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Introdução a Estatística
Marco dos Reis Brugnerotto
O que é Estatística ?
ESTATÍSTICA: conjunto de técnicas que permite, de forma
sistemática, coletar, organizar, descrever, analisar e
interpretar dados oriundos de estudos ou experimentos,
realizados em qualquer área do conhecimento.
Atividades que Envolvem Estatística.
–Área Social: O censo populacional.
–Área Industrial: Confiabilidade de Sistemas,
Controle Estatístico de Qualidade, etc.
–Área Agropecuária: Identificação de
melhores formas de manejo, etc.
–Área Bancária: Concessão de Crédito,
Atuária.
–Marketing: Pesquisas de Mercado,
Inferência, etc.
Principais Áreas da Estatística
• Estatística Descritiva: Utilizada na etapa
inicial da análise, quando tomamos contato
com os dados pela primeira vez. É o conjunto
de técnicas destinadas a descrever e resumir
os dados a fim de que possamos tirar
conclusões a respeito da característica de
interesse.
• Probabilidade: Teoria matemática utilizada
para se estudar a incerteza oriunda de
fenômenos de caráter aleatório.
Principais Áreas da Estatística
• Inferência Estatística: Estudo de técnicas
que possibilitam a extrapolação, a um grande
conjunto de dados, das informações e
conclusões obtidas a partir de subconjuntos
de valores, usualmente de dimensão muito
menor.
Exemplos de Aplicação
• Comparação entre tratamentos ou processos:
Produção
Produção
Tratamento Tipo 1
x11 x12 x1n
... x21 x22 x2n
...
Tratamento Tipo 2
Tipo 1
é mais
produtivo
do que o
Tipo 2?
Raciocínio Estatístico
População Dados
Amostragem
Estatística
Descritiva
Inferência Estatística
(Probabilidade)
Com Suporte Computacional
Técnicas de
Amostragem
Noções Básicas
• Definição de População: Ao grande conjunto de
elementos que contém determinada característica
comum, que temos interesse recebe o nome de
população.
Ex1: Toda a população brasileira.
População 1 População 2
Ex2: Toda a população de sapos brasileiros.
Noções Básicas
Quando observamos todos os dados, procedemos ao
Censo.
Exemplo: Examinar todos os brasileiros quanto a
condição de nutrição.
População
 = ?
Qual é a proporção de
brasileiros desnutridos?
• Um parâmetro é uma medida numérica que descreve uma
característica de uma população. Ex: 20% dos brasileiros estão
desnutridos.
Noções Básicas
Quase não se trabalha com população.
• Alto custo da pesquisa/experimento (material, pessoal,
logística, etc);
• Resultados demorados;
• Razões Éticas (experimentos com animais);
• Impossibilidade (Linha de produção, sangue, etc).
Motivos Principais
Noções Básicas: Amostra.
População
• Estatística: é uma medida numérica que descreve uma
característica de uma amostra. Ex: média da altura da pop.
Brasileira, proporção de desnutridos, etc.
Amostra
Definição: subconjunto da população, em geral com
dimensão sensivelmente menor.
x : Estatística.
Noções Básicas: Amostra.
Vantagens da Amostragem.
•Baixo custo operacional.
• Maior rapidez na execução da pesquisa ou estudo.
• Maior segurança nos resultados
Tipos de Amostragem
Amostra casual simples: Existência de um “frame”. Todos os elementos da população
devem ter chance igual de escolha. Procedimento baseado no sorteio aleatório.de
escolha.
Figura 1: Sorteio Aleatório
Tipos de Amostragem
Amostra Estratificada: Na amostra estratificada os elementos são
provenientes de todos os estratos da população.
Ex: Pesquisas em um cidade; pesquisas em florestas; etc.
Em cada estrato é feito o sorteio aleatório.
Tipos de Amostragem
Amostra Sistemática: Na amostra sistemática os elementos são
escolhidos não por acaso, mas por um sistema.
No primeiro período o sorteio é aleatório.
Exemplo: Linha de Produção; Pesquisas em formulários;
etc.
Tipos de Amostragem
Amostra por conglomerado: Amostra feita em vários estágios.
Maior economia.
Ex: Em uma pesquisa feita no pais, primeiro sorteamos os estados,
depois as cidades, depois os bairros, os setores censitários, os
domicílios e os indivíduos.
Tipos de Amostragem: Exercícios
1. Obtém-se uma amostra de um produto extraindo-se cada 100º unidade da linha
de produção;
2. Um fabricante de automóveis faz um estudo de mercado compreendendo
testes de direção feitos por uma amostra de 10 homens e 10 muheres em cada
uma das quatro diferentes faixas etárias;
3. Geram-se números aleatórios em um computador para selecionar números de
séries de carros a serem escolhidos para uma amostra teste.
A- Identifique o tipo de amostra:
4. Em uma linha de produção são produzidos 1000 comprimidos por hora,
sabendo que a linha funciona por 8 horas seguidas por dia e que deve ser
extraída uma amostra de 400 comprimidos por dia, qual seria o processo de
amostragem mais indicado e como seria a seleção dessa amostra?
Análise Exploratória de Dados
Estatística Descritiva 1
Organização dos dados em
Tabelas?
O que é uma variável ?
• Variável é uma característica, propriedade ou atributo de uma unidade
da população, cujo valor pode variar entre as unidades da população.
• Variáveis Qualitativas ou Categóricas: Quando os possíveis valores assumem
atributos ou qualidades. Ex: sexo, cor, escolaridade, doença, condição do ar, condição
da água, etc.
Tipos de Variáveis
• Variáveis Quantitativas ou de Medidas: Quando seus valores são expressos em
números. Ex: altura, peso, número de filhos, pH, concentração do reagente, etc .
Especificando os tipos de variáveis
As variáveis qualitativas podem ser classificadas ainda como:
• Ordinais: quando o atributo tem uma ordenação natural, indicando intensidade
crescente de realização. Ex: grau de escolaridade, classe social, condição do
ar, condição da água,estado clínico, etc.
• Nominais: quando o atributo não se estabelece ordem. Ex: sexo, cor, raça,
doença, etc.
Já as variáveis quantitativas podem ser:
• Discretas: resultantes de contagens, assumindo assim, em geral valores inteiros. Ex:
número de filhos, número de peças defeituosas, nº de pessoas doentes na região, etc.
• Contínuas: assumem valores em intervalos de números reais e geralmente, são
provenientes de uma mensuração. Ex: peso, altura, pH,concentração do reagente, etc..
Resumo geral: tipo de variável
Variável
Qualitativa
Quantitativa
ordinal
nominal
contínua
discreta
Apresentação dos dados em tabela
Tabela 1.1: Número de Nascimentos segundo o sexo
Fonte: E.W.
Sexo Freqüência
Masculino 10
Feminino 8
Total 18
Para efeito de comparação: Tabela de
freqüência relativa
Tabela 1.2: Número de Nascimentos segundo sexo.
Fonte: E.W.
Sexo Freqüência Freqüência relativa(%)
Masculino 10 55,56%
Feminino 8 44,44%
Total 18 100,00%
Tabelas de distribuição de freqüência.
Quando os dados são quantitativos contínuos, não conseguimos resumir a
informação da mesma forma anterior. Neste caso precisamos organizar os dados
em uma tabela de distribuição de freqüências. Veja os dados abaixo,
2,522 3,200 1,900 4,100 4,600 3,400
2,720 3,720 3,600 2,400 1,720 3,400
3,125 2,800 3,200 2,700 2,750 1,570
2,250 2,900 3,300 2,450 4,200 3,800
3,220 2,950 2,900 3,400 2,100 2,700
3,000 2,480 2,500 2,400 4,450 2,900
3,725 3,800 3,600 3,120 2,900 3,700
2,890 2,500 2,500 3,400 2,920 2,120
3,110 3,550 2,300 3,200 2,720 3,150
3,520 3,000 2,950 2,700 2,900 2,400
3,100 4,100 3,000 3,150 2,000 3,450
3,200 3,200 3,750 2,800 2,720 3,120
2,780 3,450 3,150 2,700 2,480 2,120
3,155 3,100 3,200 3,300 3,900 2,450
2,150 3,150 2,500 3,200 2,500 2,700
3,300 2,800 2,900 3,200 2,480
3,250 2,900 3,200 2,800 2,450
Tabela 1.7: Peso ao nascer de nascidos vivos, em quilogramas
Fonte: IBGE
Exemplo de tabela de distribuição de
freqüência.
Classe Ponto médio Freqüência
1,5 |--- 2,0 1,750 3
2,0 |--- 2,5 2,250 16
2,5 |--- 3,0 2,750 31
3,0 |--- 3,5 3,250 34
3,5 |--- 4,0 3,750 11
4,0 |--- 4,5 4,250 4
4,5 |--- 5,0 4,75 1
Tabela 1.9: Peso de recém nascidos.
Numa tabela de distribuição de freqüência também podem ser apresentados os
pontos médios de classe. O ponto médio é dado pela soma dos extremos de uma classe,
dividida por 2. Para a classe 1,5 |--- 2,0, o ponto médio é: (1,5+2)/2=1,75.
Cálculo da amplitude de
classes
• Ordenar os dados
•Intervalo da amostra= Maior valor – menor valor
• Número de classes = raiz de n =
• Amplitude =
• Construir os intervalos = limite inferior + amplitude
Análise Exploratória de Dados
Estatística Descritiva 2
• Representação Gráfica de Dados
Gráfico de Setores ou Pizza.
Usado para representar variáveis qualitativas, quando os
dados apresentam poucas características.
Figura1.1: Fonte de Emissão de CO na RMSP-2003.
54%
15%
31%
Gasolina Alcool Diesel
Gráfico de Barras.
Gráfico de barras bastante usado com variáveis qualitativas e quantitativas
discretas. Ideal para quando temos várias classes de categorias.
Figura 1.2: Distribuição das reclamações via 0800.
13
8
7
25
0
5
10
15
20
25
Freqüência
Mau atendimento Troca de mercadoria Mercadoria com defeito Falta de variedade
Reclamações
Gráfico dos Professores
Histograma
O histograma é a representação gráfica para variáveis quantitativas
contínuas. Este tipo de representação mostra a forma da distribuição
da variável. É de fundamental importância na aplicação dos conceitos
de inferência estatística
Figura 1.3: Histograma do Peso Recém Nascido.
Ponto médio
Espalhamento
dos dados
Gráfico Histograma
Gere 50 observações com distribuição normal, média 10 e variância 5, e faça os gráficos de
diagnósticos: Histograma, boxplot e de normalidade. Os gráficos devem ser colocados em
uma janela gráfica com 1 linhas e 3 colunas.
A função para gerar n valores com distribuição normal com média m e desvio padrão dp, é
definida como:
rnorm(n,m,dp)
onde: n é o número de observações
m a média e
dp o desvio padrão.
Solução:
y <- rnorm(50,10,sqrt(5)); y
par(mfrow=c(1,3))
hist(y); boxplot(y);;qqnorm(y)
Diagramas de Dispersão
Quando temos dados emparelhados e desejamos verificar de existe uma
associação entre esses dados, usamos como análise preliminar o diagrama
de dispersão.
Análise Exploratória de Dados
Estatística Descritiva 3
Medidas de Centralidade.
Medidas de Posição.
Medidas de Centralidade
• Média Aritmética de um conjunto de valores é o
valor obtido somando-se todos eles e dividindo-se o
total pelo número de valores.
n
x
x
n
i
i


