a um só número;
 Título: Conjunto de informações, as mais completas possíveis, que respondem as
perguntas: O quê?, Quando?, Onde?, localizado no topo da tabela.
 Elementos Complementares: Deverão situar-se no rodapé da tabela, na
mesma ordem em que foram escritos abaixo.
 Fonte: Indicação da entidade responsável pelo fornecimento dos dados, ou elabora
a tabela;
 Notas: Informações de natureza geral, destinadas a esclarecer o conteúdo das
tabelas;
 Chamadas: Informações específicas a esclarecer ou conceituar dados numa parte
da tabela. Deverão estar indicados no corpo da tabela, em números arábicos entre
parênteses, à esquerda das casa e à direita da coluna indicadora.
16
Tabela 17
 Número da tabela
 Uma tabela deve ter um número para identifica-la sempre que o
documento apresentar uma ou mais tabelas, permitindo, assim, sua
localização.
 A identificação deve ser feita em números arábicos, de modo crescente,
precedidos pela palavra Tabela, podendo ou não ser subordinada a
capítulos ou seções de um documento.
 Exemplo: Tabela 5, Tabela 10.4.
 Apresentação de dados numéricos
 Toda tabela deve ter dado numérico para informar a quantificação de um
fato específico observado, oqual deve ser apresentado em números
arábicos;
 A parte inteira dos dados numéricos deve ser separada por pontos ou
espaços de três em três algarismos, da direita para a esquerda.
 Exemplo: 12.243.527 ou 12 243 527.
 A separação da parte inteira da decimal deve ser feita por vírgula.
 Exemplo: 25,67.
18
Tabela – Normas IBGE
 Sinais convencionais
 Sempre que um dado numérico não puder ser apresentado, o
mesmo deve ser substituído por um sinal convencional.
 Conforme o caso, a substituição de um dados numérico deve ser
feita por dos sinais abaixo:
 - (traço): Indica dado numérico igual a zero não resultante de
arredondamento;
 .. (dois pontos): Indica que o dado numérico não se aplica;
 ... (três pontos): Indica dado numérico não disponível;
 X (xis): Indica dado numérico omitido a fim de evitar individualização da
informação;
 0, 0,0, 0,00: Indica dado numérico igual a zero resultante de
arredondamento;
 ? (interrogação): Quando houver dúvida sobre a veracidade da
informação.
 Quando uma tabela contiver sinais convencionais, estes deverão ser
apresentados em nota geral com seus respectivos significados.
19
Tabela – Normas IBGE
 Arredondamento
 Quando o primeiro algarismo a ser abandonado for 0, 1, 2, 3 ou 4, fica
inalterado o último algarismo a permanecer.
 Exemplo: 48,32 48,3
 Quando o primeiro algarismo a ser abandonado for 5, 6, 7, 8, ou 9,
aumenta-se de uma unidade o último algarismo a permanecer.
 Exemplo: 94,27 94,3
 Unidade de medida
 Uma tabela deve ter unidade de medida, inscrita no cabeçalho ou nas
colunas indicadoras, sempre que houver necessidade de se indicar,
complementarmente ao título, a expressão quantitativa ou metrológica
dos dados numéricos.
 Esta indicação deve ser feita com símbolos ou palavras, entre parênteses.
 Exemplos: (m) ou (metros), (t) ou (toneladas), (R$) ou (reais).
 Quando os dados numéricos forem divididos por uma constante, esta
deve ser indicada por algarismos arábicos, símbolos, ou palavras, entre
parênteses, precedendo a unidade de medida, quando for o caso.
 Exemplos: (1.000 t) – indica dados em toneladas dividas por mil; (1.000 R$) –
indica dados em reais divididos por mil; (%) ou (percentual) – indica dados
proporcionais a cem.
20
Tabela – Normas IBGE
 Classe de frequência
 É cada um dos intervalos não superpostos em que se divide uma
distribuição de frequências.
 Toda classe deve ser apresentada, sem ambiguidade, por extenso ou com
notação
 Toda classe que inclui o extremo inferior do intervalo (EI) e exclui o
extremo superior (ES), deve ser apresentada em uma destas formas:
EI I– ES ou [EI; ES)
 Apresentação de tempo
 Toda série histórica consecutiva deve ser apresentada por seus pontos
inicial e final, ligados por hífen (-).
 Exemplos: 1812-912: Quando varia o século; 1950-58: Quando variam os anos
dentro de um mesmo século; out 2013 – set 2014: Quando variam os meses
dentro de anos.
 Toda série histórica não consecutiva deve ser ligadapor seus pontos inicial
e final por barra (/).
 Exemplos: 1990/1997 – Indica dados não apresentados para, pelo menos, um
ano do intervalo; abr 2000 / abr 2001 – Indica dados não apresentados para,
pelo menos, um mês do intervalo.
21
Tabela – Normas IBGE
 Apresentação da tabela
 O corpo da tabela deve ser delimitado com, pelo menos, três
traços horizontais;
 Recomenda-se não delimitar as tabelas à direita e à esquerda
por traços verticais;
 É facultativo o uso de traços verticais para a separação de colunas
no corpo da tabela.
 Quando, por excessiva altura, a tabela tiver que ocupar mais de
uma página, não deve ser limitada inferiormente, repetindo-se
o cabeçalho na página seguinte;
 Deve-se usar no alto do cabeçalho a palavra “continuação” ou
“conclusão”, conforme o caso.
 Se possuir muitas linhas e poucas colunas, poderá ser
apresentada em duas ou mais partes dispostas lado a lado e
separadas por traço duplo;
 A disposição da tabela deve estar na posição normal de leitura.
Caso não seja possível, a apresentação será feita de forma que
a rotação da página seja no sentido horário.
22
Tabela – Normas IBGE
23Tabela – Normas IBGE
Gráficos
 É um outro modo de apresentar os dados estatísticos
encontrados sob uma forma ilustrada.
 Mais eficiente.
 Essencialmente, é uma figura construída a partir de uma
tabela;
 Porém, gráficos e tabelas se prestam a objetivos distintos,
de modo que a utilização e uma não exclui a outra
 Enquanto a tabela fornece uma idéia mais precisa e
organizada, possibilitando uma inspeção mais rigorosa dos
dados;
 Os gráficos são mais indicados para situações que visem
proporcionar uma visualização mais rápida e maior facilidade
de compreensão do comportamento do fenômeno em estudo.
24
Gráficos
Normas para Representação
 Geralmente, são construídos num plano cartesiano ortogonal.
 A variável independente é localizada no eixo horizontal (x);
 A variável dependente é localizada no eixo vertical (y);
 Iguais intervalos para medida deverão corresponder a iguais
intervalos para as escalas.
 Exemplo: Se, ao intervalo entre 10 e 15 Kg corresponde a 2 cm na escala,
ao intervalo entre 40 e 45 Kg também deverá ser de 2 cm, enquanto o
intervalo entre 40 e 50 Kg corresponderá 4 cm.
 Deverá possuir toda informação necessária à sua compreensão, para
que não precise de auxílio de texto extra.
 Título, fontes, notas e legenda.
