1) O documento discute medidas de associação e correlação entre variáveis, incluindo o coeficiente de correlação de Pearson.
2) Apresenta exemplos de possíveis relações entre variáveis como idade e altura, gastos com publicidade e faturamento.
3) Discutem conceitos como correlação positiva, negativa e ausência de correlação entre variáveis.
Probabilidade e estatística - Variáveis AleatóriasLucas Vinícius
Este documento resume os principais conceitos de variáveis aleatórias, incluindo: 1) a definição de variável aleatória e sua notação; 2) variáveis aleatórias discretas e contínuas; 3) funções de probabilidade e repartição; 4) medidas de posição como média; e 5) medidas de dispersão como variância e desvio padrão. O documento fornece exemplos para ilustrar cada um desses conceitos.
O documento apresenta os conceitos fundamentais de variável aleatória discreta, incluindo:
1) Definição de variável aleatória e exemplos de variáveis aleatórias discretas e contínuas;
2) Função de probabilidade discreta e função de distribuição de probabilidade;
3) Cálculo de média, mediana, moda e variância para variáveis aleatórias discretas.
Este documento apresenta uma introdução ao software R para estatística básica. Ele discute a interface, tipos de dados, comandos básicos, vetores, matrizes, gráficos, medidas estatísticas, probabilidade, variáveis aleatórias, inferência estatística, regressão linear e programação em R.
O documento descreve as características da distribuição normal de probabilidades. Explica que a distribuição normal tem forma de sino, é simétrica em relação à média e é caracterizada pela média e desvio padrão. Também fornece exemplos de como calcular probabilidades usando a distribuição normal.
Formulario inferencia estatistica - 1 e 2 populacoesPedro Casquilho
[1] O documento apresenta os principais testes estatísticos paramétricos e não paramétricos para a análise de uma e duas populações, incluindo intervalos de confiança e testes de hipóteses. [2] Aborda testes para amostras independentes e emparelhadas, considerando parâmetros populacionais conhecidos e desconhecidos. [3] Discutem-se também os conceitos de magnitude do efeito, distribuição amostral e estatísticas de teste.
O documento discute medidas estatísticas de dispersão como variância, desvio padrão e coeficiente de variação. Apresenta fórmulas para calcular essas medidas e exemplos numéricos de seu cálculo. Explica como essas medidas podem ser usadas para comparar conjuntos de dados e tomar decisões com base na variabilidade dos valores em relação à média.
O documento discute testes de hipóteses estatísticas, incluindo: (1) o teste de hipótese avalia inferências sobre uma população com base em uma amostra; (2) a teoria de Popper afirma que não se pode provar nada, apenas refutar hipóteses; (3) os principais conceitos incluem hipótese estatística, teste de hipótese e tipos de hipóteses.
1) O documento discute conceitos estatísticos como distribuição normal, uniforme e probabilidades. 2) A distribuição normal é descrita como uma das mais importantes e amplamente usadas em pesquisas, com média e desvio padrão como parâmetros. 3) Exemplos ilustram como calcular probabilidades usando a distribuição normal reduzida e tabelas Z.
Probabilidade e estatística - Variáveis AleatóriasLucas Vinícius
Este documento resume os principais conceitos de variáveis aleatórias, incluindo: 1) a definição de variável aleatória e sua notação; 2) variáveis aleatórias discretas e contínuas; 3) funções de probabilidade e repartição; 4) medidas de posição como média; e 5) medidas de dispersão como variância e desvio padrão. O documento fornece exemplos para ilustrar cada um desses conceitos.
O documento apresenta os conceitos fundamentais de variável aleatória discreta, incluindo:
1) Definição de variável aleatória e exemplos de variáveis aleatórias discretas e contínuas;
2) Função de probabilidade discreta e função de distribuição de probabilidade;
3) Cálculo de média, mediana, moda e variância para variáveis aleatórias discretas.
Este documento apresenta uma introdução ao software R para estatística básica. Ele discute a interface, tipos de dados, comandos básicos, vetores, matrizes, gráficos, medidas estatísticas, probabilidade, variáveis aleatórias, inferência estatística, regressão linear e programação em R.
O documento descreve as características da distribuição normal de probabilidades. Explica que a distribuição normal tem forma de sino, é simétrica em relação à média e é caracterizada pela média e desvio padrão. Também fornece exemplos de como calcular probabilidades usando a distribuição normal.
Formulario inferencia estatistica - 1 e 2 populacoesPedro Casquilho
[1] O documento apresenta os principais testes estatísticos paramétricos e não paramétricos para a análise de uma e duas populações, incluindo intervalos de confiança e testes de hipóteses. [2] Aborda testes para amostras independentes e emparelhadas, considerando parâmetros populacionais conhecidos e desconhecidos. [3] Discutem-se também os conceitos de magnitude do efeito, distribuição amostral e estatísticas de teste.
O documento discute medidas estatísticas de dispersão como variância, desvio padrão e coeficiente de variação. Apresenta fórmulas para calcular essas medidas e exemplos numéricos de seu cálculo. Explica como essas medidas podem ser usadas para comparar conjuntos de dados e tomar decisões com base na variabilidade dos valores em relação à média.
O documento discute testes de hipóteses estatísticas, incluindo: (1) o teste de hipótese avalia inferências sobre uma população com base em uma amostra; (2) a teoria de Popper afirma que não se pode provar nada, apenas refutar hipóteses; (3) os principais conceitos incluem hipótese estatística, teste de hipótese e tipos de hipóteses.
1) O documento discute conceitos estatísticos como distribuição normal, uniforme e probabilidades. 2) A distribuição normal é descrita como uma das mais importantes e amplamente usadas em pesquisas, com média e desvio padrão como parâmetros. 3) Exemplos ilustram como calcular probabilidades usando a distribuição normal reduzida e tabelas Z.