 1
Exemplo 1: Os valores em gramas referentes aos pesos de
recém nascidos de uma pequena cidade em um dia específico
foram: 2500, 2350, 3400, 3280, 2650, 4010 e 2910.
Assim o peso médio é calculado como:
28
,
3014
7
21100
7
2910
...
2350
2500






x
Medidas de Centralidade
Se os dados apresentam observações extremas, a média pode
não ser a medida mais indicada para centralidade, pois sobre
influência direta de observações extremas. Por exemplo:
Em uma pesquisa sobre salário de um Tecnólogo em Química
Fármaco Industrial observamos os seguintes valores: $1000,00;
$1200,00; $1800,00; $2500,00; $2700,00 ; $3200,00 e
$15000,00
A média é: 3914,28. Essa medida é representativa para este
conjunto de dados.
Solução: O uso da mediana.
Mediana (Me) é o valor que divide a amostra ou população em
duas partes iguais.
Para o exemplo, Me = $2500,00
Medidas de Centralidade
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
1 2 3 4 5 6 7
Dados Média Mediana
Figura 2.1 : Salários dos Tecnólogos
Medidas de Centralidade
Como calcular a mediana?
Se o número de observações na amostra ou
população for impar, então a mediana será o elemento de
ordem , ou seja :
n





 

2
1
n
x
Me
2
1

n
Se o número for de ordem par, então a mediana será a média
entre os elementos centrais ou seja:
2
1
2
2















n
n x
x
Me
Exemplos para o cálculo da Mediana:
Serie 1: 12, 124, 32, 10, 18, 29 e 100 n= 7; impar
Ordenar : 10, 12, 18, 29, 32, 100 e 124.
29
)
4
(
2
1 







  x
x
Me n
Serie 2: 12, 124, 32, 10, 18 e 29 n= 6; par.
Ordenar : 10, 12, 18, 29, 32, 124.
5
.
23
2
29
18
2
2
)
4
(
)
3
(
1
2
2




















x
x
x
x
Me
n
n
Medidas Separatrizes
As medidas de posição possibilitam um melhor
entendimento dos dados, focalizando sua posição
relativa em relação ao conjunto como um todo.
Mediana: divide os dados ordenados em duas partes iguais.
Quartis: Dividem os dados ordenados em 4 partes iguais.
Decis: Dividem os dados ordenados em 10 partes iguais.
Percentis: Dividem os dados ordenados em 100 partes
iguas.
Medidas Separatrizes
Calculando o percentil (medida geral)
Ordenar a série de n observações em ordem crescente de valores, definimos
como 0% à posição de ordem 1 e 100% a observação de ordem n. Portanto
uma observação com ordem x terá uma posição p.
Ordem
Posição
n
0%
1 x
100%
P
Medidas Separatrizes
• Usando a semelhança de triângulos, vamos ter:
0
1
0
100
1





P
x
n
.
observação
dessa
percentil
o
é
:
.
observação
a
determinad
uma
de
ordem
a
é
:
série.
na
s
observaçõe
de
total
número
:
P
x
n
%
100
*
1
1



n
x
P
1
100
*
)
1
( 


P
n
x
Medidas Separatrizes: Exemplo1.
Série de 27 32 64 65 58 62 59 54 29 30 26 48 47
Dados 46 43 38 29 32 35 37 31 43 45 42 37 36
Calcular o valor da observação para o percentil P = 32%.
Série 26 27 29 29 30 31 32 32 35 36 37 37 38
Ordem 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Série 42 43 43 45 46 47 48 54 58 59 62 64 65
Ordem 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
Primeiro Passo: Ordenar os dados.
Medidas Separatrizes: Exemplo.
Agora vamos encontrar a ordem x correspondente:
9
1
100
32
*
)
1
26
(
1
100
*
)
1
( 






P
n
x
Portanto o valor na série de ordem x=9 é 35. Ou seja,
o valor que separa a série de dados entre os 32%
menores valores é 35.






Descritiva 4
Medidas de dispersão.
Medidas de dispersão
Problema:
Uma empresa farmacêutica realiza um teste com dois
medicamentos para a mesma finalidade em um grupo de 14 pessoas,
sendo que 7 tomaram o medicamento A e as outras 7 o B.O tempo de
reação foi anotado para cada individuo:
Tabela 1: Tempo de reação dos medicamentos.
Fonte: E.W.
As médias para os dois grupos são iguais. Qual é o melhor medicamento?
Média
Med.A 15 61 48 16 72 17 16 35
Med.B 35 35 36 34 33 35 37 35
Tempo de Reação
Medida de Dispersão
Só utilizando a média como medida resumo para um conjunto de
dados, não vamos ter uma boa representação. Necessitamos de outras
medidas para avaliar o grau de variabilidade, ou dispersão dos valores em
torno da média. As medidas de dispersão medem a representatividade da
média. Tempo de Reação dos Medicamentos
0
10
20
30
40
50
60
70
80
1 2 3 4 5 6 7
Pacientes
Tempo
de
Reação
Med.A
Med.B
Média
Medidas de Dispersão
• Amplitude Total: Diferença entre o maior e menor valor da
série de dados. No exemplo temos.
4
33
37
:
MedB
57
15
72
:
MedA




Temos uma idéia da dispersão.
Problema: Depende dos valores extremos.
Não é avaliada a dispersão dos valores internos.
Medidas de Dispersão
Os desvios de uma série de dados com relação a média são dados
por :
.
,...,
2
,
1
onde
, n
i
x
xi 

Portanto o desvio médio seria uma boa taxa de dispersão
entre os dados. No entanto:




n
i
i x
x
1
0
)
(
Medidas de Dispersão.
Confirmando o resultado.
Med.A Med.B
i
x )
( x
xi  i
x )
( x
xi 
15 -20 35 0
61 26 35 0
48 13 36 1
16 -19 34 -1
72 37 33 -2
17 -18 35 0
16 -19 37 2
Soma 0 Soma 0
Medidas de Dispersão.
Calculando a variância amostral para o MedA, temos:
610
6
3660
1
7
)
35
16
(
...
)
35
61
(
)
35
15
( 2
2
2
2










S
Calcular a variância para o MedB.
666
.
1
6
10
1
7
)
37
35
(
...
)
35
35
(
)
35
35
( 2
2
2
2










S
Medidas de Dispersão.
O valor da variância é sempre positivo.
Algumas conclusões relacionadas com a variância.
Quando todos os elementos da série são iguais, a variância
é igual a zero.
O valor da variância é uma medida em escala diferente dos
dados.
Medidas de Dispersão.
Para resolver o problema da diferença de escala entre variância
e os dados, utilizamos o desvio padrão. O desvio padrão é a
raiz quadrada da variância.
2
S
S 
Med. A: S = 24,698. Med. B : S = 1,29.
Para o exemplo anterior.
2


