Cap2 - Parte 4 - Dispersão
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1) O documento discute várias medidas estatísticas de dispersão como desvio padrão, variância, coeficiente de variação e amplitude semi-interquartílica. 2) É apresentado um exemplo detalhado de cálculo dessas medidas com dados reais de uma pesquisa médica. 3) O documento também explica o box plot, um gráfico que relaciona visualmente os valores de uma variável e medidas estatísticas de dispersão.
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O documento discute medidas estatísticas como desvio médio, variância e desvio padrão. O desvio médio mede a distância média dos dados em relação à média. A variância calcula a diferença entre cada valor e a média. O desvio padrão é a raiz quadrada da variância e fornece uma medida da dispersão dos dados.
Aula 12 medidas de dispersão
Aula 12 medidas de dispersãoJoão Alessandro da Luz, Secretaria de Estado da Educação do Paraná, Campo Mourão - Pr
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.Estatística básica
O documento discute medidas estatísticas de dispersão como desvio médio, variância, desvio padrão e coeficiente de variação. Essas medidas quantificam a variabilidade dos dados em torno da média e são úteis para comparar conjuntos de dados diferentes. O desvio padrão é especialmente útil porque é expresso na mesma unidade dos dados originais.
2 em 1mat_43a
O documento discute medidas de dispersão, especificamente o desvio médio absoluto (DMA). Explica que o DMA mede o afastamento médio dos elementos da amostra em relação à média aritmética e ilustra seu cálculo com um exemplo de desempenho de candidatos em provas.
2 em 1mat_43c
O documento discute medidas de dispersão e desvio padrão. Explica como calcular o desvio padrão para determinar qual candidato teve desempenho mais consistente em um teste, ao comparar as variâncias de suas notas.
Aula 07 Medidas de Tendencia Central de Dados Não Agrupados
Aula 07 Medidas de Tendencia Central de Dados Não AgrupadosJoão Alessandro da Luz, Secretaria de Estado da Educação do Paraná, Campo Mourão - Pr
O documento resume conceitos estatísticos básicos como medidas de tendência central (média, mediana e moda), notações estatísticas e exemplos de cálculo destas medidas.2 em 1mat_43a
O documento discute medidas de dispersão em estatística, especificamente o desvio médio absoluto. Explica como calcular o Dam para uma amostra, comparando os desempenhos de dois candidatos em testes de admissão usando o Dam para determinar o melhor candidato.
Estatística e probabilidade - 7 Medidas de Variabilidade
Este documento discute medidas de variabilidade e variação, definindo variabilidade como a diversificação dos valores de uma variável em torno de um valor central. Ele explica medidas como amplitude total, variância, desvio padrão e coeficiente de variação, fornecendo fórmulas e um exemplo de cálculo destas medidas para dados reais.
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Medições e erros
O documento discute os conceitos de medições e erros, incluindo erros sistemáticos e aleatórios, precisão versus exatidão, distribuição normal de erros, desvio padrão, intervalo de confiança, algarismos significativos e propagação de erros. Vários exemplos ilustram esses conceitos-chave.
Módulo4 regressao no spss
1. O documento descreve os conceitos e métodos de regressão linear simples e múltipla utilizando o software estatístico SPSS.
2. A regressão permite ajustar modelos preditivos matemáticos para prever valores de uma variável dependente a partir de uma ou mais variáveis independentes.
3. O documento explica como realizar análises de regressão linear simples e múltipla no SPSS, interpretando os resultados e estatísticas geradas como coeficientes de regressão, R2, ANOVA e outros.
Teoria de Erros
1) O documento apresenta conceitos básicos da teoria de erros para expressão da incerteza de medições, definindo termos como medição, mensurando, grandeza, método e procedimento de medição.
2) É explicado que toda medição tem uma incerteza associada devido aos limites de precisão e exatidão dos instrumentos de medição. A incerteza deve ser expressa para que os resultados possam ser comparados.
3) O número de algarismos significativos em uma medição é determinado pela incerteza associada. É apresentada
distribuição-t-student
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.