Este documento discute intervalos de confiança. Explica que um intervalo de confiança fornece uma faixa de valores prováveis para a magnitude real de um efeito observado em um estudo, levando em conta a variabilidade dos dados. Também descreve como intervalos de confiança são usados para comparar taxas e caracterizar a precisão estatística de resultados, e fatores que podem afetar o tamanho de um intervalo de confiança.
[1] O documento discute conceitos estatísticos como distribuição amostral, teorema do limite central e intervalos de confiança. [2] É explicado que as médias de amostras aleatórias de uma população se aproximam de uma distribuição normal e que o erro padrão da média pode estimar a precisão da média amostral. [3] O documento mostra como calcular intervalos de confiança para estimar faixas nos quais a média populacional verdadeira provavelmente se encontra.
1) A distribuição normal é uma distribuição simétrica em forma de sino que é especificada pelos parâmetros média (μ ou x) e desvio padrão (σ ou s).
2) A distribuição normal padronizada tem média 0 e desvio padrão 1 e facilita os cálculos de probabilidade usando tabelas.
3) Para distribuições normais não-padronizadas, valores são convertidos para valores padronizados usando a fórmula z = (x - μ)/σ antes de usar as tabelas.
A distribuição T de Student é uma distribuição estatística usada para testar hipóteses quando a variância da população é desconhecida. O documento explica que a distribuição T é similar à distribuição normal padrão, mas com variação maior devido à estimativa da variância amostral. Também fornece exemplos de como calcular valores T e interpretar resultados em termos de probabilidade com base nas tabelas da distribuição T.
Este documento discute conceitos e métodos de análise de regressão linear. Ele explica o que é regressão simples e múltipla, como interpretar os coeficientes de regressão, e métodos para selecionar variáveis preditoras, como entrada forçada, hierárquica e passo a passo. Também aborda diagnósticos para identificar valores atípicos e casos influentes e a importância de validar se um modelo pode ser generalizado.
O documento descreve como construir intervalos de confiança e testes de hipóteses para a variância de populações normais usando estatísticas qui-quadrado. Explica como a estatística qui-quadrado é usada para determinar a distribuição da variância amostral e como isso leva à construção de intervalos de confiança e testes para variâncias populacionais conhecidas e desconhecidas.
Unidade 04 - Estatística - Medidas de dispersão.pptCrobelEtiquetas
O documento discute medidas estatísticas de tendência central e dispersão. Ele explica conceitos como média, mediana, amplitude total, desvio médio absoluto e desvio padrão, e fornece exemplos de como calculá-los. O documento também introduz a variância e o coeficiente de variação de Pearson.
Aula de Métodos e Técnicas de Análise da Informação para Planejamento, julho de 2017, UFABC
Apresentação disponível em: https://youtu.be/cQ8ZfzL3SfI
Bases de dados disponíveis em:https://app.box.com/s/4yl70hj73c9mqyh1jb0l8skics4xf8i1
As três distribuições de probabilidade mais comuns são a binomial, normal e uniforme. A distribuição binomial se aplica a variáveis discretas, enquanto a normal é usada para variáveis contínuas. O documento explica como calcular medidas como esperança matemática e variância para essas distribuições e fornece exemplos de sua aplicação em problemas reais.
1) O documento discute o conceito de variável aleatória e apresenta modelos de distribuição de probabilidade para variáveis aleatórias discretas, como a distribuição binomial e de Poisson.
2) É definido o que é uma variável aleatória, valor esperado, variância, distribuição de probabilidade e função de distribuição.
3) São apresentados exemplos para ilustrar esses conceitos e propriedades matemáticas associadas.
Este documento discute intervalos de confiança, que fornecem uma faixa de valores dentro da qual o parâmetro populacional verdadeiro tem uma certa probabilidade de estar localizado. Intervalos de confiança são construídos usando dados amostrais e fornecem uma estimativa do erro na estimativa pontual de um parâmetro. O documento também discute como calcular intervalos de confiança para a média populacional e proporção populacional usando estatística inferencial.
Este documento resume as principais características de variáveis aleatórias contínuas, incluindo: (1) definição de variável aleatória contínua e função densidade de probabilidade; (2) exemplos de distribuições como uniforme e exponencial; (3) cálculo de média, variância e outras medidas para variáveis contínuas.
O documento resume os principais passos para realizar um teste de hipóteses estatísticas, incluindo: 1) Definir as hipóteses nula e alternativa; 2) Calcular a estatística do teste com base na amostra; 3) Determinar a região crítica com base no nível de significância; 4) Tomar uma decisão sobre aceitar ou rejeitar a hipótese nula de acordo com a regra de decisão. O documento fornece exemplos detalhados para ilustrar cada um desses passos.
1) O documento introduz os conceitos básicos da regressão linear, incluindo notação, variáveis dependentes e independentes.
2) A regressão linear é usada para prever uma variável dependente com base em outra variável independente, enquanto a regressão múltipla usa vários preditores.
3) O documento fornece um exemplo sobre fatores que afetam o número de cartões de crédito usados por famílias.
1) O documento apresenta conceitos básicos de inferência estatística, incluindo distribuições de frequências, teste de hipóteses, intervalo de confiança e testes para uma ou mais médias.
2) São descritos testes estatísticos como z, t e qui-quadrado para análise de uma ou duas médias e proporções.
3) São explicadas condições e pressupostos para a aplicação correta desses testes e como interpretá-los.
1) O documento discute correlação linear e o coeficiente de correlação de Pearson (r), que mede a intensidade da associação entre duas variáveis quantitativas.
2) r pode variar de -1 a +1, sendo valores negativos indicam correlação inversa e positivos correlação direta. Valores próximos a zero indicam fraca correlação.
