Estatística Descritiva
Professor Dr. Geraldo Veríssimo de Souza Barbosa
UFAL CECA
UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS
CAMPUS DE ENGENHARIAS E CIÊNCIAS AGRÁRIAS
DISCIPLINA: ESTATÍSTICA GERAL
Estatística Descritiva: conjunto de
técnicas que permite descrever e
resumir os dados de uma
característica (variável)
▪ O objetivo da Estatística Descritiva (dedutiva) é a
redução de dados
▪ Sintetizamos numerosos dados a algumas
informações
▪ São as tabelas de frequências, gráficos, médias,
desvios padrões, índices, taxas, coeficientes, etc.
Desempenho geral dos estudantes de Agronomia do
CECA/UFAL no ENADE/2019
Desempenho geral dos estudantes de Agronomia do
CECA/UFAL no ENADE/2019
▪ É uma representação das informações em forma
matricial, isto é, em linhas e colunas. Exemplo:
TABELA
Número de alunos de Estatística Geral da turma 2016.2, de acordo
com o ano de entrada
Ano de entrada
do aluno
Nº de alunos
2010 1
2011 0
2012 1
2013 1
2014 4
2015 33
Total 40
Essa é uma tabela bidimensional, tem linhas e colunas.
O título explica o
conteúdo da tabela
O Cabeçalho especifica o
conteúdo das colunas
Corpo da tabela: são os dados (as informações)
▪ Vamos considerar o exemplo de um conjunto de
dados de duas variáveis mensuradas em 20
plântulas de cana-de-açúcar - Número de Folhas por
Plântula (NFP) e Altura da Plântula (AP), em cm
i NFP AP
1 6 88,2
2 4 59,4
3 4 64,6
4 7 91,3
5 5 77,2
6 6 85,0
7 6 72,3
8 6 80,1
9 6 75,0
10 8 102,3
i NFP AP
11 7 95,0
12 6 78,7
13 7 81,4
14 5 70,0
15 6 79,5
16 6 71,2
17 8 97,5
18 6 85,0
19 5 74,1
20 6 76,3
▪ Distribuição de frequências para dados de variáveis
discretas
▪ Os dados são agrupados, do menor para o maior valor,
exibindo cada valor observado, suas frequências
absolutas e relativas
▪ Não há perda de informações
▪Aplicação para os dados de NFP
▪Rol de NFP (dados em ordem crescente)
4 4 5 5 5 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 7 7 7 8 8
NFP
4
5
6
7
8
f
2
3
10
3
2
fr (%)
10
15
50
15
10
fa
2
5
15
18
20
fra (%)
10
25
75
90
100
▪ Distribuição de frequências para a variável NFP
f: frequência; fr: frequência relativa; fa: frequência
acumulada; fra: frequência relativa acumulada
▪ Distribuição de frequências para a variável NFP
NFP f fr (%) fa fra (%)
4 2 10 2 10
5 3 15 5 25
6 10 50 15 75
7 3 15 18 90
8 2 10 20 100
f: frequência; fr: frequência relativa; fa: frequência acumulada;
fra: frequência relativa acumulada
• O NFP variou entre 4 e 8
• O valor mais frequente de NFP foi 6
• 10% das plântulas apresentaram 8 folhas por plântula
• 90% das plântulas apresentaram no máximo 7 folhas por
plântula
• 80% das plântulas apresentaram entre 5 e 7 folhas por plântula
Algumas interpretações
Histograma de frequências para NFP
Histograma de frequências relativas para NFP
Polígono de frequências relativas
acumuladas para NFP (ogiva de NFP)
Distribuição de frequências para dados de
variáveis contínuas
▪ Os dados são agrupados em classes
▪ Para cada classe são apresentadas as frequências
absolutas e relativas
▪ Nesse caso há perda de informações
▪ Devemos ter classes com intervalos que facilitem a
interpretação dos resultados
