O documento aborda a disciplina de probabilidade e estatística, introduzindo conceitos como estatística descritiva, inferencial, amostragem, variáveis qualitativas e quantitativas, e medidas de associação. Discute a história da estatística, sua etimologia e importância, além de descrever métodos e fases do trabalho estatístico desde o planejamento até a comunicação dos resultados. Exemplos práticos, como a análise de laranjas na indústria cítrica, são apresentados para ilustrar a aplicação da estatística em contextos reais.

1. Disciplina de Probabilidade e
Estatística

3. INTRODUÇÃO – Livros

6. Excel / R / SPSS/ Python/ Power BI

7. INTRODUÇÃO – Cursos

8. Estatística Descritiva (24 aulas a 30 aulas)
Tipos de Variáveis
Distribuição de Frequência
Gráficos
Medidas de posição
Medidas de dispersão
Quantis
Box Plots
Variáveis qualitativas
Associação entre variáveis qualitativas
Medidas de associação entre variáveis qualitativas
Associação entre variáveis quantitativas
Medidas de associação entre variáveis quantitativas

9. O que é Estatística ?
A estatística é um conjunto de técnicas que permite de forma
sistemática organizar, descrever, analisar e interpretar dados
advindos de diversas origens, a fim de extrair deles conclusões.
(Professor Thiago )
A estatística é uma coleção de métodos para planejar
experimentos, obter dados e organizá-los, resumi-los, analisá-
los, interpretá-los e deles extrair conclusões. (Mario F. Triola)

10. A palavra estatística provém da expressão em latim
“statisticum collegium”, que significa um conselho
de estado e do latim “statista” (estadista ou
político). A gênese etimológica, vem do latim
“status” que significa estado e originalmente
significava uma coleção de informações de
interesses do estado sobre população e economia, e
foi introduzida em meados do século XVIII por
Gottfried Achnwall, como cita Martin (2001, p. 21)
“[...]o universitário Gottfried Achenwall difundiu o
termo estatística no qual via a ciência da constituição
do Estado, isto é, a ciência dos recenseamentos de
todos os constituintes de um Estado”.
JUNIOR, J, M, S. Estatística: história e práticas didáticas no ensino contextualizado. 2015. 70 f.
Dissertação
(Mestrado em Matemática) – Centro de Ciências e Tecnologia, Universidade Estadual do Norte
Fluminense Darcy Ribeiro, Campos dos Goytacazes, RJ, 2015
Mario F. Triola

11. Godofred Achenwal
Pai da palavra estatística
Muito antes de Cristo, as necessidades de contar e recensear já
fazia parte da preocupação de todas as culturas (na contagem de
escravos, o levantamento do número de cativos aptos para
guerrear, na coleta de informações para cobrança de imposto),
tanto que o nascimento de Jesus, se deu em Belém através de
um recenseamento realizado pelo Imperador César Augusto.
JUNIOR, J, M, S. Estatística: história e práticas didáticas no ensino contextualizado. 2015. 70 f. Dissertação
(Mestrado em Matemática) – Centro de Ciências e Tecnologia, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy
Ribeiro, Campos dos Goytacazes, RJ, 2015
Em nosso país, a estatística tem sua história associada à história do
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE, cujas origens se
remetem ainda ao Império.
JUNIOR, J, M, S. Estatística: história e práticas didáticas no ensino contextualizado. 2015. 70 f. Dissertação
(Mestrado em Matemática) – Centro de Ciências e Tecnologia, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro,
Campos dos Goytacazes, RJ, 2015

12. Estatística
Estatística
Descritiva
Técnicas de
Amostragem
Estatística
Inferencial
Teoria da
Probabilidade
Estatística
Estatística
Descritiva
Estatística
Inferencial
Estatística
Estatística
Descritiva
Teoria da
Probabilidade
Estatística
Inferencial

13. Estatística Descritiva
Métodos gráficos e numéricos usados para descrever, organizar e resumir dados
Medidas de tendência central / Medidas de posição : Grau de Concentração
dos Dados
Ex.: Media, Moda, Mediana, Medidas Separatrizes
Medidas de dispersão : Grau de dispersão dos dados em torno de uma medida
de posição
Ex.: Desvio Padrão, Variância, coeficiente de variação.