3) O documento também apresenta o coeficiente de determinação (r2) e discute pressupostos e limitações do uso de r para avaliar correlação.
Este documento discute conceitos básicos de estatística descritiva, incluindo variáveis estatísticas, medidas de tendência central como média, mediana e moda, e medidas de dispersão como variância e desvio padrão. Ele explica como calcular essas medidas e interpretar seus significados, além de apresentar outros conceitos como distribuição de frequência, histograma, amplitude de classe e número de classes.
Este documento discute estatística inferencial, incluindo intervalos de confiança e testes de hipóteses. Explica como estimar parâmetros populacionais com base em amostras, como calcular intervalos de confiança para a média populacional usando desvio padrão amostral, e como conduzir testes de hipóteses para avaliar se a média amostral se encaixa na hipótese nula sobre a média populacional.
O documento descreve conceitos básicos de amostragem estatística, incluindo a diferença entre população e amostra, técnicas de amostragem probabilística e não probabilística, e fórmulas para calcular o tamanho adequado da amostra com base no tamanho da população e no erro amostral tolerável.
O documento investiga a relação entre o impacto do treinamento no trabalho e a satisfação com o trabalho em uma autarquia federal. Foi aplicado um questionário após um programa de desenvolvimento de equipes, analisando a influência do impacto do treinamento como variável preditora da satisfação. Os resultados mostraram que o impacto do treinamento prediz significativamente a satisfação com a chefia e com a natureza do trabalho.
Este documento discute intervalos de confiança. Explica que um intervalo de confiança fornece uma faixa de valores prováveis para a magnitude real de um efeito observado em um estudo, levando em conta a variabilidade dos dados. Também descreve como intervalos de confiança são usados para comparar taxas e caracterizar a precisão estatística de resultados, e fatores que podem afetar o tamanho de um intervalo de confiança.
[1] O documento discute conceitos estatísticos como distribuição amostral, teorema do limite central e intervalos de confiança. [2] É explicado que as médias de amostras aleatórias de uma população se aproximam de uma distribuição normal e que o erro padrão da média pode estimar a precisão da média amostral. [3] O documento mostra como calcular intervalos de confiança para estimar faixas nos quais a média populacional verdadeira provavelmente se encontra.
1) A distribuição normal é uma distribuição simétrica em forma de sino que é especificada pelos parâmetros média (μ ou x) e desvio padrão (σ ou s).
2) A distribuição normal padronizada tem média 0 e desvio padrão 1 e facilita os cálculos de probabilidade usando tabelas.
3) Para distribuições normais não-padronizadas, valores são convertidos para valores padronizados usando a fórmula z = (x - μ)/σ antes de usar as tabelas.
A distribuição T de Student é uma distribuição estatística usada para testar hipóteses quando a variância da população é desconhecida. O documento explica que a distribuição T é similar à distribuição normal padrão, mas com variação maior devido à estimativa da variância amostral. Também fornece exemplos de como calcular valores T e interpretar resultados em termos de probabilidade com base nas tabelas da distribuição T.
Este documento discute conceitos e métodos de análise de regressão linear. Ele explica o que é regressão simples e múltipla, como interpretar os coeficientes de regressão, e métodos para selecionar variáveis preditoras, como entrada forçada, hierárquica e passo a passo. Também aborda diagnósticos para identificar valores atípicos e casos influentes e a importância de validar se um modelo pode ser generalizado.
O documento descreve como construir intervalos de confiança e testes de hipóteses para a variância de populações normais usando estatísticas qui-quadrado. Explica como a estatística qui-quadrado é usada para determinar a distribuição da variância amostral e como isso leva à construção de intervalos de confiança e testes para variâncias populacionais conhecidas e desconhecidas.
Unidade 04 - Estatística - Medidas de dispersão.pptCrobelEtiquetas
O documento discute medidas estatísticas de tendência central e dispersão. Ele explica conceitos como média, mediana, amplitude total, desvio médio absoluto e desvio padrão, e fornece exemplos de como calculá-los. O documento também introduz a variância e o coeficiente de variação de Pearson.
Aula de Métodos e Técnicas de Análise da Informação para Planejamento, julho de 2017, UFABC
Apresentação disponível em: https://youtu.be/cQ8ZfzL3SfI
Bases de dados disponíveis em:https://app.box.com/s/4yl70hj73c9mqyh1jb0l8skics4xf8i1
As três distribuições de probabilidade mais comuns são a binomial, normal e uniforme. A distribuição binomial se aplica a variáveis discretas, enquanto a normal é usada para variáveis contínuas. O documento explica como calcular medidas como esperança matemática e variância para essas distribuições e fornece exemplos de sua aplicação em problemas reais.
1) O documento discute o conceito de variável aleatória e apresenta modelos de distribuição de probabilidade para variáveis aleatórias discretas, como a distribuição binomial e de Poisson.
2) É definido o que é uma variável aleatória, valor esperado, variância, distribuição de probabilidade e função de distribuição.
3) São apresentados exemplos para ilustrar esses conceitos e propriedades matemáticas associadas.
Este documento discute intervalos de confiança, que fornecem uma faixa de valores dentro da qual o parâmetro populacional verdadeiro tem uma certa probabilidade de estar localizado. Intervalos de confiança são construídos usando dados amostrais e fornecem uma estimativa do erro na estimativa pontual de um parâmetro. O documento também discute como calcular intervalos de confiança para a média populacional e proporção populacional usando estatística inferencial.
Este documento resume as principais características de variáveis aleatórias contínuas, incluindo: (1) definição de variável aleatória contínua e função densidade de probabilidade; (2) exemplos de distribuições como uniforme e exponencial; (3) cálculo de média, variância e outras medidas para variáveis contínuas.