▪ É comum considerar entre 5 e 15 classes, pois abaixo de 5
pode ocultar detalhes importantes e acima de 15 torna a
apresentação demasiadamente detalhada
▪ Uma regra prática para determinar o número de classes é tomar
a raiz quadrada do número de dados e ajustar para o intervalo
de 5 a 15 classes
▪Vamos considerar os dados de AP
▪Rol (dados em ordem crescente)
59,4 64,6 70,0 71,2 72,3 74,1 75,0 76,3 77,2 78,7
79,5 80,1 81,4 85,0 85,0 88,2 91,3 95,0 97,5 102,3
▪ Temos 20 dados de AP. Tomando-se a raiz quadrada de
20, podemos considerar 5 classes
▪ O maior valor é 102,3 cm e o menor valor é 59,4 cm
▪ A diferença entre o maior valor e o menor valor é de
42,9 cm (amplitude dos dados)
▪ Dividindo-se essa amplitude dos dados (42,9 cm) por 5
classes, encontramos a amplitude de cada classe (8,58
cm)
▪ Vamos aproximar a amplitude de cada classe para 10
cm (facilitará as interpretações)
▪ Nesse caso consideramos o limite inferior da primeira
classe abaixo do menor valor
▪ Distribuição de frequências para a variável Altura
da Planta (AP)
PM: ponto médio da classe; f: frequência; fr: frequência relativa;
fa: frequência acumulada; fra: frequência relativa acumulada
Classe AP
(55 a 65]
(65 a 75]
(75 a 85]
(85 a 95]
(95 a 105]
PM
60
70
80
90
100
f
2
5
8
3
2
fr (%)
10
25
40
15
10
fa
2
7
15
18
20
fra (%)
10
35
75
90
100
▪ Distribuição de frequências para a variável Altura
da Planta (AP)
Classe AP PM f fr (%) fa fra (%)
(55 a 65] 60 2 10 2 10
(65 a 75] 70 5 25 7 35
(75 a 85] 80 8 40 15 75
(85 a 95] 90 3 15 18 90
(95 a 105] 100 2 10 20 100
PM: ponto médio da classe; f: frequência; fr: frequência relativa;
fa: frequência acumulada; fra: frequência relativa acumulada
• A classe de AP mais frequente foi (75 a 85]
• 10% das plântulas apresentaram altura entre 95 e 105 cm
• 75% das plântulas apresentaram altura de no máximo 85 cm
• 80% das plântulas apresentaram altura entre 65 e 95 cm
Algumas interpretações
Histograma de frequências para AP
Histograma de frequências relativas para AP
Polígono de frequências relativas acumuladas
para AP (ogiva de AP)
• Medidas de posição ou de tendência
central dos dados
▪São usadas para indicar valores que
representem melhor o conjunto de dados
▪ É a mais importante medida de posição dos dados
▪ É o ponto de equilíbrio dos dados
Na População: x1, x2,...,xN
Média = μ =
𝒙𝟏+𝒙𝟐+⋯+𝒙𝑵
𝑵
=
σ 𝒙𝒊
𝑵
MÉDIA (μ ou m)
MÉDIA (μ ou m)
Na Amostra: x1, x2,...,xn
Média = ഥ
𝒙 = m =
𝒙𝟏+𝒙𝟐+⋯+𝒙𝒏
𝒏
=
σ 𝒙𝒊
𝒏
Média dos dados da amostra de NFP
m =
𝟔+𝟒+⋯+𝟓+𝟔
𝟐𝟎
=
𝟏𝟐𝟎
𝟐𝟎
= 𝟔
Média dos dados da amostra de AP
m =
𝟖𝟖,𝟐+𝟓𝟗,𝟒+⋯+𝟕𝟒,𝟏+𝟕𝟔,𝟑
𝟐𝟎
=
𝟏.𝟔𝟎𝟒,𝟏
𝟐𝟎
= 𝟖𝟎, 𝟐
▪ É usada quando os dados estiverem agrupados
▪ Se tivermos n observações da variável X, das quais n1
são iguais a x1, n2 são iguais a x2, etc, nk iguais a xk,
então:
MÉDIA Ponderada (mp)
mp =
(𝒏𝟏)(𝒙𝟏)+(𝒏𝟐)(𝒙𝟐)+⋯+(𝒏𝒌)(𝒙𝒌)
𝒏𝟏+𝒏𝟐+ ⋯+𝒏𝒌
Observe que 𝒏𝟏 + 𝒏𝟐 + ⋯ + 𝒏𝒌 = Ʃ𝒏𝒊 = 𝒏
Média ponderada dos dados de NFP
mp =
𝟐 𝟒 + 𝟑 𝟓 + 𝟏𝟎 𝟔 + 𝟑 𝟕 +(𝟐)(𝟖)
𝟐+𝟑+𝟏𝟎+𝟑+𝟐
=
𝟏𝟐𝟎
𝟐𝟎
= 𝟔
▪ No caso de variáveis discretas não há perda de
informação. A média aritmética é igual a média
ponderada
Média ponderada dos dados de AP
mp =