2


2


Medidas de Dispersão.
Coeficiente de variação: Mede a variabilidade em termos
relativos, dividindo o desvio padrão pela média.
%
100


x
S
CVa
Baixa: menor que 10%
Médio: de 10% a 20%
Alto: de 20% a 30%
Muito Alto: acima de 30%
Índices para avaliar a variação dos dados.
Resumo descritivo básico para um
conjunto de dados quantitativos.
n Média Mediana Desvio-Padrão CV Q1 Q3
n : nº de dados na pesquisa
Média : média aritmética dos dados (centralidade).
Mediana : valor mediano dos dados (centralidade).
Desvio Padrão: Desvio padrão dos dados (Dispersão).
CV: Coeficiente de Variação (Dispersão).
Q1: Primeiro Quartil (Posição).
Q3: Terceiro Quartil (Posição).
Introdução à Teoria das Probabilidades
JOELMIR FELICIANO
Conceitos Básicos
Experimento Aleatório ou Fenômeno Aleatório
Situações ou acontecimentos cujos resultados não podem ser previstos com
certeza.
Exemplos:
• Condições climáticas do próximo domingo;
• Taxa de inflação do próximo mês;
• Resultado ao lançar um dado ou moeda;
• Tempo de duração de uma lâmpada.
Espaço Amostral ()
Conjunto de todos os possíveis resultado de um experimento aleatório ou
fenômeno aleatório.
Exemplos:
1. Lançamento de um dado.  ={1,2,3,4,5,6}
2. Tipo sanguíneo de um individuo.  ={A, B, AB,0}
3. Opinião de um eleitor sobre um projeto.  ={Favorável,Contrário}
4. Tempo de duração de uma lâmpada  ={t; t>0)
Evento subconjunto do espaço amostral 
Notação: A, B, C,...
Exemplos: No exemplo 1, alguns eventos:
A: sair face par:  A={2,4,6}  
B: Sair face maior que 3  B={4,5,6}  
C: sair face 1  C={1}  
D: sair face 7  D={ } (evento impossível)=  (conjunto vazio)  
Operação com eventos
Sejam os eventos A e B definidos no mesmo espaço amostral
•AB: União dos eventos A e B.
Representa a ocorrência de pelo menos um dos eventos A ou B
•AB: Intersecção dos eventos A e B.
Representa a ocorrência simultânea dos eventos A e B.
• A e B são disjuntos ou mutuamente exclusivos quando não têm elementos em
comum, isto é, AB= 
• A e B são complementares se sua intersecção é vazia e sua união o espaço
amostral, isto é. AB=  e AB= .
• O complementar de um evento A é representado por A
ou
AC
• A  C = {2, 4, 6}  {1} = {1, 2, 4, 6}
• A  C = {2, 4, 6}  {1} = 
• A  B: = {2, 4, 6}  {4, 5, 6} = {4, 6}
• A  B = {2, 4, 6}  {4, 5, 6} = {2, 4, 5, 6}
= {1, 2, 3, 4, 5, 6}
Eventos: A = {2, 4, 6}, B = {4, 5, 6} e C = {1}
Exemplo: Lançamento de um dado
• AC = {1, 3, 5}
Probabilidade
Pergunta: Como atribuir probabilidade aos
elementos do espaço amostral?
Definições de probabilidades
Definição Clássica ou a priori
Se um experimento aleatório tiver n() resultados mutuamente exclusivos e
igualmente prováveis e se um evento A tiver n(A) desses resultados. A
probabilidade do evento A representado por P(A), é dado por:
)
(
)
(
)
(


n
A
n
A
P
Exemplo: Considere o lançamento de 2 dados balanceados. Calcular a
probabilidade de:
a) Obter soma 7;
b) Obter soma maior que 10;
c) Que o resultado do primeiro dado seja superior ao resultado do segundo.
























6
,
6
5
,
6
4
,
6
6
,
5
5
,
5
4
,
5
6
,
4
5
,
4
4
,
4
3
,
6
2
,
6
1
,
6
3
,
5
2
,
5
1
,
5
3
,
4
2
,
4
1
,
4
6
,
3
5
,
3
4
,
3
6
,
2
5
,
2
4
,
2
6
,
1
5
,
1
4
,
1
3
,
3
2
,
3
1
,
3
3
,
2
2
,
2
1
,
2
3
,
1
2
,
1
1
,
1
a) A={(1,6),(5,2),(4,3),(3,4),(2,5),(6,1)}  P(A)=n(A)/n()=6/36=1/6
b) B={(5,6),(6,5),(6,6)} => P(B) = 3/36.
c) P(C)= 15/36.
Suponhamos que realizamos um experimento n vezes (n grande) e destas o
evento A ocorre exatamente r<n vezes, então a frequência relativa de vezes
que ocorreu o evento A, “r/n”, é a estimação da probabilidade que ocorra o
evento A, ou seja,
n
r
A
P 
)
(
Essa estimação da probabilidade por frequência relativa de um evento A, é
próxima da verdadeira probabilidade do evento A, quando n tende ao infinito.
Definição frequentista ou a posteriori
Exemplo: Considere o lançamento de uma moeda. Calcular a probabilidade de
A={ resultado obtido é cara}.
fr1 fr2 fr3 fr4 frA
Cara 2/5 6/10 22/50 47/100 0,5
Coroa 3/5 4/10 28/50 53/100 0,5
n 5 10 50 100 
Definição axiomática
A probabilidade de um evento A define-se com o número P(A), tal que satisfaz os
seguintes axiomas:



















n
i
i
n
A
P
A
A
Se
iii
P
ii
A
A
P
i
1
n
1
i
i
1
)
(
A
P
então
,
exclusivos
mutuamente
eventos
são
,
,
)
(
1
)
(
)
(
,
1
)
(
0
)
(


Propriedades
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
,
,
,
.
5
)
(
)
(
)
(
)
(
,
,
.
4
)
(
)
(
,
.
3
)
(
1
)
(
,
.
2
0
)
(
.
1
C
B
A
P
C
A
P
C
B
P
B
A
P
C
P
B
P
A
P
C
B
A
P
então
C
B
A
Se
B
A
P
B
P
A
P
B
A
P
então
B
A
Se
B
P
A
P
então
B
A
Se
A
P
A
P
então
A
Se
P
c
































 Regra da adição de probabilidades
Exemplo 1. Na tabela 1, apresenta-se a composição por raça e sexo de uma
população de um país.
Tabela 1: Distribuição da população por raça e sexo.
Sexo
Raça Masculino Feminino Total
Branca 1726384 2110253 3836637
Outra 628309 753125 1381434
Total 2354693 2863378 5218071
Suponha que selecionamos um habitante desse país e consideremos os
eventos:
H: "o habitante selecionado é do sexo masculino"
Hc
:"o habitante selecionado é do sexo feminino"
B: "o habitante selecionado é da raça branca"
Bc
: "o habitante selecionado é de outra raça"
H  B : "o habitante selecionado é de sexo masculino e da raça branca"
H  B : "o habitante selecionado é de sexo masculino ou da raça branca"
Hc
B : "o habitante selecionado é de sexo feminino e da raça branca"
Hc
B : "o habitante selecionado é de sexo feminino ou da raça branca"
Hc
Bc
:"o habitante selecionado é de sexo feminino e de outra raça "
Hc
 Bc
"o habitante selecionado é de sexo feminino ou de outra raça"
As probabilidades de cada um destes eventos são:
.
880
,
0
404
,
0
739
,
0
549
,
0
)
(
)
(
)
(
)
(
;
404
,
0
5218071
2110253
)
(
;
855
,
0
331
,
0
735
,
0
451
,
0
)
(
)
(
)
(
)
(
331
,
0
5218071
1726384
)
(
;
265
,
0
735
,
0
1
)
(
1
)
(
735
,
0
5218071
3836637
)
(
;
549
,
0
451
,
0
1
)
(
1
)
(
;
451
,
0
5218071
2354693
)
(








































B
H
P
B
P
H
P
B
H
P
B
H
P
B
H
P
B
P
H
P
B
H
P
B
H
P
B
P
B
P
B
P
H
P
H
P
H
P
c
c
c
c
c
c
Probabilidade Condicional e Independência
Definição:[Probabilidade condicional] Sejam A e B dois eventos em um mesmo
espaço amostral, , a probabilidade condicional de A dado que ocorreu o
evento B, é representado por P(A|B) é dado por:
Exemplo 2. Selecionamos uma semente, ao acaso, uma a uma e sem
reposição de uma sacola que contem 10 sementes de flores vermelhas e 5
de flores brancas. Qual é a probabilidade de que :
(a) a primeira semente seja vermelha. ?
(b) a segunda seja branca se a primeira foi vermelha.?
(1)
.
0
)
(
,
)
(
)
(
)
|
( 

 B
P
B
P
B
A
P
B
A
P
Sejam os eventos:
branca"
é
semente
2
:"
V
;
vermelha"
é
semente
2
A
"
:
branca"
é
semente
1
A
:"
V
;
vermelha"
é
semente
1
A
"
:
a
c
2
a
2
a
c
a
1
1
A
V
V
(a)
3
2
15
10
)
( 1 

V
P
(b) 14
5
)
|
( 1
2 
V
V
P c
Essas probabilidades podem ser representados em um diagrama da árvore
de probabilidades, a qual é mostrado na figura 1
Figura 1: Diagrama de árvore de probabilidade
Da expressão (1), pode-se deduzir uma relação bastante útil,
),
|
(
)
(
)
( B
A
P
B
P
B
A
P 

Que é conhecida como regra do produto de probabilidades ou probabilidade da
interseção
• 1
• Total
• V1
c V2
c
V1
c V2
• V1V2
c
• V1V2
• Probabilidade
• Resultados
7
3
14
9
15
10


21
5
14
5
15
10


21
5
14
10
15
5


21
2
14
4
15
5


Exemplo 3: No exemplo 2, suponha que temos interesse em determinar a
probabilidade que as duas sementes selecionadas sejam brancas.
21
2
14
4
15
5
)
|
(
)
(
)
P(
brancas"
são
semente
2
e
1
a
"
:
é
evento
O
1
2
1
2
1
a
a
2
1






c
c
c
c
c
c
c
V
V
P
V
P
V
V
V
V
Teorema 1: Se B é um evento em , tal que P(B)>0, então:
).
|
(
)
|
(
)
|
(
)
|
(
:
,
,
,
.
3
)
|
P(A
1
)
|
(
)
|
(
1
)
|
P(A
:
então
,
B
A,
Se
.
2
0
)
|
(
.
1
c
c
B
C
A
P
B
C
P
B
A
P
B
C
A
P
então
C
B
A
Se
B
B
A
P
ou
B
A
P
B
B
P















Exemplo 3: Na Cidade de São Paulo, a probabilidade de chuva no primeiro dia de
setembro é 0,50 e a probabilidade de chuva nos dois primeiros dias de setembro
é 0,40. Se no primeiro de setembro choveu, qual é a probabilidade que no dia
seguinte não chova ?
Solução: Sejam os eventos: A:” chove no primeiro de setembro”, B:”chove no
segundo dia de setembro”.
Do enunciado do problema temos : P(A)=0,50 e P(AB)=0,40. A probabilidade
pedida é:
20
,
0
50
,
0
40
,
0
1
)
(
)
(
1
)
|
(
1
)
|
(
*








A
P
B
A
P
A
B
P
A
B
P c
* Pelo teorema 1.2.
Definição[Independência de eventos] Dois eventos A e B são independentes se a
informação da ocorrência ou não de B não altera a probabilidade da ocorrência
de A. Isto é,
P(A|B)=P(A), P(B)>0
Conseqüentemente, temos que dois eventos A e B são independentes se
somente se,
P(AB)=P(A)P(B).
Exemplo 4: Em uma escola 20% dos alunos tem problemas visuais, 8%
problemas auditivos e 4% tem problemas visuais e auditivos. Selecionamos um
aluno desta escola ao acaso:
(a) os eventos de ter problemas visuais e auditivos são eventos independentes?
(b) se aluno selecionado tem problemas visuais, qual é a probabilidade de que
tenha problemas auditivos?
(c)qual é a probabilidade de não ter problemas visuais ou ter problemas auditivos
?
V:” o aluno tem problemas visuais”
A:” o aluno tem problemas auditivos”.
Do enunciado temos: P(V)=0,20, P(A)=0,08 e P(AV)=0,04.
 