O documento resume os principais passos para realizar um teste de hipóteses estatísticas, incluindo: 1) Definir as hipóteses nula e alternativa; 2) Calcular a estatística do teste com base na amostra; 3) Determinar a região crítica com base no nível de significância; 4) Tomar uma decisão sobre aceitar ou rejeitar a hipótese nula de acordo com a regra de decisão. O documento fornece exemplos detalhados para ilustrar cada um desses passos.
1) O documento introduz os conceitos básicos da regressão linear, incluindo notação, variáveis dependentes e independentes.
2) A regressão linear é usada para prever uma variável dependente com base em outra variável independente, enquanto a regressão múltipla usa vários preditores.
3) O documento fornece um exemplo sobre fatores que afetam o número de cartões de crédito usados por famílias.
1) O documento apresenta conceitos básicos de inferência estatística, incluindo distribuições de frequências, teste de hipóteses, intervalo de confiança e testes para uma ou mais médias.
2) São descritos testes estatísticos como z, t e qui-quadrado para análise de uma ou duas médias e proporções.
3) São explicadas condições e pressupostos para a aplicação correta desses testes e como interpretá-los.
1) O documento discute correlação linear e o coeficiente de correlação de Pearson (r), que mede a intensidade da associação entre duas variáveis quantitativas.
2) r pode variar de -1 a +1, sendo valores negativos indicam correlação inversa e positivos correlação direta. Valores próximos a zero indicam fraca correlação.
3) O documento também apresenta o coeficiente de determinação (r2) e discute pressupostos e limitações do uso de r para avaliar correlação.
Este documento discute conceitos básicos de estatística descritiva, incluindo variáveis estatísticas, medidas de tendência central como média, mediana e moda, e medidas de dispersão como variância e desvio padrão. Ele explica como calcular essas medidas e interpretar seus significados, além de apresentar outros conceitos como distribuição de frequência, histograma, amplitude de classe e número de classes.
Este documento discute estatística inferencial, incluindo intervalos de confiança e testes de hipóteses. Explica como estimar parâmetros populacionais com base em amostras, como calcular intervalos de confiança para a média populacional usando desvio padrão amostral, e como conduzir testes de hipóteses para avaliar se a média amostral se encaixa na hipótese nula sobre a média populacional.
O documento descreve conceitos básicos de amostragem estatística, incluindo a diferença entre população e amostra, técnicas de amostragem probabilística e não probabilística, e fórmulas para calcular o tamanho adequado da amostra com base no tamanho da população e no erro amostral tolerável.
O documento investiga a relação entre o impacto do treinamento no trabalho e a satisfação com o trabalho em uma autarquia federal. Foi aplicado um questionário após um programa de desenvolvimento de equipes, analisando a influência do impacto do treinamento como variável preditora da satisfação. Os resultados mostraram que o impacto do treinamento prediz significativamente a satisfação com a chefia e com a natureza do trabalho.
Este documento descreve uma disciplina de pós-graduação em estatística multivariada. A disciplina ensina técnicas como regressão linear múltipla, análise de componentes principais e análise discriminante. Os alunos aprenderão a modelar fenômenos naturais usando essas técnicas estatísticas e aplicá-las em seus trabalhos de conclusão de curso.
Este documento fornece uma introdução à análise estatística multivariada. Resume os principais conceitos da área e apresenta as principais técnicas, incluindo análise fatorial, regressão múltipla, análise discriminante múltipla e análise de clusters.
Ufal 2015 - estatística e probabilidade - 16 correlação e regressão linearRanilson Paiva
O documento discute correlação e regressão linear. Explica que correlação se refere à relação entre variáveis e pode indicar previsibilidade. A regressão linear é usada para modelar a relação entre variável dependente e independentes para previsão e avaliar o impacto das variáveis. Inclui exemplos de cálculo de correlação e regressão linear.
1. O documento discute análise de correlação e regressão, técnicas estatísticas usadas para medir o relacionamento entre variáveis.
2. A correlação mede o grau de relacionamento entre variáveis, enquanto a regressão estima uma equação matemática que descreve a relação entre variáveis.
3. Os dados usados podem ser de séries temporais ou seção transversal e combinações delas, coletados de amostras sobre variáveis econômicas, financeiras ou contábeis relacionadas ao agronegócio.
Apostila de metodos_quantitativos_-_prof._joao_furtadoWannessa Souza
1. O documento discute correlação e regressão linear, com foco em medir a relação estatística entre variáveis.
2. Apresenta o coeficiente de correlação de Pearson (r) para quantificar a força e direção da relação linear entre variáveis. Valores próximos a 1 ou -1 indicam alta correlação positiva ou negativa.
3. Explica como estimar uma equação de regressão linear para modelar a relação entre variável dependente (y) e independente (x), permitindo interpolação e extrapolação de valores.
Este documento discute correlações bivariadas e regressão linear. Explica como analisar o relacionamento entre duas variáveis para verificar se existem correlações. Também apresenta como obter um modelo de relação entre variáveis usando regressão linear simples e múltipla.
A análise de regressão é um método estatístico que modela a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. A regressão linear simples estima a relação entre duas variáveis através de uma equação da forma Y = b0 + b1X, onde b0 e b1 são estimados usando o método dos mínimos quadrados. A análise de resíduos é importante para verificar a adequação do modelo ajustado.
1) O documento apresenta os conceitos e métodos de regressão linear, incluindo estimação de parâmetros, avaliação do ajuste do modelo e interpretação dos resultados.
2) A regressão linear é usada para modelar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes através de uma equação linear.
3) A qualidade de ajuste do modelo é avaliada por meio da análise da variância, que parte a soma dos quadrados total em parte explicada pelo modelo e parte residual.