𝟐 𝟔𝟎 + 𝟓 𝟕𝟎 + 𝟖 𝟖𝟎 + 𝟑 𝟗𝟎 +(𝟐)(𝟏𝟎𝟎)
𝟐+𝟓+𝟖+𝟑+𝟐
=
𝟏.𝟓𝟖𝟎
𝟐𝟎
= 𝟕𝟗, 𝟎
▪ No caso de variáveis contínuas há perda de
informação. A média aritmética é diferente da média
ponderada
▪ Para dados ordenados (Rol), a mediana é o valor que
divide a série dos dados em duas partes iguais
▪ Metade dos valores se situa abaixo e a outra metade
acima da mediana
▪ Para n ímpar a mediana será o valor central e para n par
a mediana será a média dos dois valores centrais
▪ É uma medida estatística menos importante que a
média
MEDIANA (Md)
▪ Para os dados de NFP:
Md =
𝟔+𝟔
𝟐
= 𝟔
Uma regra prática usa a distribuição de frequências dos
dados. Tomar o valor de NFP quando a fra for de 50%
MEDIANA (Md)
4 4 5 5 5 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 7 7 7 8 8
▪ Distribuição de frequências para a variável NFP
NFP f fr (%) fa fra (%)
4 2 10 2 10
5 3 15 5 25
6 10 50 15 75
7 3 15 18 90
8 2 10 20 100
f: frequência; fr: frequência relativa; fa: frequência absoluta;
fra: frequência relativa absoluta.
50%
Md = 6
▪ Md =
𝟕𝟖,𝟕+𝟕𝟗,𝟓
𝟐
= 𝟕𝟗, 𝟏
MEDIANA (Md)
59,4 64,6 70,0 71,2 72,3 74,1 75,0 76,3 77,2 78,7
79,5 80,1 81,4 85,0 85,0 88,2 91,3 95,0 97,5 102,3
▪ Para os dados de AP (Rol):
▪ Para variáveis contínuas é mais apropriado apresentar
a classe mediana
▪ Na distribuição de frequências dos dados tomamos a
classe quando a fra for de 50%
▪ Classe mediana de AP: (75 a 85]
MEDIANA (Md)
▪ Distribuição de frequências para a variável Altura da Planta (AP)
Classe
AP PM f fr (%) fa fra (%)
(55 a 65] 60 2 10 2 10
(65 a 75] 70 5 25 7 35
(75 a 85] 80 8 40 15 75
(85 a 95] 90 3 15 18 90
(95 a 105] 100 2 10 20 100
PM: ponto médio da classe; f: frequência; fr: frequência relativa;
fa: frequência acumulada; fra: frequência relativa acumulada.
50%
Classe mediana
▪ É o valor mais frequente em uma série de dados
▪ É a medida de posição menos útil
▪ Para variáveis contínuas, é mais indicado usar a
classe modal, ou aquela com maior frequência
MODA (Mo)
▪ Para a variável NFP a Moda é 6 folhas por plântula
▪ Para a variável AP, a classe modal é (75 a 85] cm
MODA (Mo)
Medidas de dispersão ou de variabilidade
dos dados
▪ Indicam se os valores estão próximos
ou separados uns dos outros
Medidas de dispersão ou de variabilidade dos
dados
Exemplo: sejam as amostras A e B
i xi
1 2,5
2 3
3 3,5
Amostra A
i xi
1 2
2 3
3 4
Amostra B
Intervalo ou amplitude (Δ)
▪ É a diferença entre o maior e o menor
valor
▪ Para a amostra A:
▪ Mín = 2,5 ; Máx = 3,5 ; Δ = 3,5 – 2,5 = 1
▪ Para a amostra B:
▪ Mín = 2 ; Máx = 4 ; Δ = 4 – 2 = 2
Desvio, erro ou afastamento da média (ei)
É a diferença entre qualquer valor do
conjunto de dados e a média
ei = xi - m
Desvio, erro ou afastamento da média (ei)
Para a amostra A: m = 3
Obs: Soma dos erros = 0; média dos erros = 0
ei = xi - m
i xi ei
1 2,5 -0,5
2 3 0,0
3 3,5 0,5
Amostra A
Desvio, erro ou afastamento da média (ei)
Para a amostra B: m = 3
Obs: Soma dos erros = 0; média dos erros = 0
ei = xi - m
i xi ei
1 2 -1
2 3 0
3 4 1
Amostra B
VARIÂNCIA (σ2 ou s2 )
Uma das alternativa para evitar que a soma
dos desvios seja nula é considerarmos
seus quadrados. A variância é, pois, a
média dos desvios quadráticos.