 Deverá possuir formato aproximadamente quadrado.
 Evitar que problemas de escala interfiram na correta interpretação.
25
Tipos de gráficos
 Estereogramas
 Gráficos onde as grandezas são representadas por volumes.
 Geralmente são construídos num sistemas de eixos bidimensional, mas podem ser feitos
num sistema tridimensional para ilustrar a relação entre três variáveis.
26
Tipos de gráficos
 Cartogramas
 Representações em cartas geográficas (mapas)
27
Tipos de gráficos
 Pictogramas (Gráficos pictóricos)
 Gráficos puramente ilustrativos, construídos de modo a ter apelo visual;
 Dirigido a um público grande e heterogêneo;
 Não deve ser utilizado em situações que exijam maior precisão.
28
Tipos de gráficos
 Diagramas
 Gráficos geométricos de duas dimensões, de fácil
elaboração e grande utilização;
 Subdivisões
 Gráfico de colunas;
 Gráfico de barras;
 Gráfico de linhas, ou curvas;
 Gráfico de setores.
29
Gráfico de Colunas
 Grandezas comparadas através de retângulos, de mesma largura, dispostos
verticalmente e com alturas proporcionais às grandezas.
30
Gráfico de Barras
 Segue as mesmas
instruções do gráfico de
colunas, tendo a
diferença de que os
retângulos são
dispostos
horizontalmente.
 Usado quando as
inscrições dos
retângulos forem
maiores que a base dos
mesmos.
31
Gráfico de Linhas, ou Curvas
 Os pontos são postos no plano de acordo com as suas coordenadas,
e a seguir são ligados por segmentos de reta.
 Muito utilizado em situações em situações onde o tempo é a variável
independente.
32
Gráfico em Setores
 Também chamado de gráfico de “Pizza”.
 Recomendado para situações em que se deseja evidenciar o quanto
cada informação representa do total.
 Consiste num círculo, que representa o 100%, subdividido em quantas
partes for necessário à representação.
33
Distribuição de
frequências
Forma eficiente de resumir e apresentar
uma grande quantidade de dados.
34
Uma das formas mais comuns de resumir e
apresentar os dados é através de tabelas de
distribuição de frequências, que são de dois
tipos:
 Classificação simples;
 Classificação cruzada.
Tabelas de classificação
simples
 Tabelas de frequência relativa a uma variável.
 As características da tabela variam de acordo com a
variável de estudo.
 Variável discreta (ou categórica):
 São obtidas as frequências de ocorrência de cada nível
dessa variável;
 Variável contínua
 Primeiro: obtém-se os intervalos de mesma amplitude;
 Segundo: contagem dos valores que ocorrem em cada
intervalo.
35
Construção da tabela –
Variáveis discretas
Envolve apenas dois passos
 1º Passo – Ordenar os níveis do fator.
 Colocá-los em ordem crescente de grandeza (rol).
 O número de cada classe da distribuição será representado
por j, tal que j = 1, 2, ..., k.
 2º Passo – Contar o número de vezes que o dados
daquela classe se repete
36
Construção da tabela –
Variáveis categóricas
Exemplo 1: Seja a variável em estudo o tamanho do macacão de
trabalho, observado em 60 trabalhadores de uma determinada
empresa. As observações foram:
P, M, G, M, P, M, P, M, P, G, M, M, G, M, M, M, GG, M, G, GG, G,
GG, M, G, M, P, M, GG, M, M, G, P, GG, P, M, M, M, GG, M, G, P, P,
G, M, M, P, G, M, M, G, G, G, P, M, G, M, M, P, M, G.
 Podemos observar que trata-se de uma variável qualitativa
ordinal (categórica).
 Quatro níveis (P, M, G e GG). Logo, o número de classes (k) é
igual a 4 (quatro).
37
Construção da tabela –
Variáveis categóricas
 1º passo: ordenação dos níveis da variável.
 2º passo: Contagem do tamanho dos macacões em cada nível, que chama-se
frequências absolutas (𝐹𝑗).
 A partir de 𝐹𝑗 podemos obter outras frequências de interesse nessa
distribuição:
 Frequência absoluta acumulada (𝐹𝑗
′
): Números de elementos acumulados até a
classe j;
 Frequência relativa (𝑓𝑗): Expressa a proporção de elementos na classe;
 Frequência relativa acumulada (𝑓𝑗
′
): Proporção de elementos acumulados até a
classe j.
38
Número da classe (j) Classe
1 P
2 M
3 G
4 GG
Construção da tabela –
Variáveis categóricas
Tabela 1: Frequência do tamanho do macacão de
trabalho utilizado pelos trabalhadores de uma
determinada empresa.
39
j Classe 𝐹𝑗 𝐹𝑗
′
𝑓𝑗 𝑓𝑗
′
1 P 12 12 0,2 0,2
2 M 27 39 0,45 0,65
3 G 15 54 0,25 0,9
4 GG 6 60 0,1 1
Total (Σ) 60 - 1 -
Construção da tabela –
Variáveis discretas
Exemplo 2: Seja a variável em estudo o número de animais
portadores de brucelose em 350 propriedades rurais. As
observações foram:
2, 5, 6, 0, 4, 4, 3, 5, 1, 2, 1, 3, 4, 4, 2, 2, 3, 2, 1, 5, 6, 4, 2, 1, 3...
 Podemos observar que trata-se de uma variável quantitativa
discreta.
 De acordo com os dados observados, levando-se em conta o
total, foram detectados sete valores diferentes para esta variável.
 Sete níveis (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6). Logo, serão geradas 7 classes.
40
 1º passo: Ordenação dos níveis da variável
41Construção da tabela –
Variáveis discretas
Número da classe (j) Classe
1 0
2 1
3 2
4 3
5 4
6 5
7 6
 2º passo: Determinação das frequências de cada classe
Tabela 2: Frequência do número de animais portadores de brucelose
em 350 propriedades rurais. UFPel, 2001.
42Construção da tabela –
Variáveis discretas
j Classe 𝐹𝑗 𝐹𝑗
′
𝑓𝑗 𝑓𝑗
′
1 0 55 55 0,1571 0,1571
2 1 60 115 0,1714 0,3286
3 2 112 227 0,32 0,6486
4 3 82 309 0,2343 0,8829
5 4 31 340 0,0886 0,9714
6 5 8 348 0,0229 0,9943
7 6 2 350 0,0057 1,0000
Total (Σ) 350 - 1,0000 -
Tão importante quanto saber construir uma tabela é saber
interpretar os seus valores.
 𝐹4 = 82 → significa que, das 350 propriedades rurais consultadas,
82 possuem três animais portadores de brucelose;
 𝐹3
′
= 227 → significa que, das 350 propriedades rurais consultadas,
227 possuem menos de três animais portadores de brucelose;
 𝑓2 = 0,1714 → significa que a proporção de propriedades rurais
que possuem apenas um animal portador de brucelose é de 0,1714
(em percentual: 17,14%);
 𝑓5
′
= 0,9714 → significa que a proporção de propriedades rurais
com menos de quatro animais portadores de brucelose é de
0,9714 (em percentual: 97,14%).