O documento discute os conceitos de correlação linear, incluindo:
1) Correlação pode ser direta, inversa, nula ou não linear;
2) Regressão linear simples estima a relação entre uma variável dependente e independente;
3) Método dos mínimos quadrados é usado para estimar os parâmetros da regressão linear.
AMD - Aula n.º 8 - regressão linear simples.pptxNunoSilva599593
Este documento discute técnicas de análise multivariada de dados, incluindo: (1) diagramas de dispersão para analisar relações entre variáveis; (2) regressão linear simples para modelar relações entre variáveis dependentes e independentes; e (3) testes estatísticos para avaliar o ajuste do modelo à população de dados.
1. O documento discute correlação, análise fatorial e regressão. Apresenta conceitos básicos e métodos para analisar a relação entre variáveis e prever valores de variáveis.
2. Inclui explicações sobre coeficiente de correlação, diagramas de dispersão, análise fatorial, regressão linear e testes de hipóteses para correlação.
3. Fornece detalhes técnicos sobre cálculos e comandos no Stata para realizar análises estatísticas destes métodos.
1. O documento discute regressão linear e correlação linear, com o objetivo de prever uma variável dependente (Y) a partir de uma ou mais variáveis independentes (X).
2. A regressão linear simples usa uma única variável X para prever Y, enquanto a regressão linear múltipla usa múltiplas variáveis X.
3. A correlação de Pearson mede o grau de relacionamento entre variáveis X e Y, usando o coeficiente de correlação r, que varia de -1 a 1 indicando uma relação negativa ou positiva.
Este documento apresenta os conceitos básicos de regressão linear simples, incluindo a obtenção da equação da reta de regressão por meio do método dos mínimos quadrados e a análise dos resultados, verificando pressupostos e significância estatística da regressão por meio de testes.
Universidade Privada de Angola bioestatistica.pdfamaroalmeida74
1) O documento discute métodos estatísticos paramétricos manuais e computacionais e sua aplicação em saúde.
2) Apresenta conceitos como parâmetro, estimador, diagrama de dispersão, correlação linear e coeficiente de correlação de Pearson.
3) Explica como o coeficiente de correlação quantifica a força da relação linear entre variáveis e pode variar de -1 a 1.
1) O documento discute o coeficiente de correlação linear de Pearson, que quantifica a intensidade da associação linear entre duas variáveis estatísticas X e Y.
2) Uma "nuvem de pontos" no gráfico de dispersão mostra os valores observados de X e Y, e uma correlação linear ocorre quando uma reta pode ser ajustada à nuvem de pontos.
3) O coeficiente de correlação r varia de -1 a 1, onde valores próximos a 1 ou -1 indicam uma correlação positiva ou negativa forte, e valores pró
1) O documento discute técnicas de análise de correlação e associação, incluindo coeficientes de correlação de Pearson, Spearman e contingência.
2) É apresentado o conceito de covariância e como é usado para calcular o coeficiente de correlação de Pearson, uma medida da força da relação linear entre duas variáveis.
3) O coeficiente de determinação é introduzido como a proporção da variação de uma variável explicada pela outra e é igual ao quadrado do coeficiente de correlação.
Este documento discute regressão linear, que analisa a relação entre uma variável resposta e uma ou mais variáveis preditoras. Apresenta modelos de regressão simples e múltipla, métodos de seleção de variáveis, diagnósticos de valores atípicos e pressupostos da regressão linear.
O documento discute modelos de regressão linear, descrevendo como eles podem ser usados para modelar a relação entre uma variável dependente (Y) e uma ou mais variáveis independentes (X). Explica como calcular os parâmetros da equação de regressão linear usando o método dos mínimos quadrados e como medir a precisão do modelo com o erro padrão da estimativa e o coeficiente de determinação.
O documento discute conceitos básicos de regressão linear com duas variáveis, incluindo: (1) a função de regressão populacional que representa a relação entre a variável dependente e independente na população, (2) como estimar esta função usando uma amostra, resultando na função de regressão amostral, (3) como a regressão amostral é uma aproximação imprecisa da regressão populacional devido a variações amostrais.
1) O documento discute o conceito de inferência estatística e como ela pode ser usada para estimar parâmetros populacionais a partir de amostras.
2) A média é apresentada como um modelo estatístico comum e como sua precisão pode ser medida pelo desvio padrão.
3) A correlação é introduzida como uma medida do relacionamento linear entre variáveis e como ela pode ser representada graficamente através de diagramas de dispersão.
Este documento discute correlação e como medir a força e direção da relação entre duas variáveis. Ele explica como diagramas de dispersão podem ilustrar a relação visualmente e como o coeficiente de correlação mede numericamente o grau de relação linear entre -1 e 1. Um exemplo mostra como calcular o coeficiente de correlação r para dados sobre tabagismo e mortalidade por doença cardíaca.
Semelhante a 5.1 correlaoduasvariaveis 1_20151006145332 (20)
Se você possui smartphone há mais de 10 anos, talvez não tenha percebido que, no início da onda da
instalação de aplicativos para celulares, quando era instalado um novo aplicativo, ele não perguntava se
podia ter acesso às suas fotos, e-mails, lista de contatos, localização, informações de outros aplicativos
instalados, etc. Isso não significa que agora todos pedem autorização de tudo, mas percebe-se que os
próprios sistemas operacionais (atualmente conhecidos como Android da Google ou IOS da Apple) têm
aumentado a camada de segurança quando algum aplicativo tenta acessar os seus dados, abrindo uma
janela e solicitando sua autorização.
CASTRO, Sílvio. Tecnologia. Formação Sociocultural e Ética II. Unicesumar: Maringá, 2024.
Considerando o exposto, analise as asserções a seguir e assinale a que descreve corretamente.
ALTERNATIVAS
I, apenas.
I e III, apenas.
II e IV, apenas.