19. Teoria da Probabilidade
Nos permite descrever os fenômenos aleatórios, ou seja, aqueles em que está
presente a incerteza
A probabilidade de uma moeda lançada “dar” coroa é de 50%;
A previsão do tempo é de 40% de probabilidade de chuva amanhã;
A radiografia indica uma moderada probabilidade de Tromboembolia Pumonar

22. Técnicas de Amostragem
Conjunto de técnicas para selecionar uma amostra da população, como objetivo de obter
Informações de uma ou mais características de interesse, as quais permitam chegar a
Conclusões a respeito dos parâmetros.
População: É a coleçãode todos os indivíduos que possuem determinadas características,
as quais estamos interessados em estudar.
Representamos por:N=“Tamanho Populacional”.
Amostra: É um Subconjunto da população, uma parte dos indivíduos que possuem
determinadas características.
Representamos por: n=“Tamanho Amostral”.

24. Estatística Inferencial
É o estudo de técnicas que possibilitam a extrapolação, a um grande conjunto de dados,
das informações e conclusões obtidas a partir da amostra.

25. Importante - CASO
Na Flórida, a indústria cítrica se vale largamente de métodos estatísticos. Uma aplicação
específica envolve a maneira como os plantadores são pagos pelas laranjas utilizadas na
produção de suco.
Inicialmente, pesa-se um carregamento recebido na fábrica; em seguida, seleciona-se uma
amostra aleatória de cerca de 12 laranjas.
Essa amostra é pesada e espremida, medindo-se a quantidade de açúcar no suco. Com base
na amostra, estima-se a quantidade de açúcar existente em todo carregamento de laranjas.
O carregamento de laranjas se baseia na estimativa da quantidade de açúcar, pois as laranjas
mais doces têm mais valor do que aquelas com menos doce, mesmo que as quantidades
sejam iguais. A partir desse caso, podemos perceber como a Estatística está presente em
muitos detalhes de uma pesquisa e de um experimento.
Veja que, a partir de uma amostra de laranjas, podemos utilizar a Estatística para estimar a
quantidade de açúcar no todo.

26. Tipos de Variáveis

27. Variável: Uma Variável é uma característica que pode variar no seu valor entre sujeitos em uma amostra ou
população.
Exemplos: Rendimentos do ano passado, número de filhos, sexo, está empregado.
Os valores que a variável pode ter formam a escala de mensuração.
Exemplos: Para sexo, a escala de mensuração constitui de dois rótulos: Feminino e Masculino.
Número de filhos ela é 0,1,2,3,.... Está empregado é sim ou não.
OBS.: Os métodos estatísticos válidos para uma variável depende da sua escala de
mensuração.
Se o desempenho de uma aluno é mensurado em categorias (qualitativas) : Ruim, Bom e ótimo ,
Então não faz sentido calcular a média da variável desempenho.
Uma Variável é chamada de quantitativa quando sua escala de mensuração tem valores numéricos.
(Os valores representam magnitudes diferentes da variável)
Uma Variável é chamada de categórica (quantitativa) quando sua escala de mensuração é um conjunto de
categorias. (Para as variáveis categóricas, categorias distintas diferem em qualidade, não magnitude
numérica.)