VARIÂNCIA (σ2 ou s2 )
Na população (σ2 ):
σ2
=
σ 𝑒𝑖
2
𝑁
=
σ 𝑥𝑖
2
− (σ 𝑥𝑖)2
/𝑁
𝑁
VARIÂNCIA (σ2 ou s2 )
Na amostra (s2):
O termo (n-1) do denominador da variância, chama-se
graus de liberdade (gl)
𝑠2
=
σ 𝑒𝑖
2
𝑛 − 1
=
σ 𝑥𝑖
2
− (σ 𝑥𝑖)2
/𝑛
𝑛 − 1
VARIÂNCIA (σ2 ou s2 )
Para a amostra A:
𝑠2
=
σ 𝑒𝑖
2
𝑛−1
=
0,5
2
= 0,25
27,5 − (9)2
/3
3 − 1
=
0,5
2
= 0,25
𝑠2
=
σ 𝑥𝑖
2
− (σ 𝑥𝑖)2
/𝑛
𝑛 − 1
=
i xi ei ei
2
xi
2
1 2,5 -0,5 0,25 6,25
2 3 0,0 0,00 9,00
3 3,5 0,5 0,25 12,25
Total 9 0 0,50 27,50
m 3 0
Amostra A
VARIÂNCIA (σ2 ou s2 )
Para a amostra B:
𝑠2
=
σ 𝑒𝑖
2
𝑛−1
=
2
2
= 1,00
29 − (9)2
/3
3 − 1
=
2
2
= 1,00
𝑠2
=
σ 𝑥𝑖
2
− (σ 𝑥𝑖)2
/𝑛
𝑛 − 1
=
i xi ei ei
2
xi
2
1 2 -1 1 4,00
2 3 0 0 9,00
3 4 1 1 16,00
Total 9 0 2 29,00
m 3 0
Amostra B
DESVIO PADRÃO (σ ou s)
O problema da variância é que ela é uma
medida com escala quadrática
Desvio padrão = 𝑽𝒂𝒓𝒊â𝒏𝒄𝒊𝒂
Para encontrar uma medida com a escala
original dos dados, devemos extrair a raiz
quadrada da variância, que é o desvio
padrão
DESVIO PADRÃO (σ ou s)
Para a amostra A: s = 𝟎, 𝟐𝟓 = 0,50
Para a amostra B: s = 𝟏, 𝟎𝟎 = 1,00
ERRO PADRÃO DA MÉDIA - s (m) ou s (ഥ
𝒙)
É uma medida de variação da média
s (m) = s (ഥ
𝒙) =
𝒔
𝒏
Quando tivermos uma amostra com n dados,
uma estimativa da média equivalente a m ou ഥ
𝒙 e
estimativa de desvio padrão de s, o erro padrão
da média é obtido pela expressão:
ERRO PADRÃO DA MÉDIA - s (m) ou s (ഥ
𝒙)
Para a amostra A: s (m) =
𝟎,𝟓
𝟑
= 0,29
Para amostra B: s (m) =
𝟏,𝟎
𝟑
= 0,58
Coeficiente de Variação (CV)
É uma medida relativa de variação dos
dados
CV (%) =
𝟏𝟎𝟎 𝒔
𝒎
Representa, em percentagem, o quanto o
desvio padrão vale em relação à média
Coeficiente de Variação (CV)
Para a amostra A: CV =
𝟏𝟎𝟎 (𝟎,𝟓)
𝟑
= 16,67%
Para amostra B: CV =
𝟏𝟎𝟎 (𝟏,𝟎)
𝟑
= 33,33%
Interpretação do CV
O CV mede a precisão dos dados
CV( %) Variação Precisão
<5 Muito baixa Muito alta
5 a 10 Baixa Alta
10 a 20 Média Média
20 a 30 Alta Baixa
>30 Muito alta Muito baixa
Impreciso e Inexato
Preciso e Exato
Preciso e Inexato
Impreciso e exato
PRECISÃO e EXATIDÃO
G.V.S.BARBOSA - CEP 2016
Prática: uso de calculadora
SEPARATRIZES (QUARTIS, DECIS E
PERCENTIS)
▪ Dividem a série dos dados ordenados (Rol)
em partes iguais.