Prática de Regressão no SPSS
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
2 em 1mat_43b
O documento discute medidas de dispersão em estatística, especificamente a variância. Explica que a variância mede o quão distantes os elementos da amostra estão da média aritmética e é definida como a média aritmética dos quadrados das diferenças entre cada elemento e a média. Fornece um exemplo numérico para calcular a variância de dois candidatos em uma seleção de empregos.
Anova a 1 factor
1) O documento apresenta os princípios básicos da análise de variância (ANOVA) em um fator, incluindo quando e por que usar ANOVA em vez de teste t.
2) A ANOVA testa se existe diferença entre as médias de grupos e quantifica a variância entre e dentro dos grupos através das somas dos quadrados do modelo e residual.
3) É apresentado um exemplo ilustrando o cálculo da ANOVA para dados de um estudo sobre os efeitos do Viagra na líbido.
Teoria dos erros
Este documento apresenta os conceitos fundamentais da teoria dos erros em medições experimentais. Inicialmente, explica que nenhuma medida é exata devido às limitações dos aparelhos de medição e que todo resultado deve ser expresso com uma faixa de desvio. Posteriormente, descreve como calcular e propagar os desvios em operações com medidas, levando em conta o número de algarismos significativos.
Aula 9-intervalo-de-confiança para a média
Este documento descreve como construir intervalos de confiança para a média de uma população normal quando a variância é desconhecida. Explica que se deve estimar a variância com S2 e usar a distribuição t de Student em vez da normal. Fornece exemplos de como calcular valores críticos da t de Student e construir intervalos de confiança para a média populacional com base nos dados amostrais.
Anova de 1 via
O documento descreve a análise de variância de um fator (ANOVA), que é usada para comparar as médias de intensidade de dor de 6 grupos tratados com drogas analgésicas diferentes. A ANOVA determina se as médias de intensidade de dor são estatisticamente diferentes entre os grupos. O valor da estatística F indica que pelo menos uma média é diferente das outras.
Confianca Noemi
O documento discute intervalos de confiança e testes de significância estatística. Explica como calcular intervalos de confiança para a média populacional com base nos dados amostrais, considerando o desvio padrão e o tamanho da amostra. Também apresenta um exemplo de análise de variância para comparar os resultados de três dietas em um experimento com sete ratos cada.
2oem 1mat_43c
O documento discute medidas de dispersão de dados estatísticos, especificamente a variância e o desvio padrão. Explica como calcular o desvio padrão de um conjunto de notas de candidatos para determinar qual candidato teve as notas menos dispersas em relação à média, caso a média das notas seja igual entre os candidatos.
Tópico 3 Testes de Hipóteses - 2 amostras
1) O documento discute testes de hipóteses para comparar características entre duas amostras, como diferença entre médias e proporções. 2) Apresenta fórmulas para calcular os testes t e z para amostras grandes e pequenas, dependentes ou independentes. 3) Fornece exemplos numéricos ilustrando como aplicar os testes para verificar se há diferenças estatisticamente significativas entre as amostras.
Distribuicao continua
O documento descreve as distribuições de probabilidade contínuas, incluindo a distribuição uniforme e a distribuição normal. A distribuição uniforme possui função densidade constante dentro de um intervalo, enquanto a distribuição normal tem forma de sino simétrico em torno da média. O documento fornece fórmulas para calcular média, variância e probabilidades nestas distribuições.
Estastítica Inferencial
Este documento fornece informações sobre um caderno de notas sobre estatística inferencial. Ele discute conceitos como população, amostra, métodos de amostragem, variáveis, distribuição normal e estimação por ponto. O documento apresenta exemplos para ilustrar esses conceitos e exercícios para praticar cálculos estatísticos.
Regressão Linear Múltipla
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.
Aula 07 de estatística
O documento introduz conceitos sobre medidas de dispersão e descreve o cálculo da amplitude total e do desvio médio simples. Apresenta três casos para o cálculo destas medidas: 1) variável discreta com dados brutos, 2) variável discreta, e 3) variável contínua. Fornece exemplos detalhados para cada caso.