II, III e IV, apenas.
I, II, III e IV.
Entre em contato conosco
54 99956-3050
AE03 - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL ENGENHARIA DA SUSTENTABILIDADE UNIC...Consultoria Acadêmica
Os termos "sustentabilidade" e "desenvolvimento sustentável" só ganharam repercussão mundial com a realização da Conferência das Nações Unidas sobre o Meio Ambiente e o Desenvolvimento (CNUMAD), conhecida como Rio 92. O encontro reuniu 179 representantes de países e estabeleceu de vez a pauta ambiental no cenário mundial. Outra mudança de paradigma foi a responsabilidade que os países desenvolvidos têm para um planeta mais sustentável, como planos de redução da emissão de poluentes e investimento de recursos para que os países pobres degradem menos. Atualmente, os termos
"sustentabilidade" e "desenvolvimento sustentável" fazem parte da agenda e do compromisso de todos os países e organizações que pensam no futuro e estão preocupados com a preservação da vida dos seres vivos.
Elaborado pelo professor, 2023.
Diante do contexto apresentado, assinale a alternativa correta sobre a definição de desenvolvimento sustentável:
ALTERNATIVAS
Desenvolvimento sustentável é o desenvolvimento que não esgota os recursos para o futuro.
Desenvolvimento sustantável é o desenvolvimento que supre as necessidades momentâneas das pessoas.
Desenvolvimento sustentável é o desenvolvimento incapaz de garantir o atendimento das necessidades da geração futura.
Desenvolvimento sustentável é um modelo de desenvolvimento econômico, social e político que esteja contraposto ao meio ambiente.
Desenvolvimento sustentável é o desenvolvimento capaz de suprir as necessidades da geração anterior, comprometendo a capacidade de atender às necessidades das futuras gerações.
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Introdução ao GNSS Sistema Global de PosicionamentoGeraldoGouveia2
Este arquivo descreve sobre o GNSS - Globas NavigationSatellite System falando sobre os sistemas de satélites globais e explicando suas características
AE03 - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL INDÚSTRIA E TRANSFORMAÇÃO DIGITAL ...Consultoria Acadêmica
“O processo de inovação envolve a geração de ideias para desenvolver projetos que podem ser testados e implementados na empresa, nesse sentido, uma empresa pode escolher entre inovação aberta ou inovação fechada” (Carvalho, 2024, p.17).
CARVALHO, Maria Fernanda Francelin. Estudo contemporâneo e transversal: indústria e transformação digital. Florianópolis, SC: Arqué, 2024.
Com base no exposto e nos conteúdos estudados na disciplina, analise as afirmativas a seguir:
I - A inovação aberta envolve a colaboração com outras empresas ou parceiros externos para impulsionar ainovação.
II – A inovação aberta é o modelo tradicional, em que a empresa conduz todo o processo internamente,desde pesquisa e desenvolvimento até a comercialização do produto.
III – A inovação fechada é realizada inteiramente com recursos internos da empresa, garantindo o sigilo dasinformações e conhecimento exclusivo para uso interno.
IV – O processo que envolve a colaboração com profissionais de outras empresas, reunindo diversasperspectivas e conhecimentos, trata-se de inovação fechada.
É correto o que se afirma em:
ALTERNATIVAS
I e II, apenas.
I e III, apenas.
I, III e IV, apenas.
II, III e IV, apenas.
I, II, III e IV.
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O presente trabalho consiste em realizar um estudo de caso de um transportador horizontal contínuo com correia plana utilizado em uma empresa do ramo alimentício, a generalização é feita em reserva do setor, condições técnicas e culturais da organização
Os nanomateriais são materiais com dimensões na escala nanométrica, apresentando propriedades únicas devido ao seu tamanho reduzido. Eles são amplamente explorados em áreas como eletrônica, medicina e energia, promovendo avanços tecnológicos e aplicações inovadoras.
Sobre os nanomateriais, analise as afirmativas a seguir:
-6
I. Os nanomateriais são aqueles que estão na escala manométrica, ou seja, 10 do metro.
II. O Fumo negro é um exemplo de nanomaterial.
III. Os nanotubos de carbono e o grafeno são exemplos de nanomateriais, e possuem apenas carbono emsua composição.
IV. O fulereno é um exemplo de nanomaterial que possuí carbono e silício em sua composição.
É correto o que se afirma em:
ALTERNATIVAS
I e II, apenas.
I, II e III, apenas.
I, II e IV, apenas.
II, III e IV, apenas.
I, II, III e IV.
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2. Mostrar a importância dos conceitos de associação e
correlação para o entendimentos dos fatos sociais.
Apresentar as medidas de associação e correlação mais
utilizadas.
OBJETIVOS
3. população amostra
uma variável
aleatória: ex.
peso
Estatísticas:
média,
variância
desvio padrão,
etc.
população amostra
duas variáveis
aleatórias:
peso e altura,
etc
4. Análise de dados estatísticos na engenharia é a busca
de relações entre duas variáveis de uma mesma
população.
CONSIDERAÇÕES
5. Regressão e Correlação são duas técnicas
estreitamente relacionadas, que envolvem uma forma
de estimação.
Correlação: Mede a força e direção de
relacionamento (linear) entre duas variáveis.
Regressão: Estabelece uma equação que descreve o
relacionamento em termos matemáticos.
CONCEITOS
6. Comprimento (variável X) e largura (variável Y) de crânios de pessoas da
população;
Altura (variável X) do pai e altura (variável Y) da filha;
Idade (variável X) e a resistência física (variável Y);
Comprimento (variável X) e peso dos ursos (variável Y);
Gastos em publicidade (variável X) e o faturamento da empresa (variável Y);
Idade (variável X) e altura (variável Y) das crianças;
Tempo de prática de esportes e ritmo cardíaco;
Tempo de estudo e nota na prova;
Taxa de desemprego e taxa de criminalidade;
Expectativa de vida e taxa de analfabetismo.