Obs: No cálculo da separatriz, quando a ordem
coincidir com um número inteiro i o valor a ser usado é
o da média aritmética entre os dados que ocupam as
posições i e i+1. Quando a ordem não for um número
inteiro a regra é arredondar para a posição do número
inteiro acima da ordem e tomar o valor correspondente.
SEPARATRIZES (QUARTIS, DECIS E PERCENTIS)
Valor x1 x2 x3 ... xn
Ordem (i) 1 2 3 ... n
Rol dos dados
Quartis (Q)
Dividem a série de dados em quatro partes iguais. São três quartis.
Q1 = 1º quartil, deixa 25% dos dados abaixo e 75% acima dele.
Q2 = 2º quartil, deixa 50% dos dados abaixo e 50% acima dele.
Q3 = 3º quartil, deixa 75% dos dados abaixo e 25% acima dele.
Exemplo de Quartis para NFP (n=20)
Q1 = 1º quartil; Ordem = n/4 = 20/4 = 5, então Q1 = (5+6)/2 = 5,5
Q2 = 2º quartil; Ordem = 2n/4 = 40/4 = 10, então Q2 = (6+6)/2 = 6
Q3 = 3º quartil; Ordem = 3n/4 = 60/4 = 15, então Q3 = (6+7)/2 = 6,5
NFP 4 4 5 5 5 6 6 6 6 6
Ordem 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
NFP 6 6 6 6 6 7 7 7 8 8
Ordem 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Q1 = 1º quartil; Ordem = n/4 = 20/4 = 5, então Q1 = (72,3+74,1)/2 = 73,2
Q2 = 2º quartil; Ordem = 2n/4 = 40/4 = 10, então Q2 = (78,7+79,5)/2 = 79,1
Q3 = 3º quartil; Ordem = 3n/4 = 60/4 = 15, então Q3 = (85+88,2)/2 = 86,6
AP 59,4 64,6 70,0 71,2 72,3 74,1 75,0 76,3 77,2 78,7
Ordem 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
AP 79,5 80,1 81,4 85,0 85,0 88,2 91,3 95,0 97,5 102,3
Ordem 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Exemplo de Quartis para AP (n=20)
Decis (D)
Dividem a série de dados em dez partes iguais.
D1 = 1º decil, deixa 10% dos dados abaixo e 90% acima dele.
D2 = 2º decil, deixa 20% dos dados abaixo e 80% acima dele.
........................................................................................................
D9 = 9º decil, deixa 90% dos dados abaixo e 10% acima dele.
D2 = 2º decil; Ordem = 2n/10 = 40/10 = 4, então D2 = (5+5)/2 = 5
D8 = 8º decil; Ordem = 8n/10 = 160/10 = 16, então D8 = (7+7)/2 = 7
NFP 4 4 5 5 5 6 6 6 6 6
Ordem 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
NFP 6 6 6 6 6 7 7 7 8 8
Ordem 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Exemplo de Decis para NFP (n=20)
D1 = 1º decil; Ordem = n/10 = 20/10 = 2, então D1 = (64,6+70)/2 = 67,3
D9 = 9º decil; Ordem = 9n/10 = 180/10 = 18, então D9 = (95+97,5)/2 = 96,3
AP 59,4 64,6 70,0 71,2 72,3 74,1 75,0 76,3 77,2 78,7
Ordem 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
AP 79,5 80,1 81,4 85,0 85,0 88,2 91,3 95,0 97,5 102,3
Ordem 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Exemplo de Decis para AP (n=20)
PERCENTIS (P)
Dividem a série dos dados em 100 partes iguais.
P1 = 1º percentil, deixa 1% dos dados abaixo e 99% acima dele.
.............................................................................................................
P99 = 99º percentil, deixa 99% dos dados abaixo e 1% acima dele.