84
,
0
08
,
0
04
,
0
1
08
,
0
08
,
0
2
,
0
1
)
(
)
(
1
)
(
)
(
)
(
1
)
|
(
1
)
(
)
(
)
(
1
)
|
(
)
(
)
(
)
(
1
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
.
20
,
0
20
,
0
04
,
0
)
(
)
(
)
|
(
)
(
.
),
(
)
(
)
(
Como
.
04
,
0
)
(
016
,
0
08
,
0
2
,
0
)
(
)
(
)
(


















 































A
P
A
V
P
A
P
A
P
V
P
A
V
P
A
P
A
P
V
P
A
V
P
A
P
A
P
V
P
A
V
P
A
P
V
P
A
V
P
c
V
P
A
V
P
V
A
P
b
tes
independen
são
não
V
e
A
A
P
V
P
A
V
P
A
V
P
A
P
V
P
a
c
c
c
c
Solução: sejam os eventos:
Teorema 2: Se A , B eventos em  são eventos independentes, então:
tes
independen
são
(iii)
tes
independen
são
)
(
tes.
independen
são
)
(
c
c
c
c
B
e
A
B
e
A
ii
B
e
A
i
Exemplo 5: Um atirador acerta 80% de seus disparos e outro (na mesmas
condições de tiro), 70%. Qual é a probabilidade de acertar se ambos atiradores
disparam simultaneamente no alvo.? Considere que o alvo foi acertado quando
pelo menos, uma das duas balas tenha feito impacto no alvo.
   .
94
,
0
]
7
,
0
1
][
8
,
0
1
[
1
)
P(B
1
)
P(B
1
1
)
(
)
(
1
)
(
1
)
(
forma
segunda
uma
de
resolvido
ser
pode
exemplo,
este
amente
Alternativ
94
,
0
7
,
0
8
,
0
7
,
0
8
,
0
)
(B
)
P(B
)
P(B
)
P(B
)
(
)
P(B
)
P(B
)
(
,
.
7
,
0
)
(
8
,
0
)
P(B
1,2.
i
,
alvo"
o
acerta
atirador
o
:"
B
:
eventos
os
Sejam
2
1
2
1
2
1
2
1
2
1
2
1
2
1
2
1
2
1
2
1


































c
c
c
c
i
B
P
B
P
B
B
P
B
B
P
P
B
B
P
B
B
P
Logo
B
P
e
i
Teorema de Bayes
Definição [Partição do espaço amostral]. Uma coleção de eventos
k
B
B ,
,
1  formam uma partição do espaço amostral se eles não têm
intersecção entre si e sua união é igual ao espaço amostral.

k
1
i
e
j
i
para





 i
j
i B
B
B 
Teorema da probabilidade total. Se k
B
B ,
,
1  , formam uma partição
do espaço amostral , então qualquer evento A em , satifaz:






k
i
i
i
k
k B
A
P
B
P
B
A
P
B
P
B
A
P
B
P
A
P
1
1
1 )
|
(
)
(
)
|
(
)
(
)
|
(
)
(
)
( 
Teorema Bayes. Se k
B
B ,
,
1  , formam uma partição do espaço amostral , e A é qualquer evento
em , então:


 k
i
i
i
i
i
i
B
A
P
B
P
B
A
P
B
P
A
B
P
1
)
|
(
)
(
)
|
(
)
(
)
|
(
Exemplo 6: Uma montadora trabalha com 2 fornecedores (A e B) de uma
determinada peça. As chances de que uma peça proveniente dos
fornecedores A e B esteja fora das especificações são 10% e 5%
respectivamente. A montadora recebe 30% das peças do fornecedor A e
70% de B. Se uma peça do estoque inteiro é escolhido ao acaso:
(a) Calcule a probabilidade de que ela esteja fora das especificações.
(b) Se uma peça escolhida ao acaso está fora das especificações, qual é a
probabilidade que venha do fornecedor fornecedor A ?
Solução:
Sejam os eventos:
A: “ peça selecionada seja do fornecedor A”
B:” peça selecionada seja do fornecedor B”
E:” peça selecionada esteja fora das especificações”
Do enunciado do problemas temos:P(A)=0,30; P(B)=0,70; P(E|A)=0,10 e
P(E|B)=0,05.
(a) P(E)=P(A)P(E|A)+P(B)P(E|B)=(0,30)(0,10)+(0,70)(0,05)=0,065
(b) P(A|E)=?
Pelo teorema de Bayes temos:
0,46
065
,
0
03
,
0
05
,
0
70
,
0
10
,
0
30
,
0
10
,
0
30
,
0
)
|
(
)
(
)
|
(
)
(
)
|
(
)
(
)
|
( 








B
E
P
B
P
A
E
P
A
P
A
E
P
A
P
E
A
P
A solução do exemplo anterior é facilitada pelo diagrama de árvore de
probabilidades.
Pelo teorema da probabilidade total temos:
Funções de Distribuição de
Probabilidades.
• Distribuição de Bernoulli.
• Distribuição Binomial.
• Distribuição Normal
Regressão
Linear
Prof. Joelmir Feliciano
Objetivo
Explicar uma variável quantitativa segundo uma outra
variável quantitativa.
Exemplos
• Preço de um imóvel segundo a área construída
• Consumo de combustível segundo o preço do
combustível e a região
• Valorização de uma ação segundo a valorização da
bolsa
• Taxa de criminalidade segundo a taxa de desemprego
• Tempo de reação em um processo químico segundo a
taxa de concentração do reagente.
Algumas definições
a) diagrama de dispersão: representação gráfica
entre duas variáveis quantitativas
b) correlação: quantifica a força da relação linear entre
duas variáveis quantitativas
c) regressão linear: explicita a forma da relação linear
Exemplo 1: nota da prova e
tempo de estudo
X : tempo de estudo (em horas)
Y : nota da prova
Pares de observações (Xi , Yi)
Tempo Nota
3,0 4,5
7,0 6,5
2,0 3,7
1,5 4,0
12,0 9,3
Diagrama de Dispersão
Coeficiente de correlação linear
O coeficiente de correlação linear é
definido como
   




























n
y
y
n
x
x
n
y
x
xy
S
S
S
r
yy
xx
xy
2
2
2
2
Propriedades do coeficiente
de correlação linear
Propriedade
-1  r  1
Classificação da correlação
r = 1, correlação linear positiva e perfeita
r = -1, correlação linear negativa e perfeita
r = 0, inexistência de correlação linear
Exemplo do cálculo da correlação
Tempo ( X ) Nota ( Y ) X2
Y2
XY
3,0 4,5 9 20,25 13,5
7,0 6,5 49 42,25 45,5
2,0 3,7 4 13,69 7,4
1,5 4,0 2,25 16 6
12,0 9,3 144 86,49 111,6
25,5 28 208,25 178,68 184
   
9960
,
0
5
28
68
,
178
5
5
,
25
25
,
208
5
28
*
5
,
25
184
2
2
2
2
2
2

































































 

n
y
y
n
x
x
n
y
x
xy
r
Gráficos - exemplos da
classificação da correlação
Exemplo para r = 1
Gráficos - exemplos da
classificação da correlação
Exemplo para r = -1
Gráficos - exemplos da
classificação da correlação
Exemplo para 0 < r < 1
Gráficos - exemplos da
classificação da correlação
Exemplo para -1 < r < 0
Gráficos - exemplos da
classificação da correlação
Exemplo para r = 0
Gráficos - exemplos da
classificação da correlação
Outro exemplo para r = 0
Exercício.
Considere a relação entre temperatura e rendimento em um processo químico . Os dados estão
ilustrados abaixo:
Temperatura ( ºC ) Rendimento (%)
30 35
35 40
40 42
60 70
70 85
90 87
100 91
Construa o diagrama de dispersão e encontre o coeficiente de correlação.
Diagrama de dispersão
Coeficiente de correlação:
r = 0.9591233
Reta ajustada
Definição de a e b
a : intercepto ou coeficiente linear
b : inclinação ou coeficiente angular
Interpretação
Para cada aumento de uma unidade em X,
temos um aumento de b unidades em Y.
Cálculo dos Coeficientes de Regressão.
 