A esta relação é dado o nome de correlação
Qual a relação entre:
7. Dados quantitativos
- contínuos
- discretos
Coeficiente de
correlação de
Pearson
Dados qualitativos
- ordinais - nominais
(categorias)
Coeficiente de
Spearman
Coeficiente de
contingência
( qui-quadrado)
Coeficientes de correlação
COEFICIENTES
8. Relação entre duas ou mais variáveis aleatórias -
correlação
Gráfico de dispersão Medida de correlação
(coeficiente de correlação)
+
Correlação
entre duas variáveis
aleatórias
Linear (uma reta)
Não linear (parábola, exponencial
{
Estudaremo
s apenas a
correlação
linear
Estudaremos apenas
correlação de duas
variáveis
9. Comprimento X (polegadas) 53,0 67,5 75,0 73,5 68,5 73,0 37,0
Peso Y (libras) 80 344 416 416 262 360 34
Comprimento e peso de ursos machos
Os dados acima, casados em conjunto são conhecidos como dados
emparelhados ou bivariados ( no mesmo instante);
Existe correlação entre duas variáveis quando uma delas está, de
alguma forma, relacionada com a outra;
A correlação é uma técnica estatística que tem por objetivo investigar
se há ou não correlação linear entre duas ou mais variáveis;
EXEMPLO
10. Pré requisitos para o estudo de correlação
A amostra de dados emparelhados (x, y) deve ser
aleatória.
Os pares de dados (x, y) deve ter uma distribuição normal
bivariada.
Os dados devem provir de observações emparelhadas em
condições semelhantes
altura e peso de um grupo de crianças, por exemplo, o peso de
uma criança deve ser medido e registrado no mesmo instante em
que é medida e registrada a altura.
PRÉ REQUISITOS
11. CORRELAÇÃO LINEAR
Coeficiente de correlação (produto-momento) de
Pearson (r).
O coeficiente de Pearson avalia o quanto duas séries
numéricas repousam sobre uma linha reta, indicando
assim o grau de sua associação linear.
12. se existe ou não alguma associação (relação) entre as
variáveis em estudo;
a direção da correlação (como valores de Y aumenta ou diminui em
função do aumento ou redução de X)
a força da correlação (em que “taxa” os valores de Y aumentam ou
diminuem em função de X)
e a natureza da correlação (reta, parábola, exponencial,
etc.)
y
x
...
.
.
. .
Não há correlação entre x e y
. .
. .
.
.
.
. ..
y
x
..
Correlação não linear entre x e y
...
.....
....
.. .....
.
correlação não
linear – não será
estudado
MÉTODO GRÁFICO QUE AJUDA A AVALIAR:
13. y
x
.........
...
.
.
.
Correlação positiva entre x e y
y
x
.........
...
.
.... ..
.
.
.
Forte Correlação positiva entre x e y
y
x
Correlação positiva perfeita entre x e y
............
.
Correlação positiva:
x cresce y cresce
x diminui y diminui
Correlação linear:
uma reta pode ajustar aos
dados
r = 1
Admite-se r > 0,7
CONSIDERAÇÕES
14. y
x
..
Correlação negativa entre x e y
. .
. .. .. ..
.
y
x
..
Forte Correlação negativa entre x e y
.. .. ...
..
..
.
.
.
y
x
Correlação negativa perfeita entre x e y
.........
.
...
.
Correlação negativa:
x cresce y diminui
x diminui y cresce
Correlação linear:
uma reta pode ajustar aos
dados
r = -1
Admite-se r < - 0,7
15. É conhecido como coeficiente de correlação linear de Pearson
ou coeficiente momento- produto de Pearson (em homenagem a Karl
Pearson, 1857 – 1936)
yx
n
i
ii
yx ss
n
yyxx
ss
YXCov
r
.
1
))((
.
),(
1
−
−−
==
∑=
xi = valores de x
yi = valores de y
x barra = média dos valores xi
y barra = média dos valores yi
n = número de pares de dados
presentes
sx = desvio padrão dos valores xi
sy = desvio padrão dos valores yi
Cov(x,y) = covariância dos valores de
x e y
COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO LINEAR DE PEARSON R:
16. ∑ ∑∑ ∑
∑ ∑ ∑
−−
−
=
2222
)()(*)()(
))((
yynxxn
yxxyn
r
Notação para o coeficiente de correlação linear
n representa o número de pares de dados presentes;
∑ denota a adição dos itens indicados;
∑x denota a soma de todos os valores de x;
∑x2
indica que devemos elevar ao quadrado cada valor de x e soma os
resultados;
(∑x)2
indica que devemos somar os valores de x e elevar o total ao
quadrado. Não confundir ∑x2
com (∑x)2
;
∑xy indicar que devemos multiplicar cada valor de x pelo valor
correspondente de y e somar então todos esses produtos
r representa o coeficiente de correlação linear para uma amostra
ρ representa o coeficiente de correlação linear para uma população
Arredondamento no meios dos
cálculos pode causar erros
sérios. Use a memória de sua
calculadora para armazenar os
resultados intermediários,
fazendo o arredondamento
somente no final.
Cálculo do coeficiente de correlação linear
18. -1 0 +1
r = -1
há correlação linear
negativa perfeita entre
as variáveis x e y.
r = +1
há correlação linear
positiva perfeita entre
as variáveis x e y.
r =0
não há correlação linear
entre as variáveis x e y.
O coeficiente de PEARSON varia de -1 a +1.
INTERPRETAÇÃO DO COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO
19. Exemplo: Calcule o coeficiente de correlação linear para os dados
emparelhados de pesos e comprimentos dos ursos.