P32 = 32º percentil; Ordem = 32n/100 = 640/100 = 6,4
então P32 será o valor correspondente a ordem 7, ou P32 = 6
P85 = 85º percentil; Ordem = 85n/100 = 1700/100 = 17
então P85 = (7+7)/2 = 7
NFP 4 4 5 5 5 6 6 6 6 6
Ordem 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
NFP 6 6 6 6 6 7 7 7 8 8
Ordem 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Exemplo de Percentis para NFP (n=20)
P16 = 16º percentil; Ordem = 16n/100 = 320/100 = 3,2
então P16 será o valor de ordem 4 ou P16 = 71,2
P57 = 57º percentil; Ordem = 57n/100 = 1140/100 = 11,4
então P57 será o valor de ordem 12 ou P57 = 80,1
AP 59,4 64,6 70,0 71,2 72,3 74,1 75,0 76,3 77,2 78,7
Ordem 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
AP 79,5 80,1 81,4 85,0 85,0 88,2 91,3 95,0 97,5 102,3
Ordem 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Exemplo de Percentis para AP (n=20)
SEPARATRIZES (QUARTIS, DECIS E
PERCENTIS)
▪ Uma regra prática para obter as separatrizes
aproximadas é com base no valor
correspondente à frequência relativa
acumulada.
NFP f fr (%) fa fra (%)
4 2 10 2 10
5 3 15 5 25
6 10 50 15 75
7 3 15 18 90
8 2 10 20 100
EXEMPLOS DE SEPARATRIZES (QUARTIS, DECIS E PERCENTIS)
Separatriz NFP
Q1 5
Q2 6
Q3 6
D2 5
D8 7
P32 6
P85 7
Classe AP PM f fr (%) fa fra (%)
(55 a 65] 60 2 10 2 10
(65 a 75] 70 5 25 7 35
(75 a 85] 80 8 40 15 75
(85 a 95] 90 3 15 18 90
(95 a 105] 100 2 10 20 100
EXEMPLOS DE SEPARATRIZES (QUARTIS, DECIS E PERCENTIS)
Usando a classe
Separatriz Classe AP
Q1 (65 a 75]
Q2 (75 a 85]
Q3 (75 a 85]
D1 (55 a 65]
D9 (85 a 95]
P16 (65 a 75]
P57 (75 a 85]
Resumo estatístico para a variável NFP
Número de dados n 20
Mínimo Mín 4
Máximo Máx 8
Amplitude A 4
Total ∑x 120
Média m 6
Média ponderada
(Valor x frequências)
Moda mo 6
Mediana Med 6
Variância s2
1,16
Desvio padrão s 1,08
Erro padrão da média s(m) 0,24
Coeficiente de Variação CV (%) 17,93
Quartil inferior q1 5,5
Quartil superior q3 6,5
Segundo decil d2 5
Oitavo decil d8 7
32º percentil p32 6
mp 6
Resumo estatístico para a variável AP
Número de dados n 20
Mínimo Mín 59,4
Máximo Máx 102,3
Amplitude A 42,9
Total ∑x 1604,1
Média m 80,205
Média ponderada
(PM x frequências)
[75 a 85]
Mediana 79,1
Variância s2
118,74
Desvio padrão s 10,90
Erro padrão da média s(m) 2,44
Coeficiente de Variação CV (%) 13,6
Quartil inferior q1 73,20
Quartil superior q3 86,60
Primeiro decil d1 67,30
Nono decil d9 96,30
57º percentil p57 80,10
79,0
Classe Modal
mp

Estatística Descritiva (1).pdfeeeeeeeeee

  • 1.
    Estatística Descritiva Professor Dr.Geraldo Veríssimo de Souza Barbosa UFAL CECA UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS CAMPUS DE ENGENHARIAS E CIÊNCIAS AGRÁRIAS DISCIPLINA: ESTATÍSTICA GERAL
  • 2.
    Estatística Descritiva: conjuntode técnicas que permite descrever e resumir os dados de uma característica (variável)
  • 3.
    ▪ O objetivoda Estatística Descritiva (dedutiva) é a redução de dados ▪ Sintetizamos numerosos dados a algumas informações ▪ São as tabelas de frequências, gráficos, médias, desvios padrões, índices, taxas, coeficientes, etc.
  • 4.
    Desempenho geral dosestudantes de Agronomia do CECA/UFAL no ENADE/2019
  • 5.
    Desempenho geral dosestudantes de Agronomia do CECA/UFAL no ENADE/2019
  • 6.
    ▪ É umarepresentação das informações em forma matricial, isto é, em linhas e colunas. Exemplo: TABELA Número de alunos de Estatística Geral da turma 2016.2, de acordo com o ano de entrada Ano de entrada do aluno Nº de alunos 2010 1 2011 0 2012 1 2013 1 2014 4 2015 33 Total 40 Essa é uma tabela bidimensional, tem linhas e colunas. O título explica o conteúdo da tabela O Cabeçalho especifica o conteúdo das colunas Corpo da tabela: são os dados (as informações)
  • 7.
