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Estatística aula 1

Introdução

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ESTATÍSTICA: Introdução
 Definição 1: A estatísticas é um ramo da ciência que envolve técnicas
para coletar, organizar, descrever, analisar e interpretar dados,
provenientes de experimentos, ou vindos de estudos observacionais.
 Estudos observacionais: Acompanhamento de processo em sua
forma natural.
 Experimentos: Provocar alterações propositais as variáveis do
processo para verificar o efeito.
ESTATÍSTICA: Introdução
Processo iterativo das pesquisas empíricas:
A essências de uma análise estatística é tirar conclusões sobre uma
população, ou universo, com base em uma amostra de observações.
Pesquisa Dados Informações
Novos conhecimentos,
novos problemas
ESTATÍSTICA: Introdução
 Modelos: Os modelos podem ser considerados como como alguma representação da realidade em
estudo, destacando aspectos relevantes e desprendendo detalhes insignificantes. Em gera, eles servem para
simplificar, descrever e facilitar a interpretação daquilo que se está estudando.
Modelos determinísticos: neste modelo é conhecida as entradas, (𝑥1, 𝑥2, . . . , 𝑥 𝑛) e a saída
pode ser determinada por meio de uma função 𝑓(𝑥1, 𝑥2, . . . , 𝑥 𝑛), por exemplo: Lei de Ohm.
Modelo probabilístico ou estocástico: Neste modelo não é possível saber o resultados
antes da ocorrência do evento. O que pode ser deduzido é a chance de possíveis resultados ocorrerem, por
exemplo: Lançamento de dados ou moedas perfeitamente equilibrados.
ESTATÍSTICA: Introdução
Conceitos básicos
• População: Conjuntos de elementos que formam o universo de nosso estudo que são
passíveis de ser observados, sob as mesmas condições.
• Amostra: Parte dos elementos de uma população.
• Amostragem: Processo de seleção da amostra.
• Amostragem aleatória simples: O processo de seleção dos elementos é feito por sorteio,
fazendo com que todos os elementos da população tenham a mesma chance de ser escolhidos e, além
disso, todo subconjunto de 𝑛 elementos tenha a mesma chance de fazer parte da amostra
ESTATÍSTICA: Introdução
• Variável qualitativa: O resultado é um qualidade ou atributo.
• Variável quantitativa: O resultado é um valor numa determinada escala de medida.
• Variável Aleatória: Pode ser entendida como uma variável quantitativa, cujo resultado depende
de fatores aleatórios.
• Parâmetro: Uma medida que descreve certa característica dos elementos da população.
• Estatística: Uma medida que descreve certas características dos elementos da amostra.
• Estimativa: Valor resultante do cálculo de uma estatística, quando usado para se ter ideia do
parâmetro de interesse.
ESTATÍSTICA: Introdução
Medidas descritivas da amostra ou população
• Média: 𝜇 =
𝑥1,+ 𝑥2+ ...+ 𝑥 𝑁
𝑁
=
1
𝑁 𝑖=1
𝑁
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• Desvio: Esta medida baseia-se nos desvios de cada valor em relação à
média: 𝑑𝑖 = 𝑥𝑖 − 𝜇.
• Variância: 𝝈 𝟐
=
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(𝒙𝒊 − 𝝁) 𝟐
• Desvio padrão: É dado pela raiz quadrada da variância.

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  • 1. ESTATÍSTICA: Introdução  Definição 1: A estatísticas é um ramo da ciência que envolve técnicas para coletar, organizar, descrever, analisar e interpretar dados, provenientes de experimentos, ou vindos de estudos observacionais.  Estudos observacionais: Acompanhamento de processo em sua forma natural.  Experimentos: Provocar alterações propositais as variáveis do processo para verificar o efeito.
  • 2. ESTATÍSTICA: Introdução Processo iterativo das pesquisas empíricas: A essências de uma análise estatística é tirar conclusões sobre uma população, ou universo, com base em uma amostra de observações. Pesquisa Dados Informações Novos conhecimentos, novos problemas
  • 3. ESTATÍSTICA: Introdução  Modelos: Os modelos podem ser considerados como como alguma representação da realidade em estudo, destacando aspectos relevantes e desprendendo detalhes insignificantes. Em gera, eles servem para simplificar, descrever e facilitar a interpretação daquilo que se está estudando. Modelos determinísticos: neste modelo é conhecida as entradas, (𝑥1, 𝑥2, . . . , 𝑥 𝑛) e a saída pode ser determinada por meio de uma função 𝑓(𝑥1, 𝑥2, . . . , 𝑥 𝑛), por exemplo: Lei de Ohm. Modelo probabilístico ou estocástico: Neste modelo não é possível saber o resultados antes da ocorrência do evento. O que pode ser deduzido é a chance de possíveis resultados ocorrerem, por exemplo: Lançamento de dados ou moedas perfeitamente equilibrados.
  • 4. ESTATÍSTICA: Introdução Conceitos básicos • População: Conjuntos de elementos que formam o universo de nosso estudo que são passíveis de ser observados, sob as mesmas condições. • Amostra: Parte dos elementos de uma população. • Amostragem: Processo de seleção da amostra. • Amostragem aleatória simples: O processo de seleção dos elementos é feito por sorteio, fazendo com que todos os elementos da população tenham a mesma chance de ser escolhidos e, além disso, todo subconjunto de 𝑛 elementos tenha a mesma chance de fazer parte da amostra
  • 5. ESTATÍSTICA: Introdução • Variável qualitativa: O resultado é um qualidade ou atributo. • Variável quantitativa: O resultado é um valor numa determinada escala de medida. • Variável Aleatória: Pode ser entendida como uma variável quantitativa, cujo resultado depende de fatores aleatórios. • Parâmetro: Uma medida que descreve certa característica dos elementos da população. • Estatística: Uma medida que descreve certas características dos elementos da amostra. • Estimativa: Valor resultante do cálculo de uma estatística, quando usado para se ter ideia do parâmetro de interesse.
  • 6. ESTATÍSTICA: Introdução Medidas descritivas da amostra ou população • Média: 𝜇 = 𝑥1,+ 𝑥2+ ...+ 𝑥 𝑁 𝑁 = 1 𝑁 𝑖=1 𝑁 𝑥𝑖 • Desvio: Esta medida baseia-se nos desvios de cada valor em relação à média: 𝑑𝑖 = 𝑥𝑖 − 𝜇. • Variância: 𝝈 𝟐 = 𝟏 𝑵 (𝒙𝒊 − 𝝁) 𝟐 • Desvio padrão: É dado pela raiz quadrada da variância.