 




n
x
x
n
y
x
xy
S
S
b
xx
xy
2
2
n
x
x
n
y
y
x
b
y
a

 


 e
onde
,
Cálculo dos coeficientes de
Regressão.
Tempo ( X ) Nota ( Y ) X2
Y2
XY
3,0 4,5 9 20,25 13,5
7,0 6,5 49 42,25 45,5
2,0 3,7 4 13,69 7,4
1,5 4,0 2,25 16 6
12,0 9,3 144 86,49 111,6
25,5 28 208,25 178,68 184
5268
,
0
2
,
78
2
,
41
5
5
,
25
25
,
208
5
28
*
5
,
25
184
2
2
2
















 

n
x
x
n
y
x
xy
b
9133
,
2
1
,
5
*
5268
,
0
6
,
5 



 x
b
y
a
Equação da reta: Exemplo Notas
Exercício.
Considere a relação entre temperatura e rendimento em um processo químico . Os dados estão
ilustrados abaixo:
Temperatura ( ºC ) Rendimento (%)
30 35
35 40
40 42
60 70
70 85
90 87
100 91
Encontre a reta ajustada.
Exercício.
x
y 87
.
0
07
.
12
ˆ 

07
.
12

a
86
.
0

b
Reta ajustada
Interpretação: A cada unidade aumentada da temperada, o rendimento
aumenta em média em 0.87%.
9591
.
0

R
Coeficiente de Determinação:

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  • 1. Introdução a Estatística Marco dos Reis Brugnerotto
  • 2. O que é Estatística ? ESTATÍSTICA: conjunto de técnicas que permite, de forma sistemática, coletar, organizar, descrever, analisar e interpretar dados oriundos de estudos ou experimentos, realizados em qualquer área do conhecimento.
  • 3. Atividades que Envolvem Estatística. –Área Social: O censo populacional. –Área Industrial: Confiabilidade de Sistemas, Controle Estatístico de Qualidade, etc. –Área Agropecuária: Identificação de melhores formas de manejo, etc. –Área Bancária: Concessão de Crédito, Atuária. –Marketing: Pesquisas de Mercado, Inferência, etc.
  • 4. Principais Áreas da Estatística • Estatística Descritiva: Utilizada na etapa inicial da análise, quando tomamos contato com os dados pela primeira vez. É o conjunto de técnicas destinadas a descrever e resumir os dados a fim de que possamos tirar conclusões a respeito da característica de interesse. • Probabilidade: Teoria matemática utilizada para se estudar a incerteza oriunda de fenômenos de caráter aleatório.
  • 5. Principais Áreas da Estatística • Inferência Estatística: Estudo de técnicas que possibilitam a extrapolação, a um grande conjunto de dados, das informações e conclusões obtidas a partir de subconjuntos de valores, usualmente de dimensão muito menor.
  • 6. Exemplos de Aplicação • Comparação entre tratamentos ou processos: Produção Produção Tratamento Tipo 1 x11 x12 x1n ... x21 x22 x2n ... Tratamento Tipo 2 Tipo 1 é mais produtivo do que o Tipo 2?
  • 9. Noções Básicas • Definição de População: Ao grande conjunto de elementos que contém determinada característica comum, que temos interesse recebe o nome de população. Ex1: Toda a população brasileira. População 1 População 2 Ex2: Toda a população de sapos brasileiros.
  • 10. Noções Básicas Quando observamos todos os dados, procedemos ao Censo. Exemplo: Examinar todos os brasileiros quanto a condição de nutrição. População  = ? Qual é a proporção de brasileiros desnutridos? • Um parâmetro é uma medida numérica que descreve uma característica de uma população. Ex: 20% dos brasileiros estão desnutridos.
  • 11. Noções Básicas Quase não se trabalha com população. • Alto custo da pesquisa/experimento (material, pessoal, logística, etc); • Resultados demorados; • Razões Éticas (experimentos com animais); • Impossibilidade (Linha de produção, sangue, etc). Motivos Principais
  • 12. Noções Básicas: Amostra. População • Estatística: é uma medida numérica que descreve uma característica de uma amostra. Ex: média da altura da pop. Brasileira, proporção de desnutridos, etc. Amostra Definição: subconjunto da população, em geral com dimensão sensivelmente menor. x : Estatística.
  • 13. Noções Básicas: Amostra. Vantagens da Amostragem. •Baixo custo operacional. • Maior rapidez na execução da pesquisa ou estudo. • Maior segurança nos resultados
  • 14. Tipos de Amostragem Amostra casual simples: Existência de um “frame”. Todos os elementos da população devem ter chance igual de escolha. Procedimento baseado no sorteio aleatório.de escolha. Figura 1: Sorteio Aleatório
  • 15. Tipos de Amostragem Amostra Estratificada: Na amostra estratificada os elementos são provenientes de todos os estratos da população. Ex: Pesquisas em um cidade; pesquisas em florestas; etc. Em cada estrato é feito o sorteio aleatório.
  • 16. Tipos de Amostragem Amostra Sistemática: Na amostra sistemática os elementos são escolhidos não por acaso, mas por um sistema. No primeiro período o sorteio é aleatório. Exemplo: Linha de Produção; Pesquisas em formulários; etc.
  • 17. Tipos de Amostragem Amostra por conglomerado: Amostra feita em vários estágios. Maior economia. Ex: Em uma pesquisa feita no pais, primeiro sorteamos os estados, depois as cidades, depois os bairros, os setores censitários, os domicílios e os indivíduos.
  • 18. Tipos de Amostragem: Exercícios 1. Obtém-se uma amostra de um produto extraindo-se cada 100º unidade da linha de produção; 2. Um fabricante de automóveis faz um estudo de mercado compreendendo testes de direção feitos por uma amostra de 10 homens e 10 muheres em cada uma das quatro diferentes faixas etárias; 3. Geram-se números aleatórios em um computador para selecionar números de séries de carros a serem escolhidos para uma amostra teste. A- Identifique o tipo de amostra: 4. Em uma linha de produção são produzidos 1000 comprimidos por hora, sabendo que a linha funciona por 8 horas seguidas por dia e que deve ser extraída uma amostra de 400 comprimidos por dia, qual seria o processo de amostragem mais indicado e como seria a seleção dessa amostra?
  • 19. Análise Exploratória de Dados Estatística Descritiva 1 Organização dos dados em Tabelas?
  • 20. O que é uma variável ? • Variável é uma característica, propriedade ou atributo de uma unidade da população, cujo valor pode variar entre as unidades da população. • Variáveis Qualitativas ou Categóricas: Quando os possíveis valores assumem atributos ou qualidades. Ex: sexo, cor, escolaridade, doença, condição do ar, condição da água, etc. Tipos de Variáveis • Variáveis Quantitativas ou de Medidas: Quando seus valores são expressos em números. Ex: altura, peso, número de filhos, pH, concentração do reagente, etc .
  • 21. Especificando os tipos de variáveis As variáveis qualitativas podem ser classificadas ainda como: • Ordinais: quando o atributo tem uma ordenação natural, indicando intensidade crescente de realização. Ex: grau de escolaridade, classe social, condição do ar, condição da água,estado clínico, etc. • Nominais: quando o atributo não se estabelece ordem. Ex: sexo, cor, raça, doença, etc. Já as variáveis quantitativas podem ser: • Discretas: resultantes de contagens, assumindo assim, em geral valores inteiros. Ex: número de filhos, número de peças defeituosas, nº de pessoas doentes na região, etc. • Contínuas: assumem valores em intervalos de números reais e geralmente, são provenientes de uma mensuração. Ex: peso, altura, pH,concentração do reagente, etc..
  • 22. Resumo geral: tipo de variável Variável Qualitativa Quantitativa ordinal nominal contínua discreta
  • 23. Apresentação dos dados em tabela Tabela 1.1: Número de Nascimentos segundo o sexo Fonte: E.W. Sexo Freqüência Masculino 10 Feminino 8 Total 18
  • 24. Para efeito de comparação: Tabela de freqüência relativa Tabela 1.2: Número de Nascimentos segundo sexo. Fonte: E.W. Sexo Freqüência Freqüência relativa(%) Masculino 10 55,56% Feminino 8 44,44% Total 18 100,00%
  • 25. Tabelas de distribuição de freqüência. Quando os dados são quantitativos contínuos, não conseguimos resumir a informação da mesma forma anterior. Neste caso precisamos organizar os dados em uma tabela de distribuição de freqüências. Veja os dados abaixo, 2,522 3,200 1,900 4,100 4,600 3,400 2,720 3,720 3,600 2,400 1,720 3,400 3,125 2,800 3,200 2,700 2,750 1,570 2,250 2,900 3,300 2,450 4,200 3,800 3,220 2,950 2,900 3,400 2,100 2,700 3,000 2,480 2,500 2,400 4,450 2,900 3,725 3,800 3,600 3,120 2,900 3,700 2,890 2,500 2,500 3,400 2,920 2,120 3,110 3,550 2,300 3,200 2,720 3,150 3,520 3,000 2,950 2,700 2,900 2,400 3,100 4,100 3,000 3,150 2,000 3,450 3,200 3,200 3,750 2,800 2,720 3,120 2,780 3,450 3,150 2,700 2,480 2,120 3,155 3,100 3,200 3,300 3,900 2,450 2,150 3,150 2,500 3,200 2,500 2,700 3,300 2,800 2,900 3,200 2,480 3,250 2,900 3,200 2,800 2,450 Tabela 1.7: Peso ao nascer de nascidos vivos, em quilogramas Fonte: IBGE
  • 26. Exemplo de tabela de distribuição de freqüência. Classe Ponto médio Freqüência 1,5 |--- 2,0 1,750 3 2,0 |--- 2,5 2,250 16 2,5 |--- 3,0 2,750 31 3,0 |--- 3,5 3,250 34 3,5 |--- 4,0 3,750 11 4,0 |--- 4,5 4,250 4 4,5 |--- 5,0 4,75 1 Tabela 1.9: Peso de recém nascidos. Numa tabela de distribuição de freqüência também podem ser apresentados os pontos médios de classe. O ponto médio é dado pela soma dos extremos de uma classe, dividida por 2. Para a classe 1,5 |--- 2,0, o ponto médio é: (1,5+2)/2=1,75.
  • 27.
  • 28. Cálculo da amplitude de classes • Ordenar os dados •Intervalo da amostra= Maior valor – menor valor • Número de classes = raiz de n = • Amplitude = • Construir os intervalos = limite inferior + amplitude
  • 29. Análise Exploratória de Dados Estatística Descritiva 2 • Representação Gráfica de Dados
  • 30. Gráfico de Setores ou Pizza. Usado para representar variáveis qualitativas, quando os dados apresentam poucas características. Figura1.1: Fonte de Emissão de CO na RMSP-2003. 54% 15% 31% Gasolina Alcool Diesel
  • 31.
  • 32. Gráfico de Barras. Gráfico de barras bastante usado com variáveis qualitativas e quantitativas discretas. Ideal para quando temos várias classes de categorias. Figura 1.2: Distribuição das reclamações via 0800. 13 8 7 25 0 5 10 15 20 25 Freqüência Mau atendimento Troca de mercadoria Mercadoria com defeito Falta de variedade Reclamações
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  • 38.
  • 39. Histograma O histograma é a representação gráfica para variáveis quantitativas contínuas. Este tipo de representação mostra a forma da distribuição da variável. É de fundamental importância na aplicação dos conceitos de inferência estatística Figura 1.3: Histograma do Peso Recém Nascido. Ponto médio Espalhamento dos dados
  • 40. Gráfico Histograma Gere 50 observações com distribuição normal, média 10 e variância 5, e faça os gráficos de diagnósticos: Histograma, boxplot e de normalidade. Os gráficos devem ser colocados em uma janela gráfica com 1 linhas e 3 colunas. A função para gerar n valores com distribuição normal com média m e desvio padrão dp, é definida como: rnorm(n,m,dp) onde: n é o número de observações m a média e dp o desvio padrão. Solução: y <- rnorm(50,10,sqrt(5)); y par(mfrow=c(1,3)) hist(y); boxplot(y);;qqnorm(y)
  • 41.
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  • 47. Diagramas de Dispersão Quando temos dados emparelhados e desejamos verificar de existe uma associação entre esses dados, usamos como análise preliminar o diagrama de dispersão.
  • 48.
  • 49. Análise Exploratória de Dados Estatística Descritiva 3 Medidas de Centralidade. Medidas de Posição.
  • 50. Medidas de Centralidade • Média Aritmética de um conjunto de valores é o valor obtido somando-se todos eles e dividindo-se o total pelo número de valores. n x x n i i    1 Exemplo 1: Os valores em gramas referentes aos pesos de recém nascidos de uma pequena cidade em um dia específico foram: 2500, 2350, 3400, 3280, 2650, 4010 e 2910. Assim o peso médio é calculado como: 28 , 3014 7 21100 7 2910 ... 2350 2500       x
  • 51.