Estatística e Probabilidade 9 - Distribuição Normal e Outliers
O documento discute estatística descritiva, incluindo a distribuição normal e outliers. Ele apresenta a distribuição normal, escore Z, probabilidade Z e como identificar valores extremos. Exemplos e exercícios são fornecidos para demonstrar esses conceitos.
Spss 05 Estimando
O documento discute a distribuição normal e como calcular probabilidades usando a curva normal. Ele fornece exemplos de como calcular a probabilidade de um frasco de esmalte pesar entre certos valores, usando a média e desvio padrão dados para a produção. Tabelas de valores Z são fornecidas para facilitar os cálculos.
Spss 03 Graficos
O documento discute os principais tipos de gráficos para analisar dados quantitativos e qualitativos, incluindo histograma, diagrama de dispersão e boxplot. Ele fornece exemplos desses gráficos usando a base de dados "carros.sav" e enfatiza a importância de interpretar corretamente os gráficos.
Medidas de Tendência Central e Dispersão
1) O documento discute medidas estatísticas como média, mediana, moda, distribuição normal e binomial.
2) A distribuição normal é simétrica em relação à média e importante para utilizar modelos estatísticos robustos.
3) A mediana divide a distribuição em partes iguais e não é influenciada por valores discrepantes como a média.
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Prática de Regressão no SPSS
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Teoria dos erros
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Anova de 1 via
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O documento apresenta exemplos de cálculos de índices relativos aplicados à economia. No primeiro exemplo, calcula-se o índice relativo do preço da gasolina entre julho e agosto de 1999 em Goiânia, que foi de 124,1%, representando um aumento de 24,1%. No segundo exemplo, calcula-se o índice relativo da quantidade de gasolina vendida por um posto em agosto versus julho, que foi de 121,6%, representando um acréscimo de 21,6% nas vendas. Em ambos os casos, o primeiro perí
PARTE 1 - Conceitos - cap11
O documento discute conceitos iniciais sobre séries temporais. Explica que séries temporais analisam dados cuja variável principal é o tempo, para avaliar o comportamento de valores ao longo do tempo. Apresenta um exemplo sobre incidência de dengue para ilustrar a análise de longo, médio e curto prazo, considerando fatores como ano, estação e mês. Descreve também componentes de séries temporais como tendência, variação cíclica, sazonal e irregular, além de modelos aditivo e multiplicativo.
PARTE 4 - Modelo Aditivo
O documento descreve o modelo aditivo para séries temporais, no qual o valor observado é decomposto na soma da tendência, sazonalidade, componente cíclica e irregular. Explica-se como calcular cada componente de modo aditivo, incluindo o cálculo da variação sazonal como o desvio entre o valor observado e o da tendência, e a componente cíclica-irregular como a diferença entre o valor original e a estimativa da tendência-sazonal. Ilustra-se o método com exemplos dos dados hoteleiros.
PARTE 3 - Modelo Multiplicativo
O documento descreve o modelo multiplicativo para séries temporais, incluindo:
1) Cada componente do modelo (tendência, sazonal, cíclica e irregular) é avaliado separadamente;
2) A variação sazonal é calculada como a porcentagem de cada período típico em relação ao período total;
3) A variação cíclica-irregular é obtida dividindo cada valor observado pela estimativa de tendência-sazonal.
CAP7 - PARTE 1 - CONCEITOS
O documento discute conceitos e princípios dos testes de hipóteses, incluindo: (1) o objetivo de usar amostras para avaliar características populacionais; (2) a definição de hipóteses nulas e alternativas; (3) os tipos de hipóteses alternativas; e (4) como interpretar os resultados dos testes de hipóteses usando níveis de significância.
CAP9 - PARTE 3 - CORRELAÇÃO DE SPEARMANN
Este documento discute o coeficiente de correlação de Spearman como uma alternativa ao coeficiente de Pearson quando há dados distorcidos em uma ou mais variáveis. Explica que o coeficiente de Spearman usa os postos das variáveis em vez dos valores reais e fornece exemplos passo a passo de como calcular os postos e o coeficiente de correlação.