43Construção da tabela –
Variáveis discretas
Construção da tabela-
Variáveis contínuas
 Ao contrário das variáveis discretas, essas assumem, em
geral, muitos valores e, em sua grande maioria, diferentes
uns dos outros.
 Para sanar problemas dessa natureza, as tabelas de
distribuição de frequências para variáveis contínuas são
construídas de modo que cada classe possua um intervalo
de valores da variável.
Obs.: Devemos observar que, no entanto, em algumas
situações pode acontecer de uma variável discreta também
assumir vários valores diferentes.
Nesses casos, também adotamos a formação de intervalos dos
dados discretos para uma melhor visualização da tabela.
44
 A construção da tabela de variáveis contínuas:
 1º passo: ordenar o conjunto de dados, ou seja, colocar os dados
brutos em sequência de grandeza (rol);
 2º passo: determinar o número de classes da tabela.
 Modo geral: 5 ≤ 𝑘 ≤ 15; 𝑜𝑛𝑑𝑒 𝑘 é 𝑛ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠𝑒𝑠.
 Regras de determinação:
 Regra empírica: 𝑛 ≤ 𝑘 ≤ 1,5 𝑛
 Fórmula de Sturges:
𝑘 = 1 + 3,32 𝑥 log 𝑛 ; 𝑜𝑛𝑑𝑒:
𝑛 = 𝑜 𝑛ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎çõ𝑒𝑠;
log 𝑛 = 𝑙𝑜𝑔𝑎𝑟í𝑡𝑖𝑚𝑜, 𝑛𝑎 𝑏𝑎𝑠𝑒 10, 𝑑𝑒 𝑛.
45
Construção da tabela-
Variáveis contínuas
 3º passo: determinar a amplitude do intervalo.
 Utilizaremos a seguinte expressão:
𝑖 =
𝑎 𝑡
𝑘
 i = amplitude do intervalo;
 𝑎 𝑡 = ES – EI : amplitude total do conjunto de valores;
 k = número de classes.
Convencionamos, também, que o arredondamento do
número de classes (k), ou na amplitude do intervalo (i) é
sempre feito pra cima.
46
Construção da tabela-
Variáveis contínuas
 4º passo: Construir os intervalos de classe.
 O limite inferior sempre será o menor valor do conjunto de
dados ( 𝑥(1));
 O limite superior será o limite inferior acrescido do valor da
amplitude do intervalo de classe (i);
 Na sequência, o limite inferior da próxima classe será o limite
superior da classe anterior e o limite superior será esse limite
inferior acrescido da amplitude do intervalo.
47
Construção da tabela-
Variáveis contínuas
Número da classe (j) Classe
1 𝑥(1) 𝑥(1) + 𝑖
2 𝑥(1) + 𝑖 𝑥(1) + 2𝑖
... ...
K 𝑥(1) + (𝑘 − 1)𝑖 𝑥(1) + 𝑘𝑖
 Em distribuições de frequência de variáveis contínuas,
geralmente existe o interesse em uma outra quantidade
conhecida como o ponto médio ou o centro da classe ( 𝑐𝑗).
 A obtenção desse valor dá-se pela expressão:
𝑐𝑗 =
𝐸𝐼𝑗 + 𝐸𝑆𝑗
2
 Onde:
𝐸𝐼𝑗 = extremo inferior da classe j
ESj = extremo superior da classe j
48
Construção da tabela-
Variáveis contínuas
Exemplo
Tomemos a seguinte variável:
X = peso ao nascer (em Kg) de 60 bovinos machos,
para qual os valores observados (e já ordenados)
foram:
16, 17, 17, 18, 18, 18, 19, 20, 20, 20, 20, 20, 21,
21, 22, 22, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 25,
25, 25, 25, 25, 25, 26, 26, 27, 27, 27, 27, 28, 28,
28, 29, 29, 29, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 31, 32,
33, 33, 33, 34, 34, 35, 36, 39.
49
Construção da tabela-
Variáveis contínuas
 Sendo o peso uma variável contínua, não podemos
considerar cada valor sendo uma classe.
 Este valor deverá ser determinado e, neste exemplo,
usaremos a fórmula de Sturges.
𝑘 = 1 + 3,32 𝑥 log 𝑛
𝑘 = 1 + 3,32 𝑥 log 60
𝑘 = 1 + 3,32 𝑥 1,778 = 6,9
 Como o número de classe tem que ser um número inteiro,
teremos que arredondar o valor encontrado de forma a
obtermos 𝑘 = 7.
 Arredondamento para cima, conforme convencionado
anteriormente.
50Resolução do Exemplo
 Obtendo a amplitude dos intervalos:
𝑎 𝑡 = 𝐸𝑆 − 𝐸𝐼
𝑎 𝑡 = 39 − 16 = 23
 Com isso, podemos calcular o (i):
𝑖 =
𝑎 𝑡
𝑘
=
23
7
= 3,2857 = 3,3
51Resolução do Exemplo
 Construção dos intervalos de classe:
 Sabendo-se que o menor valor do conjunto de
dados é 𝑥(1) = 16 , o número de classes é 𝑘 = 7 e
a amplitude do intervalo é 𝑖 = 3,3, temos assim a
tabela:
52Resolução do Exemplo
Número da classe (j) Classes
1 16,0 19,3
2 19,3 22,6
3 22,6 25,9
4 25,9 29,2
5 29,2 32,5
6 32,5 35,8
7 35,8 39,1
 Tabela 3: Frequência do peso ao nascer (em Kg) de 60
bovinos machos.
53Resolução do Exemplo
j Classes 𝐹𝑗 𝐹𝑗
′
𝑓𝑗 𝑓𝑗
′
𝑐𝑗
1 16,0 19,3 7 7 0,1167 0,1167 17,65
2 19,3 22,6 9 16 0,15 0,2667 20,95
3 22,6 25,9 15 31 0,25 0,5167 24,25
4 25,9 29,2 12 43 0,2 0,7167 27,55
5 29,2 32,5 9 52 0,15 0,8667 30,85
6 32,5 35,8 6 58 0,1 0,9667 34,15
7 35,8 39,1 2 60 0,0333 1,0000 37,45
Total (Σ) 60 - 1,0000 - -
Algumas interpretações dessa tabela:
 𝐹3 = 15 → significa que 15 dos 60 bovinos nasceram com
peso entre 22,6 e 25,9 Kg (exclusive);
 𝐹5
′
= 52 → significa que 52 dos 60 bovinos nasceram com
peso entre 16,0 e 32,5 Kg (exclusive);
 𝑓2 = 0,15 → significa que a proporção de bovinos que
nasceram com peso entre 19,3 e 22,6 Kg (exclusive) é de 0,15 (em
percentual: 15%);
 𝑓6
′
= 0,9667 → significa que a proporção de bovinos com
peso entre 16,0 e 35,8 Kg (exclusive) é de 0,9667 (em
percentual: 96,67%).