  • 52. Medidas de Centralidade Se os dados apresentam observações extremas, a média pode não ser a medida mais indicada para centralidade, pois sobre influência direta de observações extremas. Por exemplo: Em uma pesquisa sobre salário de um Tecnólogo em Química Fármaco Industrial observamos os seguintes valores: $1000,00; $1200,00; $1800,00; $2500,00; $2700,00 ; $3200,00 e $15000,00 A média é: 3914,28. Essa medida é representativa para este conjunto de dados. Solução: O uso da mediana. Mediana (Me) é o valor que divide a amostra ou população em duas partes iguais. Para o exemplo, Me = $2500,00
  • 53. Medidas de Centralidade 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 1 2 3 4 5 6 7 Dados Média Mediana Figura 2.1 : Salários dos Tecnólogos
  • 54. Medidas de Centralidade Como calcular a mediana? Se o número de observações na amostra ou população for impar, então a mediana será o elemento de ordem , ou seja : n         2 1 n x Me 2 1  n Se o número for de ordem par, então a mediana será a média entre os elementos centrais ou seja: 2 1 2 2                n n x x Me
  • 55. Exemplos para o cálculo da Mediana: Serie 1: 12, 124, 32, 10, 18, 29 e 100 n= 7; impar Ordenar : 10, 12, 18, 29, 32, 100 e 124. 29 ) 4 ( 2 1           x x Me n Serie 2: 12, 124, 32, 10, 18 e 29 n= 6; par. Ordenar : 10, 12, 18, 29, 32, 124. 5 . 23 2 29 18 2 2 ) 4 ( ) 3 ( 1 2 2                     x x x x Me n n
  • 56.
  • 57.
  • 58. Medidas Separatrizes As medidas de posição possibilitam um melhor entendimento dos dados, focalizando sua posição relativa em relação ao conjunto como um todo. Mediana: divide os dados ordenados em duas partes iguais. Quartis: Dividem os dados ordenados em 4 partes iguais. Decis: Dividem os dados ordenados em 10 partes iguais. Percentis: Dividem os dados ordenados em 100 partes iguas.
  • 59. Medidas Separatrizes Calculando o percentil (medida geral) Ordenar a série de n observações em ordem crescente de valores, definimos como 0% à posição de ordem 1 e 100% a observação de ordem n. Portanto uma observação com ordem x terá uma posição p. Ordem Posição n 0% 1 x 100% P
  • 60. Medidas Separatrizes • Usando a semelhança de triângulos, vamos ter: 0 1 0 100 1      P x n . observação dessa percentil o é : . observação a determinad uma de ordem a é : série. na s observaçõe de total número : P x n % 100 * 1 1    n x P 1 100 * ) 1 (    P n x
  • 61. Medidas Separatrizes: Exemplo1. Série de 27 32 64 65 58 62 59 54 29 30 26 48 47 Dados 46 43 38 29 32 35 37 31 43 45 42 37 36 Calcular o valor da observação para o percentil P = 32%. Série 26 27 29 29 30 31 32 32 35 36 37 37 38 Ordem 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Série 42 43 43 45 46 47 48 54 58 59 62 64 65 Ordem 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 Primeiro Passo: Ordenar os dados.
  • 62. Medidas Separatrizes: Exemplo. Agora vamos encontrar a ordem x correspondente: 9 1 100 32 * ) 1 26 ( 1 100 * ) 1 (        P n x Portanto o valor na série de ordem x=9 é 35. Ou seja, o valor que separa a série de dados entre os 32% menores valores é 35.
  • 63.
  • 64.
  • 65.
  • 67. Descritiva 4 Medidas de dispersão.
  • 68. Medidas de dispersão Problema: Uma empresa farmacêutica realiza um teste com dois medicamentos para a mesma finalidade em um grupo de 14 pessoas, sendo que 7 tomaram o medicamento A e as outras 7 o B.O tempo de reação foi anotado para cada individuo: Tabela 1: Tempo de reação dos medicamentos. Fonte: E.W. As médias para os dois grupos são iguais. Qual é o melhor medicamento? Média Med.A 15 61 48 16 72 17 16 35 Med.B 35 35 36 34 33 35 37 35 Tempo de Reação
  • 69. Medida de Dispersão Só utilizando a média como medida resumo para um conjunto de dados, não vamos ter uma boa representação. Necessitamos de outras medidas para avaliar o grau de variabilidade, ou dispersão dos valores em torno da média. As medidas de dispersão medem a representatividade da média. Tempo de Reação dos Medicamentos 0 10 20 30 40 50 60 70 80 1 2 3 4 5 6 7 Pacientes Tempo de Reação Med.A Med.B Média
  • 70. Medidas de Dispersão • Amplitude Total: Diferença entre o maior e menor valor da série de dados. No exemplo temos. 4 33 37 : MedB 57 15 72 : MedA     Temos uma idéia da dispersão. Problema: Depende dos valores extremos. Não é avaliada a dispersão dos valores internos.
  • 71.
  • 72. Medidas de Dispersão Os desvios de uma série de dados com relação a média são dados por : . ,..., 2 , 1 onde , n i x xi   Portanto o desvio médio seria uma boa taxa de dispersão entre os dados. No entanto:     n i i x x 1 0 ) (
  • 73. Medidas de Dispersão. Confirmando o resultado. Med.A Med.B i x ) ( x xi  i x ) ( x xi  15 -20 35 0 61 26 35 0 48 13 36 1 16 -19 34 -1 72 37 33 -2 17 -18 35 0 16 -19 37 2 Soma 0 Soma 0
  • 74.
  • 75. Medidas de Dispersão. Calculando a variância amostral para o MedA, temos: 610 6 3660 1 7 ) 35 16 ( ... ) 35 61 ( ) 35 15 ( 2 2 2 2           S Calcular a variância para o MedB. 666 . 1 6 10 1 7 ) 37 35 ( ... ) 35 35 ( ) 35 35 ( 2 2 2 2           S
  • 76. Medidas de Dispersão. O valor da variância é sempre positivo. Algumas conclusões relacionadas com a variância. Quando todos os elementos da série são iguais, a variância é igual a zero. O valor da variância é uma medida em escala diferente dos dados.
  • 77. Medidas de Dispersão. Para resolver o problema da diferença de escala entre variância e os dados, utilizamos o desvio padrão. O desvio padrão é a raiz quadrada da variância. 2 S S  Med. A: S = 24,698. Med. B : S = 1,29. Para o exemplo anterior.
  • 79.
  • 80.
  • 81.
  • 82.
  • 83.
  • 84. Medidas de Dispersão. Coeficiente de variação: Mede a variabilidade em termos relativos, dividindo o desvio padrão pela média. % 100   x S CVa Baixa: menor que 10% Médio: de 10% a 20% Alto: de 20% a 30% Muito Alto: acima de 30% Índices para avaliar a variação dos dados.
  • 85.
  • 86. Resumo descritivo básico para um conjunto de dados quantitativos. n Média Mediana Desvio-Padrão CV Q1 Q3 n : nº de dados na pesquisa Média : média aritmética dos dados (centralidade). Mediana : valor mediano dos dados (centralidade). Desvio Padrão: Desvio padrão dos dados (Dispersão). CV: Coeficiente de Variação (Dispersão). Q1: Primeiro Quartil (Posição). Q3: Terceiro Quartil (Posição).
  • 87. Introdução à Teoria das Probabilidades JOELMIR FELICIANO
  • 88. Conceitos Básicos Experimento Aleatório ou Fenômeno Aleatório Situações ou acontecimentos cujos resultados não podem ser previstos com certeza. Exemplos: • Condições climáticas do próximo domingo; • Taxa de inflação do próximo mês; • Resultado ao lançar um dado ou moeda; • Tempo de duração de uma lâmpada. Espaço Amostral () Conjunto de todos os possíveis resultado de um experimento aleatório ou fenômeno aleatório.
  • 89. Exemplos: 1. Lançamento de um dado.  ={1,2,3,4,5,6} 2. Tipo sanguíneo de um individuo.  ={A, B, AB,0} 3. Opinião de um eleitor sobre um projeto.  ={Favorável,Contrário} 4. Tempo de duração de uma lâmpada  ={t; t>0) Evento subconjunto do espaço amostral  Notação: A, B, C,... Exemplos: No exemplo 1, alguns eventos: A: sair face par:  A={2,4,6}   B: Sair face maior que 3  B={4,5,6}   C: sair face 1  C={1}   D: sair face 7  D={ } (evento impossível)=  (conjunto vazio)  
  • 90. Operação com eventos Sejam os eventos A e B definidos no mesmo espaço amostral •AB: União dos eventos A e B. Representa a ocorrência de pelo menos um dos eventos A ou B •AB: Intersecção dos eventos A e B. Representa a ocorrência simultânea dos eventos A e B. • A e B são disjuntos ou mutuamente exclusivos quando não têm elementos em comum, isto é, AB=  • A e B são complementares se sua intersecção é vazia e sua união o espaço amostral, isto é. AB=  e AB= . • O complementar de um evento A é representado por A ou AC
  • 91. • A  C = {2, 4, 6}  {1} = {1, 2, 4, 6} • A  C = {2, 4, 6}  {1} =  • A  B: = {2, 4, 6}  {4, 5, 6} = {4, 6} • A  B = {2, 4, 6}  {4, 5, 6} = {2, 4, 5, 6} = {1, 2, 3, 4, 5, 6} Eventos: A = {2, 4, 6}, B = {4, 5, 6} e C = {1} Exemplo: Lançamento de um dado • AC = {1, 3, 5}
  • 92. Probabilidade Pergunta: Como atribuir probabilidade aos elementos do espaço amostral?
  • 93. Definições de probabilidades Definição Clássica ou a priori Se um experimento aleatório tiver n() resultados mutuamente exclusivos e igualmente prováveis e se um evento A tiver n(A) desses resultados. A probabilidade do evento A representado por P(A), é dado por: ) ( ) ( ) (   n A n A P Exemplo: Considere o lançamento de 2 dados balanceados. Calcular a probabilidade de: a) Obter soma 7; b) Obter soma maior que 10; c) Que o resultado do primeiro dado seja superior ao resultado do segundo.
  • 95. Suponhamos que realizamos um experimento n vezes (n grande) e destas o evento A ocorre exatamente r<n vezes, então a frequência relativa de vezes que ocorreu o evento A, “r/n”, é a estimação da probabilidade que ocorra o evento A, ou seja, n r A P  ) ( Essa estimação da probabilidade por frequência relativa de um evento A, é próxima da verdadeira probabilidade do evento A, quando n tende ao infinito. Definição frequentista ou a posteriori Exemplo: Considere o lançamento de uma moeda. Calcular a probabilidade de A={ resultado obtido é cara}. fr1 fr2 fr3 fr4 frA Cara 2/5 6/10 22/50 47/100 0,5 Coroa 3/5 4/10 28/50 53/100 0,5 n 5 10 50 100 
  • 96. Definição axiomática A probabilidade de um evento A define-se com o número P(A), tal que satisfaz os seguintes axiomas:                    n i i n A P A A Se iii P ii A A P i 1 n 1 i i 1 ) ( A P então , exclusivos mutuamente eventos são , , ) ( 1 ) ( ) ( , 1 ) ( 0 ) (   Propriedades ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( , , , . 5 ) ( ) ( ) ( ) ( , , . 4 ) ( ) ( , . 3 ) ( 1 ) ( , . 2 0 ) ( . 1 C B A P C A P C B P B A P C P B P A P C B A P então C B A Se B A P B P A P B A P então B A Se B P A P então B A Se A P A P então A Se P c                                  Regra da adição de probabilidades
  • 97. Exemplo 1. Na tabela 1, apresenta-se a composição por raça e sexo de uma população de um país. Tabela 1: Distribuição da população por raça e sexo. Sexo Raça Masculino Feminino Total Branca 1726384 2110253 3836637 Outra 628309 753125 1381434 Total 2354693 2863378 5218071 Suponha que selecionamos um habitante desse país e consideremos os eventos: H: "o habitante selecionado é do sexo masculino" Hc :"o habitante selecionado é do sexo feminino" B: "o habitante selecionado é da raça branca" Bc : "o habitante selecionado é de outra raça" H  B : "o habitante selecionado é de sexo masculino e da raça branca" H  B : "o habitante selecionado é de sexo masculino ou da raça branca" Hc B : "o habitante selecionado é de sexo feminino e da raça branca" Hc B : "o habitante selecionado é de sexo feminino ou da raça branca" Hc Bc :"o habitante selecionado é de sexo feminino e de outra raça " Hc  Bc "o habitante selecionado é de sexo feminino ou de outra raça"