Cap2 - Parte 5 - Medidas Para Dados Agrupados
Este documento descreve medidas estatísticas para dados agrupados, incluindo média, mediana, moda, quartis e variância. Explica como calcular cada medida usando fórmulas apropriadas para dados agrupados e fornece exemplos numéricos para ilustrar os cálculos.
Cap8 - Parte 1 - Teste Qui Um Critério
O documento explica como realizar testes de hipóteses para frequências usando o teste qui-quadrado. O teste qui-quadrado é usado para comparar frequências observadas com frequências esperadas em uma ou mais categorias e pode ser aplicado quando se tem um ou dois critérios de classificação.
Cap10 - Parte 3 - Anova Dois Caminho De Classificação
O documento descreve a análise de variância de dois fatores (two-way ANOVA), com exemplos de como comparar o efeito de tratamentos e blocos em um estudo sobre a sorção em clareamento dental. É apresentado o cálculo dos graus de liberdade, soma de quadrados, quadro analítico e teste F para avaliar o efeito dos solventes e técnicas aplicadas.
Cap9 - Parte 5 - Teste De Coeficientes
O documento descreve testes de coeficientes em análise de regressão linear, incluindo teste do coeficiente de correlação e da inclinação. O teste do coeficiente de correlação é usado para verificar se existe uma relação significativa entre variáveis, enquanto o teste da inclinação avalia se a reta ajustada é horizontal ou inclinada. Exemplos ilustram como aplicar os testes e interpretar os resultados estatisticamente.
Cap10 - Parte 1 - Anova Conceitos
O documento discute conceitos de teste de hipóteses e análise de variância para comparar médias de k variáveis. Explica que a análise de variância compara variâncias entre variáveis chamadas de "tratamentos" e que pode haver um ou dois caminhos de classificação dependendo de haver ou não influência de fatores externos nos dados.
Cap10 - Parte 2 - Anova Um Caminho De Classificação
Este documento discute a análise de variância (ANOVA) com um caminho de classificação. Explica que a ANOVA avalia a variância populacional utilizando a variância entre tratamentos e dentro dos tratamentos. A estatística usada é o F de Snedecor com graus de liberdade no numerador e denominador. Fornece um exemplo calculando a ANOVA para testar se o tempo de mastigação difere entre lateralidades de mastigação em crianças. Conclui que a lateralidade não é fator significativo no tempo de mastigação.
Cap9 - Parte 2 - Correlação De Pearson
Este documento explica o coeficiente de correlação de Pearson, que é uma métrica usada para medir a força da relação linear entre duas variáveis. Ele varia de -1 a 1, onde valores mais próximos de -1 ou 1 indicam uma relação mais forte, e valores próximos de zero indicam nenhuma relação. O documento também apresenta um exemplo de cálculo do coeficiente de correlação para dados médicos e sua interpretação.
Cap9 - Parte 4 - Regressão Linear
O documento descreve o processo de ajuste de uma reta linear aos dados observados usando o método dos mínimos quadrados. Explica que este método encontra os valores do intercepto e inclinação da reta que melhor explicam a relação entre a variável dependente e independente. Fornece um exemplo passo a passo de como ajustar uma reta aos dados sobre a capacidade de inspiração de pacientes pré e pós-operatório.
Cap9 - Parte 1 - Conceitos Inciais
Este documento descreve os conceitos iniciais da análise de regressão linear. Ele explica que a regressão linear avalia se uma variável dependente é consequência de uma ou mais variáveis independentes e, caso seja, se essa relação é constante, crescente ou decrescente. Também descreve os tipos de variáveis envolvidas, o caso univariado com um gráfico de dispersão e linha de tendência, e os três passos da análise de regressão: correlação, regressão e testes estatísticos.
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Cap10 - Parte 3 - Anova Dois Caminho De Classificação
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