54Resolução do Exemplo
EXERCÍCIOS PROPOSTOS
1- Os dados a seguir se referem ao números de pães não
vendidos em uma certa padaria até a hora do encerramento
do expediente:
0 0 4 2 0 1 0 2 0 4
1 0 0 3 2 0 1 0 0 0
2 0 0 1 0 0 3 2 1 7
0 1 0 0 2 0 0 3 2 1
Construa a distribuição de frequência para esses dados,
obedecendo todos os passos para a sua criação.
55
EXERCÍCIOS PROPOSTOS
2- Os dados abaixo, em rol, referem-se aos valores gastos (em reais)
pelas primeiras 50 pessoas que entraram em um determinado
supermercado, no dia 01/01/2000:
3,11 8,88 9,26 10,81 12,69 13,78 15,23 15,62 17,00 17,39
18,36 18,43 19,27 19,50 19,54 20,16 20,59 22,22 23,04 24,47
24,58 25,13 26,24 26,26 27,65 28,06 28,08 28,38 32,03 36,37
38,64 38,98 39,16 41,02 42,97 44,08 44,67 45,40 46,69 48,65
50,39 52,75 54,80 59,07 61,22 70,32 82,70 85,76 86,37 93,34
1º - O que é rol?
2º - Faça a distribuição de frequência desses dados.
56
Distribuição de frequências
Representação gráfica
 Duas formas distintas e exclusivas:
 Histograma;
 Polígono de frequências.
 Histograma
 Conjunto de retângulos contíguos cuja base é igual a amplitude do
intervalo e a altura proporcional à frequência das respectivas classes.
 Quando as variáveis são numéricas discretas os retângulos dão lugar a
retas.
 Polígono de frequências
 Segmentos de reta que unem os pontos cujas coordenadas são os
ponto médio e a frequência de cada classe;
 É fechado porque usa uma classe anterior a primeira e uma posterior
a última (ambas possuem frequência igual a zero).
57
Representação gráfica
Histograma
58
Representação gráfica
Histograma
59
Representação gráfica
Polígono de frequência
60
Representação gráfica
Polígono de frequência
61
EXERCÍCIO PROPOSTO
Faça a representação gráfica
(histograma e polígono de
frequências, quando for o
caso) das distribuições de
frequências construídas nos
exercícios anteriores (1 e 2).
62
Tabelas de classificação
cruzada
 Tabelas de frequência relativa a duas, ou mais,
variáveis, seja ela numérica ou categórica.
 Distribuição conjunta de frequências.
 Existe um número razoável de tipos de tabelas e
gráficos para esses casos.
63
Frequência cruzada de
variáveis categóricas
 Conhecida, também, como tabela de dupla entrada, tabela de
associação ou tabela de contingência.
 Mesmas regras das que foram utilizadas para a construção da tabela
simples.
 Única diferença: a tabela agora apresenta duas, ou mais, margens, que são
os fatores (variáveis).
64
Frequência cruzada de
variáveis categóricas
 A representação gráfica pode ser feita através de dois gráficos:
 Gráficos bi-dimensionais (diagramas);
 Gráficos tri-dimensionais (Estereogramas).
65
Gráfico bidimensional
(Diagrama)
66
Gráfico tridimensional
(Estereograma)
67
Frequência cruzada de
variáveis numéricas
 As tabelas, nesse caso, são chamadas de tabelas de
correlação.
 A idéia básica de montagem é semelhante à vista
anteriormente, para a tabela simples.
 Primeiramente, classificamos as observações de uma
variável e, em seguida, dentro de cada classe da
primeira, classificamos a outra variável.
68
Frequência cruzada de
variáveis numéricas
 Exemplo 1: Observamos a classificação dos 400 alunos do
Colégio C, segundo duas variáveis distintas: Nota em
Estatística e Nota em Matemática.
69
0 4 4 7 7 10
0 4 32 25 5 62
4 7 20 183 82 285
7 10 7 27 19 53
Totais 59 235 106 400
Estatística
Matemática
Totais
Tabela 4: Distribuição dos alunos do Colégio C, segundo suas notas em Estatística
e Matemática.
Frequência cruzada de
variáveis numéricas
 Gráfico que melhor representa a situação anterior:
Histograma em três dimensões (Estereogramas).
 Retângulos tornam-se paralelogramos;
 É pouco utilizado em trabalhos científicos pela
dificuldade de execução e interpretação.
70
Frequência cruzada de
variáveis numéricas
 Exemplo 2: Estudar a relação do peso dos pais e o peso dos
alunos. Foi realizada a medição de dez pais e dez alunos do
Colégio C
71
Tabela 5: Peso de 10 pais e o peso de seus respectivos filhos.
Observação (i) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Peso dos pais (xi) 78 65 86 68 83 68 75 80 82 66
Peso dos filhos (yi) 60 52 68 53 65 57 58 62 65 53
Frequência cruzada de
variáveis numéricas
 Gráfico que melhor
representa a situação
anterior: Diagrama de
dispersão de pontos.
 Fornece uma indicação do
tipo de relacionamento
entre as duas classes.
 Nesta situação, a tendência
é que seja criada uma linha
reta.
 Regressão linear.
72
50
52
54
56
58
60
62
64
66
68
70
60 65 70 75 80 85 90
PEsodosfilhos
Peso dos pais
Gráfico 1: Relação do peso dos pais e seus respectivos
filhos - Colégio C

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Estatística Descritiva: Séries, Tabelas, Gráficos e Distribuição de Frequência

  • 1. Probabilidade e Estatística ESTATÍSTICA DESCRITIVA SÉRIES, TABELAS, GRÁFICOS E DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA 1
  • 2. Estatística Descritiva  Parte da estatística que desenvolve e disponibiliza métodos para resumo e apresentação dos dados coletados;  Objetivo: Facilitar a compreensão e a utilização da informação contida;  Em resumo: tem por finalidade a utilização de tabelas, gráficos, diagramas, distribuições de frequência e medidas descritivas para:  Examinar o formato geral da distribuição dos dados;  Verificar a ocorrência de valores atípicos;  Identificar valores típicos que informem sobre o centro da distribuição;  Verificar o grau de variação presente nos dados. 2
  • 3. IMPORTANTE A validade do resumo dos dados está intimamente ligada à quantidade de informação disponível e à qualidade de obtenção dos dados. Pode-se pensar que todo método descritivo possui uma entrada, os dados, e uma saída, que pode ser uma medida descritiva ou um gráfico. Se a entrada é deficiente a saída também será de má qualidade. 3
  • 4. Apresentação de dados: Séries Estatísticas  A reunião, ou agrupamento, de dados estatísticos, quando apresentados em tabelas ou em gráficos, para apreciação ou investigação.  Resumem um conjunto ordenado de observações através de três fatores fundamentais:  Tempo: Referência à data, ou a época, em que o fenômeno foi investigado;  Espaço: Referência ao local, ou região, onde o fato ocorreu;  Espécie: Referência ao fato, ou fenômeno, que está sendo investigado e cujos valores numéricos estão sendo apresentados.  As séries estatísticas são classificadas de acordo com o fato que estiver variando, podendo ser simples, mistas e por distribuição de frequências. 4
  • 5. Séries Estatísticas - Simples  São aquelas em que apenas um fator varia.  Podem ser de três tipos:  Histórica;  Geográfica;  Especificativa. 5
  • 6. Séries Estatísticas - Simples  Séries Históricas (temporal, cronológica, evolutiva)  Onde varia o tempo, permanecendo fixos o espaço e a espécie do fenômeno estudado. 6
  • 7. Séries Estatísticas - Simples  Séries Geográficas (territorial ou regional)  Onde varia o espaço, permanecendo fixos o tempo e a espécie do fenômeno estudado. 7
  • 8. Séries Estatísticas - Simples  Séries Especificativas (qualitativa ou categórica)  Onde varia o espécie do fenômeno estudado, permanecendo fixos o tempo e o espaço. 8
  • 9. Séries Estatísticas - Mistas  São aquelas em que mais de um fator varia, ou um mesmo fator varia mais de uma vez.  Exemplo 1: Série histórica geográfica (ou geográfica histórica). 9
  • 10. Séries Estatísticas - Mistas  Exemplo 2: Especificativa geográfica (ou geográfica especificativa) 10
  • 11. Séries Estatísticas - Mistas  Exemplo 4: Especificativa histórica geográfica 11
  • 12. Séries Estatísticas – Distribuição de Frequências  Ocorre quando nenhum dos fatores varia;  Os dados são agrupados em classes (intervalos com limites predeterminados)segundo suas respectivas frequências;  Podem ser de dois tipos:  Por dados de enumeração;  Por dados de mensuração. 12  Este tipo de série será melhor estudado nos próximos capítulos.
  • 13. Por dados de enumeração 13
  • 14. Por dados de mensuração 14
  • 15. Tabela  É a forma, não discursiva, de apresentar informações, das quais o dado numérico se destaca como informação central.  Tem como finalidade apresentar os dados de modo ordenado, simples e de fácil interpretação, fornecendo o máximo de informação num mínimo de espaço.  A construção de uma tabela deve, no entanto, obedecer uma série de normas técnicas.  Estas normas podem ser encontradas na publicação do IBGE intitulada “Normas de Apresentação Tabular”.  O objetivo dessas normas é orientar a apresentação racional e uniforme de dados estatísticos na forma tabular. 15
  • 16. Tabela – Normas IBGE  Composta por elementos essenciais e complementares.  Elementos essenciais:  Corpo: Conjunto de linhas e colunas que contém informações sobre a variável em estudo;  Cabeçalho: Parte superior da tabela que especifica o conteúdo das colunas;  Coluna Indicadora: Parte da tabela que especifica o conteúdo das linhas;  Casa, ou célula: Espaço destinado a um só número;  Título: Conjunto de informações, as mais completas possíveis, que respondem as perguntas: O quê?, Quando?, Onde?, localizado no topo da tabela.  Elementos Complementares: Deverão situar-se no rodapé da tabela, na mesma ordem em que foram escritos abaixo.  Fonte: Indicação da entidade responsável pelo fornecimento dos dados, ou elabora a tabela;  Notas: Informações de natureza geral, destinadas a esclarecer o conteúdo das tabelas;  Chamadas: Informações específicas a esclarecer ou conceituar dados numa parte da tabela. Deverão estar indicados no corpo da tabela, em números arábicos entre parênteses, à esquerda das casa e à direita da coluna indicadora. 16
  • 18.  Número da tabela  Uma tabela deve ter um número para identifica-la sempre que o documento apresentar uma ou mais tabelas, permitindo, assim, sua localização.  A identificação deve ser feita em números arábicos, de modo crescente, precedidos pela palavra Tabela, podendo ou não ser subordinada a capítulos ou seções de um documento.  Exemplo: Tabela 5, Tabela 10.4.  Apresentação de dados numéricos  Toda tabela deve ter dado numérico para informar a quantificação de um fato específico observado, oqual deve ser apresentado em números arábicos;  A parte inteira dos dados numéricos deve ser separada por pontos ou espaços de três em três algarismos, da direita para a esquerda.  Exemplo: 12.243.527 ou 12 243 527.  A separação da parte inteira da decimal deve ser feita por vírgula.  Exemplo: 25,67. 18 Tabela – Normas IBGE
  • 19.  Sinais convencionais  Sempre que um dado numérico não puder ser apresentado, o mesmo deve ser substituído por um sinal convencional.  Conforme o caso, a substituição de um dados numérico deve ser feita por dos sinais abaixo:  - (traço): Indica dado numérico igual a zero não resultante de arredondamento;  .. (dois pontos): Indica que o dado numérico não se aplica;  ... (três pontos): Indica dado numérico não disponível;  X (xis): Indica dado numérico omitido a fim de evitar individualização da informação;  0, 0,0, 0,00: Indica dado numérico igual a zero resultante de arredondamento;  ? (interrogação): Quando houver dúvida sobre a veracidade da informação.  Quando uma tabela contiver sinais convencionais, estes deverão ser apresentados em nota geral com seus respectivos significados. 19 Tabela – Normas IBGE
  • 20.  Arredondamento  Quando o primeiro algarismo a ser abandonado for 0, 1, 2, 3 ou 4, fica inalterado o último algarismo a permanecer.  Exemplo: 48,32 48,3  Quando o primeiro algarismo a ser abandonado for 5, 6, 7, 8, ou 9, aumenta-se de uma unidade o último algarismo a permanecer.  Exemplo: 94,27 94,3  Unidade de medida  Uma tabela deve ter unidade de medida, inscrita no cabeçalho ou nas colunas indicadoras, sempre que houver necessidade de se indicar, complementarmente ao título, a expressão quantitativa ou metrológica dos dados numéricos.  Esta indicação deve ser feita com símbolos ou palavras, entre parênteses.  Exemplos: (m) ou (metros), (t) ou (toneladas), (R$) ou (reais).  Quando os dados numéricos forem divididos por uma constante, esta deve ser indicada por algarismos arábicos, símbolos, ou palavras, entre parênteses, precedendo a unidade de medida, quando for o caso.  Exemplos: (1.000 t) – indica dados em toneladas dividas por mil; (1.000 R$) – indica dados em reais divididos por mil; (%) ou (percentual) – indica dados proporcionais a cem. 20 Tabela – Normas IBGE
  • 21.  Classe de frequência  É cada um dos intervalos não superpostos em que se divide uma distribuição de frequências.  Toda classe deve ser apresentada, sem ambiguidade, por extenso ou com notação  Toda classe que inclui o extremo inferior do intervalo (EI) e exclui o extremo superior (ES), deve ser apresentada em uma destas formas: EI I– ES ou [EI; ES)  Apresentação de tempo  Toda série histórica consecutiva deve ser apresentada por seus pontos inicial e final, ligados por hífen (-).  Exemplos: 1812-912: Quando varia o século; 1950-58: Quando variam os anos dentro de um mesmo século; out 2013 – set 2014: Quando variam os meses dentro de anos.  Toda série histórica não consecutiva deve ser ligadapor seus pontos inicial e final por barra (/).  Exemplos: 1990/1997 – Indica dados não apresentados para, pelo menos, um ano do intervalo; abr 2000 / abr 2001 – Indica dados não apresentados para, pelo menos, um mês do intervalo. 21 Tabela – Normas IBGE