  • 98. As probabilidades de cada um destes eventos são: . 880 , 0 404 , 0 739 , 0 549 , 0 ) ( ) ( ) ( ) ( ; 404 , 0 5218071 2110253 ) ( ; 855 , 0 331 , 0 735 , 0 451 , 0 ) ( ) ( ) ( ) ( 331 , 0 5218071 1726384 ) ( ; 265 , 0 735 , 0 1 ) ( 1 ) ( 735 , 0 5218071 3836637 ) ( ; 549 , 0 451 , 0 1 ) ( 1 ) ( ; 451 , 0 5218071 2354693 ) (                                         B H P B P H P B H P B H P B H P B P H P B H P B H P B P B P B P H P H P H P c c c c c c
  • 99. Probabilidade Condicional e Independência Definição:[Probabilidade condicional] Sejam A e B dois eventos em um mesmo espaço amostral, , a probabilidade condicional de A dado que ocorreu o evento B, é representado por P(A|B) é dado por: Exemplo 2. Selecionamos uma semente, ao acaso, uma a uma e sem reposição de uma sacola que contem 10 sementes de flores vermelhas e 5 de flores brancas. Qual é a probabilidade de que : (a) a primeira semente seja vermelha. ? (b) a segunda seja branca se a primeira foi vermelha.? (1) . 0 ) ( , ) ( ) ( ) | (    B P B P B A P B A P
  • 100. Sejam os eventos: branca" é semente 2 :" V ; vermelha" é semente 2 A " : branca" é semente 1 A :" V ; vermelha" é semente 1 A " : a c 2 a 2 a c a 1 1 A V V (a) 3 2 15 10 ) ( 1   V P (b) 14 5 ) | ( 1 2  V V P c Essas probabilidades podem ser representados em um diagrama da árvore de probabilidades, a qual é mostrado na figura 1
  • 101. Figura 1: Diagrama de árvore de probabilidade Da expressão (1), pode-se deduzir uma relação bastante útil, ), | ( ) ( ) ( B A P B P B A P   Que é conhecida como regra do produto de probabilidades ou probabilidade da interseção • 1 • Total • V1 c V2 c V1 c V2 • V1V2 c • V1V2 • Probabilidade • Resultados 7 3 14 9 15 10   21 5 14 5 15 10   21 5 14 10 15 5   21 2 14 4 15 5  
  • 102. Exemplo 3: No exemplo 2, suponha que temos interesse em determinar a probabilidade que as duas sementes selecionadas sejam brancas. 21 2 14 4 15 5 ) | ( ) ( ) P( brancas" são semente 2 e 1 a " : é evento O 1 2 1 2 1 a a 2 1       c c c c c c c V V P V P V V V V Teorema 1: Se B é um evento em , tal que P(B)>0, então: ). | ( ) | ( ) | ( ) | ( : , , , . 3 ) | P(A 1 ) | ( ) | ( 1 ) | P(A : então , B A, Se . 2 0 ) | ( . 1 c c B C A P B C P B A P B C A P então C B A Se B B A P ou B A P B B P               
  • 103. Exemplo 3: Na Cidade de São Paulo, a probabilidade de chuva no primeiro dia de setembro é 0,50 e a probabilidade de chuva nos dois primeiros dias de setembro é 0,40. Se no primeiro de setembro choveu, qual é a probabilidade que no dia seguinte não chova ? Solução: Sejam os eventos: A:” chove no primeiro de setembro”, B:”chove no segundo dia de setembro”. Do enunciado do problema temos : P(A)=0,50 e P(AB)=0,40. A probabilidade pedida é: 20 , 0 50 , 0 40 , 0 1 ) ( ) ( 1 ) | ( 1 ) | ( *         A P B A P A B P A B P c * Pelo teorema 1.2.
  • 104. Definição[Independência de eventos] Dois eventos A e B são independentes se a informação da ocorrência ou não de B não altera a probabilidade da ocorrência de A. Isto é, P(A|B)=P(A), P(B)>0 Conseqüentemente, temos que dois eventos A e B são independentes se somente se, P(AB)=P(A)P(B). Exemplo 4: Em uma escola 20% dos alunos tem problemas visuais, 8% problemas auditivos e 4% tem problemas visuais e auditivos. Selecionamos um aluno desta escola ao acaso: (a) os eventos de ter problemas visuais e auditivos são eventos independentes? (b) se aluno selecionado tem problemas visuais, qual é a probabilidade de que tenha problemas auditivos? (c)qual é a probabilidade de não ter problemas visuais ou ter problemas auditivos ?
  • 105. V:” o aluno tem problemas visuais” A:” o aluno tem problemas auditivos”. Do enunciado temos: P(V)=0,20, P(A)=0,08 e P(AV)=0,04.   84 , 0 08 , 0 04 , 0 1 08 , 0 08 , 0 2 , 0 1 ) ( ) ( 1 ) ( ) ( ) ( 1 ) | ( 1 ) ( ) ( ) ( 1 ) | ( ) ( ) ( ) ( 1 ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( . 20 , 0 20 , 0 04 , 0 ) ( ) ( ) | ( ) ( . ), ( ) ( ) ( Como . 04 , 0 ) ( 016 , 0 08 , 0 2 , 0 ) ( ) ( ) (                                                    A P A V P A P A P V P A V P A P A P V P A V P A P A P V P A V P A P V P A V P c V P A V P V A P b tes independen são não V e A A P V P A V P A V P A P V P a c c c c Solução: sejam os eventos:
  • 106. Teorema 2: Se A , B eventos em  são eventos independentes, então: tes independen são (iii) tes independen são ) ( tes. independen são ) ( c c c c B e A B e A ii B e A i Exemplo 5: Um atirador acerta 80% de seus disparos e outro (na mesmas condições de tiro), 70%. Qual é a probabilidade de acertar se ambos atiradores disparam simultaneamente no alvo.? Considere que o alvo foi acertado quando pelo menos, uma das duas balas tenha feito impacto no alvo.
  • 107.    . 94 , 0 ] 7 , 0 1 ][ 8 , 0 1 [ 1 ) P(B 1 ) P(B 1 1 ) ( ) ( 1 ) ( 1 ) ( forma segunda uma de resolvido ser pode exemplo, este amente Alternativ 94 , 0 7 , 0 8 , 0 7 , 0 8 , 0 ) (B ) P(B ) P(B ) P(B ) ( ) P(B ) P(B ) ( , . 7 , 0 ) ( 8 , 0 ) P(B 1,2. i , alvo" o acerta atirador o :" B : eventos os Sejam 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1                                   c c c c i B P B P B B P B B P P B B P B B P Logo B P e i
  • 108. Teorema de Bayes Definição [Partição do espaço amostral]. Uma coleção de eventos k B B , , 1  formam uma partição do espaço amostral se eles não têm intersecção entre si e sua união é igual ao espaço amostral.  k 1 i e j i para       i j i B B B  Teorema da probabilidade total. Se k B B , , 1  , formam uma partição do espaço amostral , então qualquer evento A em , satifaz:       k i i i k k B A P B P B A P B P B A P B P A P 1 1 1 ) | ( ) ( ) | ( ) ( ) | ( ) ( ) ( 
  • 109. Teorema Bayes. Se k B B , , 1  , formam uma partição do espaço amostral , e A é qualquer evento em , então:    k i i i i i i B A P B P B A P B P A B P 1 ) | ( ) ( ) | ( ) ( ) | ( Exemplo 6: Uma montadora trabalha com 2 fornecedores (A e B) de uma determinada peça. As chances de que uma peça proveniente dos fornecedores A e B esteja fora das especificações são 10% e 5% respectivamente. A montadora recebe 30% das peças do fornecedor A e 70% de B. Se uma peça do estoque inteiro é escolhido ao acaso: (a) Calcule a probabilidade de que ela esteja fora das especificações. (b) Se uma peça escolhida ao acaso está fora das especificações, qual é a probabilidade que venha do fornecedor fornecedor A ?
  • 110. Solução: Sejam os eventos: A: “ peça selecionada seja do fornecedor A” B:” peça selecionada seja do fornecedor B” E:” peça selecionada esteja fora das especificações” Do enunciado do problemas temos:P(A)=0,30; P(B)=0,70; P(E|A)=0,10 e P(E|B)=0,05.
  • 111. (a) P(E)=P(A)P(E|A)+P(B)P(E|B)=(0,30)(0,10)+(0,70)(0,05)=0,065 (b) P(A|E)=? Pelo teorema de Bayes temos: 0,46 065 , 0 03 , 0 05 , 0 70 , 0 10 , 0 30 , 0 10 , 0 30 , 0 ) | ( ) ( ) | ( ) ( ) | ( ) ( ) | (          B E P B P A E P A P A E P A P E A P A solução do exemplo anterior é facilitada pelo diagrama de árvore de probabilidades. Pelo teorema da probabilidade total temos:
  • 112. Funções de Distribuição de Probabilidades. • Distribuição de Bernoulli. • Distribuição Binomial. • Distribuição Normal
  • 113.
  • 114.
  • 115.
  • 116.
  • 117.
  • 118.
  • 119.
  • 120.
  • 121.
  • 122.
  • 123.
  • 124.
  • 126. Objetivo Explicar uma variável quantitativa segundo uma outra variável quantitativa. Exemplos • Preço de um imóvel segundo a área construída • Consumo de combustível segundo o preço do combustível e a região • Valorização de uma ação segundo a valorização da bolsa • Taxa de criminalidade segundo a taxa de desemprego • Tempo de reação em um processo químico segundo a taxa de concentração do reagente.
  • 127. Algumas definições a) diagrama de dispersão: representação gráfica entre duas variáveis quantitativas b) correlação: quantifica a força da relação linear entre duas variáveis quantitativas c) regressão linear: explicita a forma da relação linear
  • 128. Exemplo 1: nota da prova e tempo de estudo X : tempo de estudo (em horas) Y : nota da prova Pares de observações (Xi , Yi) Tempo Nota 3,0 4,5 7,0 6,5 2,0 3,7 1,5 4,0 12,0 9,3
  • 130. Coeficiente de correlação linear O coeficiente de correlação linear é definido como                                 n y y n x x n y x xy S S S r yy xx xy 2 2 2 2
  • 131. Propriedades do coeficiente de correlação linear Propriedade -1  r  1 Classificação da correlação r = 1, correlação linear positiva e perfeita r = -1, correlação linear negativa e perfeita r = 0, inexistência de correlação linear
  • 132. Exemplo do cálculo da correlação Tempo ( X ) Nota ( Y ) X2 Y2 XY 3,0 4,5 9 20,25 13,5 7,0 6,5 49 42,25 45,5 2,0 3,7 4 13,69 7,4 1,5 4,0 2,25 16 6 12,0 9,3 144 86,49 111,6 25,5 28 208,25 178,68 184     9960 , 0 5 28 68 , 178 5 5 , 25 25 , 208 5 28 * 5 , 25 184 2 2 2 2 2 2                                                                     n y y n x x n y x xy r
  • 133. Gráficos - exemplos da classificação da correlação Exemplo para r = 1
  • 134. Gráficos - exemplos da classificação da correlação Exemplo para r = -1
  • 135. Gráficos - exemplos da classificação da correlação Exemplo para 0 < r < 1
  • 136. Gráficos - exemplos da classificação da correlação Exemplo para -1 < r < 0
  • 137. Gráficos - exemplos da classificação da correlação Exemplo para r = 0
  • 138. Gráficos - exemplos da classificação da correlação Outro exemplo para r = 0
  • 139. Exercício. Considere a relação entre temperatura e rendimento em um processo químico . Os dados estão ilustrados abaixo: Temperatura ( ºC ) Rendimento (%) 30 35 35 40 40 42 60 70 70 85 90 87 100 91 Construa o diagrama de dispersão e encontre o coeficiente de correlação.
  • 140. Diagrama de dispersão Coeficiente de correlação: r = 0.9591233
  • 141. Reta ajustada Definição de a e b a : intercepto ou coeficiente linear b : inclinação ou coeficiente angular Interpretação Para cada aumento de uma unidade em X, temos um aumento de b unidades em Y.
  • 142. Cálculo dos Coeficientes de Regressão.            n x x n y x xy S S b xx xy 2 2 n x x n y y x b y a       e onde ,
  • 143. Cálculo dos coeficientes de Regressão. Tempo ( X ) Nota ( Y ) X2 Y2 XY 3,0 4,5 9 20,25 13,5 7,0 6,5 49 42,25 45,5 2,0 3,7 4 13,69 7,4 1,5 4,0 2,25 16 6 12,0 9,3 144 86,49 111,6 25,5 28 208,25 178,68 184 5268 , 0 2 , 78 2 , 41 5 5 , 25 25 , 208 5 28 * 5 , 25 184 2 2 2                    n x x n y x xy b 9133 , 2 1 , 5 * 5268 , 0 6 , 5      x b y a
  • 144. Equação da reta: Exemplo Notas
  • 145. Exercício. Considere a relação entre temperatura e rendimento em um processo químico . Os dados estão ilustrados abaixo: Temperatura ( ºC ) Rendimento (%) 30 35 35 40 40 42 60 70 70 85 90 87 100 91 Encontre a reta ajustada.
  • 146. Exercício. x y 87 . 0 07 . 12 ˆ   07 . 12  a 86 . 0  b Reta ajustada Interpretação: A cada unidade aumentada da temperada, o rendimento aumenta em média em 0.87%. 9591 . 0  R Coeficiente de Determinação: