Estatistica basica i

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AULA ESTATÍSTICA BÁSICA CURSO TÉCNICO EM LOGÍSTICA - SENAC/PE

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Estatistica basica i

  1. 1. PERNAMBUCOESTATÍSTICA BÁSICACURSO TÉCNICO EM LOGÍSTICA MANOEL BARTOLOMEU
  2. 2. Por quê?Em alguma fase de seu trabalho, opesquisador se vê às voltas com o problemade analisar e entender um conjunto dedados. Se forem informações sobre umaamostra ou população, ele necessitaráresumir os dados para que eles sejaminformativos, ou para compará-los comoutros resultados, ou ainda para julgar suaadequação a alguma teoria
  3. 3. ESSÊNCIA DA CIÊNCIADe modo geral podemos dizer que a essência daciência é a observação e que seu objetivo básico é aInferência. A inferência pode ser Indutiva (doespecífico ao geral) ou Dedutiva ( das premissas àsconclusões)A inferência estatística é uma das etapas daestatística. É a parte da metodologia científica quetem por objetivos a coleta, redução, análise emodelagem dos dados.Nesta aula vamos dar enfoque à análise exploratóriados dados.
  4. 4. CONCEITOS POPULAÇÃOAo coletar os dados referentes às características deum grupo de objetos ou indivíduos, tais como asalturas e pesos dos estudantes de uma universidadeou os números de parafusos defeituosos, é muitasvezes impossível ou impraticável observar todo ogrupo, especialmente se for muito grande. Todo ogrupo ou todas as realizações possíveis de umavariável qualquer é denominado população ouuniverso. Uma população pode ser finita ou infinita.
  5. 5. CONCEITOS AMOSTRAComo em muitos casos é impraticável observar a população,recorre-se ao artifício de se coletar um conjunto de realizaçõesque sejam representativas da população. Este conjunto derealizações é denominado amostra. Se a amostra érepresentativa, importantes conclusões sobre a populaçãopodem ser inferidas de sua análise. A parte da estatística quetrata das condições sob as quais essas inferências são válidaschama-se estatística indutiva ou inferência. Como essainferência não pode ser absolutamente certa, a linguagem daprobabilidade é muitas vezes usada, no estabelecimento dasconclusões.DADOS BRUTOS: Dados brutos são aqueles que ainda nãoforam numericamente organizados.
  6. 6. TIPOS DE VARIÁVEISUma variável é um símbolo, como X, Y, H que pode assumirqualquer um de um conjunto de valores que lhe são atribuídos,conjunto este chamado domínio da variável. Uma variável édenominada Constante quando esta assume apenas um valor.Uma variável é considerada Qualitativa quando apresenta comopossíveis realizações uma qualidade (ou atributo) do indivíduopesquisado. Ex: sexo, educação, estado civil. Por outro lado, umavariável é considerada Quantitativa quando apresentam comopossíveis realizações, números resultantes de uma contagem oumensuração. Ex: número de filhos de um casal e altura e peso dealunos, respectivamente.Uma variável é tida como quantitativa Contínua quando esta podeassumir teoricamente qualquer valor entre dois dados. Casocontrário é denominada quantitativa Discreta. De modo geral, asmedições dão origem a dados contínuos, enquanto que asenumerações e contagens resultam em dados discretos.
  7. 7. CLASSIFICAÇÃO DAS VARIÁVEISUma variável é denominada qualitativa Nominal quandonão existe qualquer possibilidade de ordenação naspossíveis realizações. É considerada qualitativa Ordinalquando existe alguma ordem nos possíveis resultados.
  8. 8. Dados Qualitativo nominalDados Qualitativo ordinal Dados Quantitativo discreto Dados Quantitativo contínuo
  9. 9. DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIAQuando se estuda uma variável, o maiorinteresse do pesquisador é conhecer adistribuição dessa variável através daspossíveis realizações (valores) da mesma. Adistribuição de freqüência é uma boa maneirade se dispor um conjunto de valores, de modoa se ter uma boa idéia global sobre essesvalores, ou seja, de sua distribuição.
  10. 10. DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIAQuando se resume grandes quantidades de dadosbrutos, costuma-se freqüentemente distribuí-los emclasses ou categorias e determinar o número deindivíduos pertencentes a cada uma das classes,denominado freqüência da classe. Um arranjotabular dos dados por classes, juntamente com asfreqüências correspondentes, é denominadodistribuição de freqüência ou tabela de freqüência.HISTOGRAMA: é uma representação gráfica de umadistribuição de freqüência por meio de retângulosjustapostos.
  11. 11. TABELA DE FREQÜÊNCIA
  12. 12. FREQÜÊNCIA ACUMULADA A freqüência acumulada indica quantos elementos, ou que porcentagem deles, estão abaixo de um certo valor. Assim, observando a tabela ao lado pode-se afirmar que, por exemplo, 27,78% dos indivíduos ganham até 8 salários e 97, 22% ganham até 20 salários. O gráfico pode fornecer informações adicionais como: qual salário s que, tal que 50% dos funcionários ganham menos do que s.
  13. 13. REPRESENTAÇÃO GRAFICA DE DADOS DISCRETOS
  14. 14. REPRESENTAÇÃO GRÁFICA DE DADOS CONTÍNUOS Histograma
  15. 15. NÚMERO DE CLASSES DADISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA PARA DADOS AGRUPADOS Tamanho da Número de Classes (k) amostra (n) Até 100 n (inteiro mais próximo) Acima de 100 5 log10n (inteiro mais próximo)
  16. 16. Amplitude total e de classes Amplitude total (R) R = Valor máximo – valor mínimo Amplitude de classes (h) h = R/k
  17. 17. ExercíciosDistribuição de freqüência 33 35 35 39 41 41 42 45 47 48 50 52 53 54 55 55 57 59 60 60 61 64 65 65 65 66 66 66 67 68 69 71 73 73 74 74 76 77 77 78 80 81 84 85 85 88 89 91 94 97 Pede-se: 1)Amplitude total, 2) Numero de classes, 3)freqüência absoluta, 4) freqüência relativa, 5)freqüência acumulada e 6) o histograma.

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