    ▪ Vamos consideraro exemplo de um conjunto de dados de duas variáveis mensuradas em 20 plântulas de cana-de-açúcar - Número de Folhas por Plântula (NFP) e Altura da Plântula (AP), em cm i NFP AP 1 6 88,2 2 4 59,4 3 4 64,6 4 7 91,3 5 5 77,2 6 6 85,0 7 6 72,3 8 6 80,1 9 6 75,0 10 8 102,3 i NFP AP 11 7 95,0 12 6 78,7 13 7 81,4 14 5 70,0 15 6 79,5 16 6 71,2 17 8 97,5 18 6 85,0 19 5 74,1 20 6 76,3
  • 8.
    ▪ Distribuição defrequências para dados de variáveis discretas ▪ Os dados são agrupados, do menor para o maior valor, exibindo cada valor observado, suas frequências absolutas e relativas ▪ Não há perda de informações
  • 9.
    ▪Aplicação para osdados de NFP ▪Rol de NFP (dados em ordem crescente) 4 4 5 5 5 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 7 7 7 8 8
  • 10.
    NFP 4 5 6 7 8 f 2 3 10 3 2 fr (%) 10 15 50 15 10 fa 2 5 15 18 20 fra (%) 10 25 75 90 100 ▪Distribuição de frequências para a variável NFP f: frequência; fr: frequência relativa; fa: frequência acumulada; fra: frequência relativa acumulada
  • 11.
    ▪ Distribuição defrequências para a variável NFP NFP f fr (%) fa fra (%) 4 2 10 2 10 5 3 15 5 25 6 10 50 15 75 7 3 15 18 90 8 2 10 20 100 f: frequência; fr: frequência relativa; fa: frequência acumulada; fra: frequência relativa acumulada
  • 12.
    • O NFPvariou entre 4 e 8 • O valor mais frequente de NFP foi 6 • 10% das plântulas apresentaram 8 folhas por plântula • 90% das plântulas apresentaram no máximo 7 folhas por plântula • 80% das plântulas apresentaram entre 5 e 7 folhas por plântula Algumas interpretações
  • 13.
  • 14.
    Histograma de frequênciasrelativas para NFP
  • 15.
    Polígono de frequênciasrelativas acumuladas para NFP (ogiva de NFP)
  • 16.
    Distribuição de frequênciaspara dados de variáveis contínuas ▪ Os dados são agrupados em classes ▪ Para cada classe são apresentadas as frequências absolutas e relativas ▪ Nesse caso há perda de informações
  • 17.
    ▪ Devemos terclasses com intervalos que facilitem a interpretação dos resultados ▪ É comum considerar entre 5 e 15 classes, pois abaixo de 5 pode ocultar detalhes importantes e acima de 15 torna a apresentação demasiadamente detalhada ▪ Uma regra prática para determinar o número de classes é tomar a raiz quadrada do número de dados e ajustar para o intervalo de 5 a 15 classes
  • 18.
    ▪Vamos considerar osdados de AP ▪Rol (dados em ordem crescente) 59,4 64,6 70,0 71,2 72,3 74,1 75,0 76,3 77,2 78,7 79,5 80,1 81,4 85,0 85,0 88,2 91,3 95,0 97,5 102,3
  • 19.
    ▪ Temos 20dados de AP. Tomando-se a raiz quadrada de 20, podemos considerar 5 classes ▪ O maior valor é 102,3 cm e o menor valor é 59,4 cm ▪ A diferença entre o maior valor e o menor valor é de 42,9 cm (amplitude dos dados) ▪ Dividindo-se essa amplitude dos dados (42,9 cm) por 5 classes, encontramos a amplitude de cada classe (8,58 cm) ▪ Vamos aproximar a amplitude de cada classe para 10 cm (facilitará as interpretações) ▪ Nesse caso consideramos o limite inferior da primeira classe abaixo do menor valor
  • 20.
    ▪ Distribuição defrequências para a variável Altura da Planta (AP) PM: ponto médio da classe; f: frequência; fr: frequência relativa; fa: frequência acumulada; fra: frequência relativa acumulada Classe AP (55 a 65] (65 a 75] (75 a 85] (85 a 95] (95 a 105] PM 60 70 80 90 100 f 2 5 8 3 2 fr (%) 10 25 40 15 10 fa 2 7 15 18 20 fra (%) 10 35 75 90 100
  • 21.
