CADEIRA DE ESTATÍSTICA - PROFESSOR WALTER ALENCAR - CESJOP/UEMA

1. UNIDADE 1
INTRODUÇÃO À ESTATÍSTICA 1

2. Introdução a Estatística
1. Conceitos básicos em
Estatística;
2. Divisão da Estatística;
3. Variáveis discretas e contínuas;
4. Fases do trabalho estatístico;
5. Arredondamento de números.
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3. 1. Conceitos Básicos em Estatística
Estatística
É um conjunto de métodos destinados à coleta,
organização, resumo, apresentação e análise de dados de
observação, bem como da tomada de decisões razoáveis
baseadas em tais análises.
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4. População (N)
Conjunto de todos os elementos relativos a um
determinado fenômeno que possuem pelo menos uma
característica em comum.
População Finita
Apresenta um número limitado de observações, que é
passível
de contagem.
População Infinita
Apresenta um número ilimitado de observações que é
impossível de contar e geralmente está associada a
processos.
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5. Amostra (n)
É um subconjunto da população e deverá ser
considerada finita, ela deve representar todas as
características da população.
Amostra probabilística ou aleatória:
Cada elemento da população tem a mesma
probabilidade de ser incluído na amostra.
Amostra não-probabilística:
Cada elemento da amostra é escolhido
intencionalmente.
Censo
É a coleta exaustiva de informações das "N" unidades
populacionais.
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6. Experimento
Conjunto de procedimentos reprodutíveis que visam a
obtenção de informação sobre uma dada realidade.
Experimento determinístico
É aquele que garantidas as mesmas condições iniciais
o resultado será o mesmo.
Experimento aleatório
É aquele que mesmo garantindo as condições iniciais é
impossível prever com certeza o resultado do mesmo.
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7. 2. Divisão da Estatística
Estatística Descritiva
É a parte da Estatística que tem por objetivo descrever
os dados observados e na sua função dos dados.
Tem as seguintes atribuições:
A obtenção ou coleta de dados
É normalmente feita através de um questionário ou de
observação direta de uma população ou amostra.
A organização dos dados
Consiste na ordenação e crítica quanto à correção dos
valores observados, falhas humanas, omissões,
abandono de dados duvidosos.
A representação dos dados
Os dados são apresentados através de tabelas e
gráficos, que permitem uma visualização instantânea.
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8. Estatística Indutiva
É a parte da Estatística que tem por objetivo obter e
generalizar conclusões para a população a partir de uma
amostra, através do cálculo de probabilidade.
A tais conclusões estão sempre associados a um grau
de incerteza e consequentemente, a uma probabilidade
de erro.
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9. 3. Variáveis discretas e contínuas
Variável
É aquilo que se deseja observar para se tirar algum tipo
de conclusão, geralmente as variáveis para estudo são
selecionadas por processos de amostragem.
As variáveis podem ser classificadas em qualitativas (ou
atributos) e quantitativas.
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10. Variável Qualitativa
É o tipo de variável que não pode ser medida
numericamente.
Podem ser classificadas em:
Ordinal ou por Postos:
Os elementos têm relação de ordem, de conceito ou de
colocação entre eles.
Exemplos: De conceito: ótimo, bom, regular
Nominal:
Os elementos são identificados por um nome.
Exemplo: Cor dos olhos: castanho, preto, azul e
verde
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11. Variável Quantitativa
Pode ser medida numericamente.
Classificam-se em:
Discreta:
O valor numérico muda em saltos ou passos, não
admitindo valores intermediários entre eles.
Exemplos: Número de carros, número de filhos.
Contínua:
Admite infinitos valores entre elas (dentro de um
intervalo).
Exemplo: altura.
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12. Observações:
 Todas as vaiáveis associadas a contagem são
discretas.
 Todas as vaiáveis associadas à medidas que
dependem da precisão de um instrumento são
contínuas.
 A variável idade, apesar de geralmente ser
representada por valores inteiros, é uma variável
contínua pois está relacionada com o tempo, que é
variável contínua.
 Quantia em dinheiro também é considerada uma
variável contínua.
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13. 4.Fases do trabalho estatístico
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14. 1 • Definição do Problema
2 • Planejamento
3 • Coleta de dados
4 • Crítica dos questionários
5 • Apuração dos dados
6 • Apresentação dos Dados
7 • Análise e Interpretação dos Dados
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15. 5. Arredondamento de números.
Arredondamento de dados de acordo com a resolução
886/66 do IBGE:
1 - Quando o primeiro algarismo a ser abandonado é
0,1,2,3 ou 4, fica inalterado o último algarismo a
permanecer.
Ex: 53,24 passa a 53,2 ; 44,03 passa a 44,0
2 - Quando o primeiro algarismo a ser abandonado é 6,7,8,
ou 9, aumenta-se de uma unidade o algarismo a
permanecer.
Ex: 53,87 passa a 53,9 ; 44,08 passa a 44,1 ; 44,99 passa a
45,0
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16. 3 - Quando o primeiro algarismo a ser abandonado é 5, há
duas soluções:
a) Se ao 5 seguir em qualquer casa um algarismo diferente
de zero, aumenta-se uma unidade ao algarismo a
permanecer.
Ex: 2,352 passa a 2,4 ; 25,6501 passa a 25,7 ; 76,250002
passa a 76,3
b) Se o 5 for o último algarismo ou se ao 5 só se seguirem
zeros, o último algarismo a ser conservado só será
aumentando de uma unidade se for ímpar.
Exemplos:
24,75 passa a 24,8
24,65 passa a 24,6
24,75000 passa 24,8
24,6500 passa a 24,6 Probabilidade – Tecnologia em Agroindústria –
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17. Observação:
Não devemos nunca fazer arredondamentos sucessivos.
Exemplo: 17,3452 passa a 17,3 e não para 17,35 e depois
para 17,4.
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