  • 22.  Apresentação da tabela  O corpo da tabela deve ser delimitado com, pelo menos, três traços horizontais;  Recomenda-se não delimitar as tabelas à direita e à esquerda por traços verticais;  É facultativo o uso de traços verticais para a separação de colunas no corpo da tabela.  Quando, por excessiva altura, a tabela tiver que ocupar mais de uma página, não deve ser limitada inferiormente, repetindo-se o cabeçalho na página seguinte;  Deve-se usar no alto do cabeçalho a palavra “continuação” ou “conclusão”, conforme o caso.  Se possuir muitas linhas e poucas colunas, poderá ser apresentada em duas ou mais partes dispostas lado a lado e separadas por traço duplo;  A disposição da tabela deve estar na posição normal de leitura. Caso não seja possível, a apresentação será feita de forma que a rotação da página seja no sentido horário. 22 Tabela – Normas IBGE
  • 24. Gráficos  É um outro modo de apresentar os dados estatísticos encontrados sob uma forma ilustrada.  Mais eficiente.  Essencialmente, é uma figura construída a partir de uma tabela;  Porém, gráficos e tabelas se prestam a objetivos distintos, de modo que a utilização e uma não exclui a outra  Enquanto a tabela fornece uma idéia mais precisa e organizada, possibilitando uma inspeção mais rigorosa dos dados;  Os gráficos são mais indicados para situações que visem proporcionar uma visualização mais rápida e maior facilidade de compreensão do comportamento do fenômeno em estudo. 24
  • 25. Gráficos Normas para Representação  Geralmente, são construídos num plano cartesiano ortogonal.  A variável independente é localizada no eixo horizontal (x);  A variável dependente é localizada no eixo vertical (y);  Iguais intervalos para medida deverão corresponder a iguais intervalos para as escalas.  Exemplo: Se, ao intervalo entre 10 e 15 Kg corresponde a 2 cm na escala, ao intervalo entre 40 e 45 Kg também deverá ser de 2 cm, enquanto o intervalo entre 40 e 50 Kg corresponderá 4 cm.  Deverá possuir toda informação necessária à sua compreensão, para que não precise de auxílio de texto extra.  Título, fontes, notas e legenda.  Deverá possuir formato aproximadamente quadrado.  Evitar que problemas de escala interfiram na correta interpretação. 25
  • 26. Tipos de gráficos  Estereogramas  Gráficos onde as grandezas são representadas por volumes.  Geralmente são construídos num sistemas de eixos bidimensional, mas podem ser feitos num sistema tridimensional para ilustrar a relação entre três variáveis. 26
  • 27. Tipos de gráficos  Cartogramas  Representações em cartas geográficas (mapas) 27
  • 28. Tipos de gráficos  Pictogramas (Gráficos pictóricos)  Gráficos puramente ilustrativos, construídos de modo a ter apelo visual;  Dirigido a um público grande e heterogêneo;  Não deve ser utilizado em situações que exijam maior precisão. 28
  • 29. Tipos de gráficos  Diagramas  Gráficos geométricos de duas dimensões, de fácil elaboração e grande utilização;  Subdivisões  Gráfico de colunas;  Gráfico de barras;  Gráfico de linhas, ou curvas;  Gráfico de setores. 29
  • 30. Gráfico de Colunas  Grandezas comparadas através de retângulos, de mesma largura, dispostos verticalmente e com alturas proporcionais às grandezas. 30
  • 31. Gráfico de Barras  Segue as mesmas instruções do gráfico de colunas, tendo a diferença de que os retângulos são dispostos horizontalmente.  Usado quando as inscrições dos retângulos forem maiores que a base dos mesmos. 31
  • 32. Gráfico de Linhas, ou Curvas  Os pontos são postos no plano de acordo com as suas coordenadas, e a seguir são ligados por segmentos de reta.  Muito utilizado em situações em situações onde o tempo é a variável independente. 32
  • 33. Gráfico em Setores  Também chamado de gráfico de “Pizza”.  Recomendado para situações em que se deseja evidenciar o quanto cada informação representa do total.  Consiste num círculo, que representa o 100%, subdividido em quantas partes for necessário à representação. 33
  • 34. Distribuição de frequências Forma eficiente de resumir e apresentar uma grande quantidade de dados. 34 Uma das formas mais comuns de resumir e apresentar os dados é através de tabelas de distribuição de frequências, que são de dois tipos:  Classificação simples;  Classificação cruzada.
  • 35. Tabelas de classificação simples  Tabelas de frequência relativa a uma variável.  As características da tabela variam de acordo com a variável de estudo.  Variável discreta (ou categórica):  São obtidas as frequências de ocorrência de cada nível dessa variável;  Variável contínua  Primeiro: obtém-se os intervalos de mesma amplitude;  Segundo: contagem dos valores que ocorrem em cada intervalo. 35
  • 36. Construção da tabela – Variáveis discretas Envolve apenas dois passos  1º Passo – Ordenar os níveis do fator.  Colocá-los em ordem crescente de grandeza (rol).  O número de cada classe da distribuição será representado por j, tal que j = 1, 2, ..., k.  2º Passo – Contar o número de vezes que o dados daquela classe se repete 36
  • 37. Construção da tabela – Variáveis categóricas Exemplo 1: Seja a variável em estudo o tamanho do macacão de trabalho, observado em 60 trabalhadores de uma determinada empresa. As observações foram: P, M, G, M, P, M, P, M, P, G, M, M, G, M, M, M, GG, M, G, GG, G, GG, M, G, M, P, M, GG, M, M, G, P, GG, P, M, M, M, GG, M, G, P, P, G, M, M, P, G, M, M, G, G, G, P, M, G, M, M, P, M, G.  Podemos observar que trata-se de uma variável qualitativa ordinal (categórica).  Quatro níveis (P, M, G e GG). Logo, o número de classes (k) é igual a 4 (quatro). 37
  • 38. Construção da tabela – Variáveis categóricas  1º passo: ordenação dos níveis da variável.  2º passo: Contagem do tamanho dos macacões em cada nível, que chama-se frequências absolutas (𝐹𝑗).  A partir de 𝐹𝑗 podemos obter outras frequências de interesse nessa distribuição:  Frequência absoluta acumulada (𝐹𝑗 ′ ): Números de elementos acumulados até a classe j;  Frequência relativa (𝑓𝑗): Expressa a proporção de elementos na classe;  Frequência relativa acumulada (𝑓𝑗 ′ ): Proporção de elementos acumulados até a classe j. 38 Número da classe (j) Classe 1 P 2 M 3 G 4 GG
  • 39. Construção da tabela – Variáveis categóricas Tabela 1: Frequência do tamanho do macacão de trabalho utilizado pelos trabalhadores de uma determinada empresa. 39 j Classe 𝐹𝑗 𝐹𝑗 ′ 𝑓𝑗 𝑓𝑗 ′ 1 P 12 12 0,2 0,2 2 M 27 39 0,45 0,65 3 G 15 54 0,25 0,9 4 GG 6 60 0,1 1 Total (Σ) 60 - 1 -
  • 40. Construção da tabela – Variáveis discretas Exemplo 2: Seja a variável em estudo o número de animais portadores de brucelose em 350 propriedades rurais. As observações foram: 2, 5, 6, 0, 4, 4, 3, 5, 1, 2, 1, 3, 4, 4, 2, 2, 3, 2, 1, 5, 6, 4, 2, 1, 3...  Podemos observar que trata-se de uma variável quantitativa discreta.  De acordo com os dados observados, levando-se em conta o total, foram detectados sete valores diferentes para esta variável.  Sete níveis (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6). Logo, serão geradas 7 classes. 40
  • 41.  1º passo: Ordenação dos níveis da variável 41Construção da tabela – Variáveis discretas Número da classe (j) Classe 1 0 2 1 3 2 4 3 5 4 6 5 7 6
  • 42.  2º passo: Determinação das frequências de cada classe Tabela 2: Frequência do número de animais portadores de brucelose em 350 propriedades rurais. UFPel, 2001. 42Construção da tabela – Variáveis discretas j Classe 𝐹𝑗 𝐹𝑗 ′ 𝑓𝑗 𝑓𝑗 ′ 1 0 55 55 0,1571 0,1571 2 1 60 115 0,1714 0,3286 3 2 112 227 0,32 0,6486 4 3 82 309 0,2343 0,8829 5 4 31 340 0,0886 0,9714 6 5 8 348 0,0229 0,9943 7 6 2 350 0,0057 1,0000 Total (Σ) 350 - 1,0000 -
  • 43. Tão importante quanto saber construir uma tabela é saber interpretar os seus valores.  𝐹4 = 82 → significa que, das 350 propriedades rurais consultadas, 82 possuem três animais portadores de brucelose;  𝐹3 ′ = 227 → significa que, das 350 propriedades rurais consultadas, 227 possuem menos de três animais portadores de brucelose;  𝑓2 = 0,1714 → significa que a proporção de propriedades rurais que possuem apenas um animal portador de brucelose é de 0,1714 (em percentual: 17,14%);  𝑓5 ′ = 0,9714 → significa que a proporção de propriedades rurais com menos de quatro animais portadores de brucelose é de 0,9714 (em percentual: 97,14%). 43Construção da tabela – Variáveis discretas
  • 44. Construção da tabela- Variáveis contínuas  Ao contrário das variáveis discretas, essas assumem, em geral, muitos valores e, em sua grande maioria, diferentes uns dos outros.  Para sanar problemas dessa natureza, as tabelas de distribuição de frequências para variáveis contínuas são construídas de modo que cada classe possua um intervalo de valores da variável. Obs.: Devemos observar que, no entanto, em algumas situações pode acontecer de uma variável discreta também assumir vários valores diferentes. Nesses casos, também adotamos a formação de intervalos dos dados discretos para uma melhor visualização da tabela. 44
  • 45.  A construção da tabela de variáveis contínuas:  1º passo: ordenar o conjunto de dados, ou seja, colocar os dados brutos em sequência de grandeza (rol);  2º passo: determinar o número de classes da tabela.  Modo geral: 5 ≤ 𝑘 ≤ 15; 𝑜𝑛𝑑𝑒 𝑘 é 𝑛ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠𝑒𝑠.  Regras de determinação:  Regra empírica: 𝑛 ≤ 𝑘 ≤ 1,5 𝑛  Fórmula de Sturges: 𝑘 = 1 + 3,32 𝑥 log 𝑛 ; 𝑜𝑛𝑑𝑒: 𝑛 = 𝑜 𝑛ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎çõ𝑒𝑠; log 𝑛 = 𝑙𝑜𝑔𝑎𝑟í𝑡𝑖𝑚𝑜, 𝑛𝑎 𝑏𝑎𝑠𝑒 10, 𝑑𝑒 𝑛. 45 Construção da tabela- Variáveis contínuas
  • 46.  3º passo: determinar a amplitude do intervalo.  Utilizaremos a seguinte expressão: 𝑖 = 𝑎 𝑡 𝑘  i = amplitude do intervalo;  𝑎 𝑡 = ES – EI : amplitude total do conjunto de valores;  k = número de classes. Convencionamos, também, que o arredondamento do número de classes (k), ou na amplitude do intervalo (i) é sempre feito pra cima. 46 Construção da tabela- Variáveis contínuas
  • 47.  4º passo: Construir os intervalos de classe.  O limite inferior sempre será o menor valor do conjunto de dados ( 𝑥(1));  O limite superior será o limite inferior acrescido do valor da amplitude do intervalo de classe (i);  Na sequência, o limite inferior da próxima classe será o limite superior da classe anterior e o limite superior será esse limite inferior acrescido da amplitude do intervalo. 47 Construção da tabela- Variáveis contínuas Número da classe (j) Classe 1 𝑥(1) 𝑥(1) + 𝑖 2 𝑥(1) + 𝑖 𝑥(1) + 2𝑖 ... ... K 𝑥(1) + (𝑘 − 1)𝑖 𝑥(1) + 𝑘𝑖
  • 48.  Em distribuições de frequência de variáveis contínuas, geralmente existe o interesse em uma outra quantidade conhecida como o ponto médio ou o centro da classe ( 𝑐𝑗).  A obtenção desse valor dá-se pela expressão: 𝑐𝑗 = 𝐸𝐼𝑗 + 𝐸𝑆𝑗 2  Onde: 𝐸𝐼𝑗 = extremo inferior da classe j ESj = extremo superior da classe j 48 Construção da tabela- Variáveis contínuas
  • 49. Exemplo Tomemos a seguinte variável: X = peso ao nascer (em Kg) de 60 bovinos machos, para qual os valores observados (e já ordenados) foram: 16, 17, 17, 18, 18, 18, 19, 20, 20, 20, 20, 20, 21, 21, 22, 22, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 26, 26, 27, 27, 27, 27, 28, 28, 28, 29, 29, 29, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 31, 32, 33, 33, 33, 34, 34, 35, 36, 39. 49 Construção da tabela- Variáveis contínuas
  • 50.  Sendo o peso uma variável contínua, não podemos considerar cada valor sendo uma classe.  Este valor deverá ser determinado e, neste exemplo, usaremos a fórmula de Sturges. 𝑘 = 1 + 3,32 𝑥 log 𝑛 𝑘 = 1 + 3,32 𝑥 log 60 𝑘 = 1 + 3,32 𝑥 1,778 = 6,9  Como o número de classe tem que ser um número inteiro, teremos que arredondar o valor encontrado de forma a obtermos 𝑘 = 7.  Arredondamento para cima, conforme convencionado anteriormente. 50Resolução do Exemplo
  • 51.  Obtendo a amplitude dos intervalos: 𝑎 𝑡 = 𝐸𝑆 − 𝐸𝐼 𝑎 𝑡 = 39 − 16 = 23  Com isso, podemos calcular o (i): 𝑖 = 𝑎 𝑡 𝑘 = 23 7 = 3,2857 = 3,3 51Resolução do Exemplo
  • 52.  Construção dos intervalos de classe:  Sabendo-se que o menor valor do conjunto de dados é 𝑥(1) = 16 , o número de classes é 𝑘 = 7 e a amplitude do intervalo é 𝑖 = 3,3, temos assim a tabela: 52Resolução do Exemplo Número da classe (j) Classes 1 16,0 19,3 2 19,3 22,6 3 22,6 25,9 4 25,9 29,2 5 29,2 32,5 6 32,5 35,8 7 35,8 39,1
  • 53.  Tabela 3: Frequência do peso ao nascer (em Kg) de 60 bovinos machos. 53Resolução do Exemplo j Classes 𝐹𝑗 𝐹𝑗 ′ 𝑓𝑗 𝑓𝑗 ′ 𝑐𝑗 1 16,0 19,3 7 7 0,1167 0,1167 17,65 2 19,3 22,6 9 16 0,15 0,2667 20,95 3 22,6 25,9 15 31 0,25 0,5167 24,25 4 25,9 29,2 12 43 0,2 0,7167 27,55 5 29,2 32,5 9 52 0,15 0,8667 30,85 6 32,5 35,8 6 58 0,1 0,9667 34,15 7 35,8 39,1 2 60 0,0333 1,0000 37,45 Total (Σ) 60 - 1,0000 - -
  • 54. Algumas interpretações dessa tabela:  𝐹3 = 15 → significa que 15 dos 60 bovinos nasceram com peso entre 22,6 e 25,9 Kg (exclusive);  𝐹5 ′ = 52 → significa que 52 dos 60 bovinos nasceram com peso entre 16,0 e 32,5 Kg (exclusive);  𝑓2 = 0,15 → significa que a proporção de bovinos que nasceram com peso entre 19,3 e 22,6 Kg (exclusive) é de 0,15 (em percentual: 15%);  𝑓6 ′ = 0,9667 → significa que a proporção de bovinos com peso entre 16,0 e 35,8 Kg (exclusive) é de 0,9667 (em percentual: 96,67%). 54Resolução do Exemplo
  • 55. EXERCÍCIOS PROPOSTOS 1- Os dados a seguir se referem ao números de pães não vendidos em uma certa padaria até a hora do encerramento do expediente: 0 0 4 2 0 1 0 2 0 4 1 0 0 3 2 0 1 0 0 0 2 0 0 1 0 0 3 2 1 7 0 1 0 0 2 0 0 3 2 1 Construa a distribuição de frequência para esses dados, obedecendo todos os passos para a sua criação. 55
  • 56. EXERCÍCIOS PROPOSTOS 2- Os dados abaixo, em rol, referem-se aos valores gastos (em reais) pelas primeiras 50 pessoas que entraram em um determinado supermercado, no dia 01/01/2000: 3,11 8,88 9,26 10,81 12,69 13,78 15,23 15,62 17,00 17,39 18,36 18,43 19,27 19,50 19,54 20,16 20,59 22,22 23,04 24,47 24,58 25,13 26,24 26,26 27,65 28,06 28,08 28,38 32,03 36,37 38,64 38,98 39,16 41,02 42,97 44,08 44,67 45,40 46,69 48,65 50,39 52,75 54,80 59,07 61,22 70,32 82,70 85,76 86,37 93,34 1º - O que é rol? 2º - Faça a distribuição de frequência desses dados. 56
  • 57. Distribuição de frequências Representação gráfica  Duas formas distintas e exclusivas:  Histograma;  Polígono de frequências.  Histograma  Conjunto de retângulos contíguos cuja base é igual a amplitude do intervalo e a altura proporcional à frequência das respectivas classes.  Quando as variáveis são numéricas discretas os retângulos dão lugar a retas.  Polígono de frequências  Segmentos de reta que unem os pontos cujas coordenadas são os ponto médio e a frequência de cada classe;  É fechado porque usa uma classe anterior a primeira e uma posterior a última (ambas possuem frequência igual a zero). 57
  • 62. EXERCÍCIO PROPOSTO Faça a representação gráfica (histograma e polígono de frequências, quando for o caso) das distribuições de frequências construídas nos exercícios anteriores (1 e 2). 62
  • 63. Tabelas de classificação cruzada  Tabelas de frequência relativa a duas, ou mais, variáveis, seja ela numérica ou categórica.  Distribuição conjunta de frequências.  Existe um número razoável de tipos de tabelas e gráficos para esses casos. 63
  • 64. Frequência cruzada de variáveis categóricas  Conhecida, também, como tabela de dupla entrada, tabela de associação ou tabela de contingência.  Mesmas regras das que foram utilizadas para a construção da tabela simples.  Única diferença: a tabela agora apresenta duas, ou mais, margens, que são os fatores (variáveis). 64
  • 65. Frequência cruzada de variáveis categóricas  A representação gráfica pode ser feita através de dois gráficos:  Gráficos bi-dimensionais (diagramas);  Gráficos tri-dimensionais (Estereogramas). 65
  • 68. Frequência cruzada de variáveis numéricas  As tabelas, nesse caso, são chamadas de tabelas de correlação.  A idéia básica de montagem é semelhante à vista anteriormente, para a tabela simples.  Primeiramente, classificamos as observações de uma variável e, em seguida, dentro de cada classe da primeira, classificamos a outra variável. 68
  • 69. Frequência cruzada de variáveis numéricas  Exemplo 1: Observamos a classificação dos 400 alunos do Colégio C, segundo duas variáveis distintas: Nota em Estatística e Nota em Matemática. 69 0 4 4 7 7 10 0 4 32 25 5 62 4 7 20 183 82 285 7 10 7 27 19 53 Totais 59 235 106 400 Estatística Matemática Totais Tabela 4: Distribuição dos alunos do Colégio C, segundo suas notas em Estatística e Matemática.
  • 70. Frequência cruzada de variáveis numéricas  Gráfico que melhor representa a situação anterior: Histograma em três dimensões (Estereogramas).  Retângulos tornam-se paralelogramos;  É pouco utilizado em trabalhos científicos pela dificuldade de execução e interpretação. 70
  • 71. Frequência cruzada de variáveis numéricas  Exemplo 2: Estudar a relação do peso dos pais e o peso dos alunos. Foi realizada a medição de dez pais e dez alunos do Colégio C 71 Tabela 5: Peso de 10 pais e o peso de seus respectivos filhos. Observação (i) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Peso dos pais (xi) 78 65 86 68 83 68 75 80 82 66 Peso dos filhos (yi) 60 52 68 53 65 57 58 62 65 53
  • 72. Frequência cruzada de variáveis numéricas  Gráfico que melhor representa a situação anterior: Diagrama de dispersão de pontos.  Fornece uma indicação do tipo de relacionamento entre as duas classes.  Nesta situação, a tendência é que seja criada uma linha reta.  Regressão linear. 72 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 60 65 70 75 80 85 90 PEsodosfilhos Peso dos pais Gráfico 1: Relação do peso dos pais e seus respectivos filhos - Colégio C