Comprimento X (polegadas) 53,0 67,5 72,0 72,0 73,5 68,5 73,0 37,0
Peso Y (libras) 80 344 416 348 262 360 332 34
Comprimento (in) peso (lb)
x y x.y x2
y2
53,0 80 4240 2809,00 6400
67,5 344 23220 4556,25 118336
72,0 416 29952 5184,00 173056
72,0 348 25056 5184,00 121104
73,5 262 19257 5402,25 68644
68,5 360 24660 4692,25 129600
73,0 332 24236 5329,00 110224
37,0 34 1258 1369,00 1156
total 516,5 2176 151879 34525,75 728520
∑x ∑y ∑xy ∑x2
∑y2
22. Avalie a correlação entre as médias de 15 estudantes no 2º grau
(ensino médio), relacionando com os índices dos mesmos estudantes
no seus cursos universitários. As médias no 2º grau podem variar de 0
a 100, e os índices universitários de 0 a 4. Construa o diagrama de
dispersão e calcule o coeficiente de correlação de Pearson.
Média no 2º
grau
Índice na
Universidade
Média no 2º
grau
Índice na
Universidade
80 1,0 90 3,1
82 1,0 91 2,4
84 2,1 91 2,7
85 1,4 92 3,0
87 2,1 94 3,9
88 1,7 96 3,6
88 2,0 98 4,0
89 3,5
EXEMPLO
26. Quando se constatam correlações entre variáveis, podem ocorrer
resultados interessantes, surpreendentes e úteis. Vários estudos
científicos sugerem a existência de uma correlação entre a exposição a
campos eletromagnéticos e a incidência de câncer. Os epidemiologistas
do Instituto Korolisnka da Suécia pesquisaram 500.000 suecos que
viviam a 300 metros de uma linha de alta tensão, por um período de 25
anos, e constataram que as crianças apresentavam maior incidência de
leucemia. Essas conclusões levaram o governo da Suécia a elaborar
regulamentos que reduzissem o número de residências nas
proximidades das linhas de energia de alta tensão. Em um artigo sobre
esse estudo, a revista “Times” escreveu: “Embora a pesquisa não prove
a relação de causa e efeito, mostra uma correlação indiscutível entre o
grau de exposição e o risco de leucemia infantil”.
Interessante
CORRELAÇÃO ENTRE LINHAS DE ENERGIA E CÂNCER
27. 1 – o valor de r está sempre entre -1 e 1. Isto é -1≤ r ≤ 1.
2 – o valor de r não varia se todos os valores de qualquer
uma das variáveis são convertidos para uma escala
diferente. Por exemplo, se os pesos dos ursos são dados
em quilogramas em vez de libras, o valor de r não se
modificará.
3 – o valor de r não é afetado pela escolha de x ou y.
Permutando todos os valores de x e y, r permanecerá
inalterado.
4 – r mede a intensidade, ou grau, de um relacionamento
linear. Não se serve para medir a intensidade de um
relacionamento não-linear.
PROPRIEDADES DO COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO LINEAR R
28. 1 – Devemos evitar a conclusão de que a correlação implica a
causalidade. Um estudo mostrou uma correlação entre os salários dos professores
de estatística e o consumo individual de cerveja; mas essas duas variáveis são afetadas
pelas condições econômicas, uma terceira variável oculta. (Defini-se formalmente uma
variável oculta como uma variável que afeta as variáveis em estudo, mas não está
incluída no estudo.)
2 – Surge outra fonte potencial de erros quando os dados são
baseados em taxas ou médias. Quando utilizamos taxas ou médias para os
dados, suprimimos a variação entre os indivíduos ou elementos, e isto pode levar a um
coeficiente de correlação inflacionado.Um estudo acusou um coeficiente de correlação
linear de 0,4 para dados emparelhados relativos a renda e educação entre indivíduos,
mas aquele coeficiente passou para 0,7 quando foram consideradas médias regionais.
3 – Um terceiro erro diz respeito à propriedade de linearidade. A
conclusão de que não há correlação linear significativa, não quer dizer que x e y não
estejam correlacionados de alguma forma. Pode ocorrer casos onde r = 0 indicando
ausência total de correlação linear entre as duas variáveis, mas elas podem estar
fortemente relacionados por uma correlação não-linear.
ERROS COMUNS QUE ENVOLVEM A CORRELAÇÃO
29. 4 - Quantidade insuficiente de dados podem levar a
conclusões errôneas.
- Podemos descartar a correlação entre as variáveis embora ela realmente
exista, porque os dados foram insuficientes para mostrá-la;
- Podemos concluir que exista correlação, que na realidade não é significativa,
porque os dados mostraram apenas uma pequena parte do conjunto total,
talvez por acaso a correlação exista.
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amostra
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Erros comuns que envolvem a correlação
31. Dados preferenciais (ordinais) são muito comuns em
áreas de teste de alimentos, eventos competitivos
(concursos de beleza, exibições artísticas, competições
atléticas) e estudos de atitudes
O objetivo do cálculo de um coeficiente de correlação
nesses casos é determinar até que ponto dois conjuntos
de dados ordinais concordam ou discordam
)1(
6
1 2
2
−
−=
∑
nn
d
rsp
n = nº de observações
d = diferença entre os julgamentos ou ordens
COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO R DE SPEARMAN (DADOS ORDINAIS)
34. INTERPRETAÇÃO DO COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO
-1 0 +1
rsp próximo de -1
os julgamentos
não são
semelhantes, são
discordantes ou
bastante
diferentes
rsp próximo de +1
os julgamentos
são semelhantes,
concordantes
rsp próximo de 0
Sugere
ausência de
relacionamento
entre os dois
conjuntos
O coeficiente de SPEARMAN varia de -1 a +1.