28. Para uma variável quantitativa, considera-se que os valores numéricos possíveis formam uma escala
intervalar. Escalas intervalares têm uma distância numérica específica ou intervalar entre cada par de
níveis.
As variáveis categóricas têm dois tipos de escalas: Nominal e Ordinal.
Nominal: A escala não tem uma extremidade superior ou inferior.
Exemplo: Uma variável mensurando o principal meio de transporte: Metrô, bicicleta, moto, Carro, a pe.
(As categorias não representam magnitudes diferentes)
Ordinal: Esta escala está de uma certa forma entre a nominal e a intervalar. Ela consiste em Escalas
categóricas tendo uma ordem natural de valores. Os níveis formam uma escala ordinal.
(Essas escalas não são nominais porque as categorias estão ordenadas, e não são intervalares
porque não existe uma distância definida entre os níveis. Por exemplo, uma pessoa conservadora,
é mais conservadora do que uma pessoa categorizada com levemente conservadora, mas não
existe Valor numérico para quanto mais conservador aquela pessoa é.)
OBS.: A posição das escalas ordinais na classificação quantitativa-qualitativa é confusa.

29. OBS.: Alguns métodos estatísticos se aplicam especificamente às
variáveis ordinais. Embora frequentemente seja útil analisar escalas
ordinais atribuindo escores numéricas às categorias.
Tratando as variáveis ordinais como intervalares, podemos usar
métodos mais poderosos disponíveis para as variáveis quantitativas.

30. Método Estatístico:
É um conjunto de fases , que devem ser seguidas, na ordem determinada, para se
obter resultados estatísticos.
É uma metodologia para se trabalhar com dados, consistindo em uma série de
fases.
Fases do Método Estatístico
❖ Planejamento
❖ Coleta de Dados
❖ Crítica dos dados
❖ Apuração dos dados
❖ Análises de Dados
❖ Emissão do Relatório Final
❖ Comunicação dos Resultados

31. Planejamento
1. Definir o Problema;
2. Definir a necessidade da Pesquisa com trabalho de campo;
3. Definir as variáveis;
4. Definir a necessidade da pesquisa como trabalho de campo e as fontes de dados;
5. Identificar o esquema de Amostragem;
6. Decidir quo método de coleta de dados será utilizada;
7. Definir materiais e método da pesquisa;
8. Selecionar e treinar qualquer pessoa envolvida no processo de coleta de dados;
9. Definir o orçamento da pesquisa;
10.Definir o cronograma da Pesquisa.

32. Definição da necessidade da Pesquisa como trabalho de Campo, ou seja, Precisamos ir a
campo ?
Identificar o esquema de Amostragem
Atenção : Definição das Variáveis da Pesquisa
Ou pegaremos dados secundários?

35. Coleta de Dados
Decidir o Método de coleta de dados: Nesta etapa, o pesquisador deve indicar um método de coleta de dados
que seja apropriado à natureza do fenômeno estudados.
Definir Materiais e Métodos
Prever as Análises de dados

36. Crítica dos Dados:
Crítica dos Dados:
É a preparação dos Dados coletados para a apuração. Constitui a verificação de repostas erradas,
verificação de lacunas deixadas pelos pesquisadores e quantificação de perdas naturais de informação.
Após a coleta desses dados, percebeu-se que o número de respostas não
era equivalente ao número de entrevistas. Por essa razão, os dados foram
reavaliados através do processo de crítica aos dados, e a falha detectada foi
solucionada.
Araújo, Cristian Oliveira.
EVASÃO E RETENÇÃO: UMA ANÁLISE SOBRE O CURSO DE LICENCIATURA EM MATEMÁTICA DO IFCE -
CAMPUS FORTALEZA / Cristian Oliveira Araújo. - 2021.
48 f. : il. color.

40. Apuração dos dados
Apuração dos dados é a contagem ou soma dos resultados observados de cada variável
especificada e medida no questionário.

41. Análise dos dados
Analises dos dados é a fase em que se estabelece a forma de Representação dos dados, de
acordo com as normas de representação oficial de dados estatístico.
Fase das Técnicas Estatísticas

43. Comunicação dos Resultados

45. Destinada a Lic em Matemática

46. SPSS na Prática

59. Primeira Lista

69. OBRIGADO!!!