    ▪ Distribuição defrequências para a variável Altura da Planta (AP) Classe AP PM f fr (%) fa fra (%) (55 a 65] 60 2 10 2 10 (65 a 75] 70 5 25 7 35 (75 a 85] 80 8 40 15 75 (85 a 95] 90 3 15 18 90 (95 a 105] 100 2 10 20 100 PM: ponto médio da classe; f: frequência; fr: frequência relativa; fa: frequência acumulada; fra: frequência relativa acumulada
  • 22.
    • A classede AP mais frequente foi (75 a 85] • 10% das plântulas apresentaram altura entre 95 e 105 cm • 75% das plântulas apresentaram altura de no máximo 85 cm • 80% das plântulas apresentaram altura entre 65 e 95 cm Algumas interpretações
  • 23.
  • 24.
    Histograma de frequênciasrelativas para AP
  • 25.
    Polígono de frequênciasrelativas acumuladas para AP (ogiva de AP)
  • 26.
    • Medidas deposição ou de tendência central dos dados ▪São usadas para indicar valores que representem melhor o conjunto de dados
  • 27.
    ▪ É amais importante medida de posição dos dados ▪ É o ponto de equilíbrio dos dados Na População: x1, x2,...,xN Média = μ = 𝒙𝟏+𝒙𝟐+⋯+𝒙𝑵 𝑵 = σ 𝒙𝒊 𝑵 MÉDIA (μ ou m)
  • 28.
    MÉDIA (μ oum) Na Amostra: x1, x2,...,xn Média = ഥ 𝒙 = m = 𝒙𝟏+𝒙𝟐+⋯+𝒙𝒏 𝒏 = σ 𝒙𝒊 𝒏
  • 29.
    Média dos dadosda amostra de NFP m = 𝟔+𝟒+⋯+𝟓+𝟔 𝟐𝟎 = 𝟏𝟐𝟎 𝟐𝟎 = 𝟔
  • 30.
    Média dos dadosda amostra de AP m = 𝟖𝟖,𝟐+𝟓𝟗,𝟒+⋯+𝟕𝟒,𝟏+𝟕𝟔,𝟑 𝟐𝟎 = 𝟏.𝟔𝟎𝟒,𝟏 𝟐𝟎 = 𝟖𝟎, 𝟐
  • 31.
    ▪ É usadaquando os dados estiverem agrupados ▪ Se tivermos n observações da variável X, das quais n1 são iguais a x1, n2 são iguais a x2, etc, nk iguais a xk, então: MÉDIA Ponderada (mp) mp = (𝒏𝟏)(𝒙𝟏)+(𝒏𝟐)(𝒙𝟐)+⋯+(𝒏𝒌)(𝒙𝒌) 𝒏𝟏+𝒏𝟐+ ⋯+𝒏𝒌 Observe que 𝒏𝟏 + 𝒏𝟐 + ⋯ + 𝒏𝒌 = Ʃ𝒏𝒊 = 𝒏
  • 32.
    Média ponderada dosdados de NFP mp = 𝟐 𝟒 + 𝟑 𝟓 + 𝟏𝟎 𝟔 + 𝟑 𝟕 +(𝟐)(𝟖) 𝟐+𝟑+𝟏𝟎+𝟑+𝟐 = 𝟏𝟐𝟎 𝟐𝟎 = 𝟔 ▪ No caso de variáveis discretas não há perda de informação. A média aritmética é igual a média ponderada
  • 33.
    Média ponderada dosdados de AP mp = 𝟐 𝟔𝟎 + 𝟓 𝟕𝟎 + 𝟖 𝟖𝟎 + 𝟑 𝟗𝟎 +(𝟐)(𝟏𝟎𝟎) 𝟐+𝟓+𝟖+𝟑+𝟐 = 𝟏.𝟓𝟖𝟎 𝟐𝟎 = 𝟕𝟗, 𝟎 ▪ No caso de variáveis contínuas há perda de informação. A média aritmética é diferente da média ponderada
  • 34.
    ▪ Para dadosordenados (Rol), a mediana é o valor que divide a série dos dados em duas partes iguais ▪ Metade dos valores se situa abaixo e a outra metade acima da mediana ▪ Para n ímpar a mediana será o valor central e para n par a mediana será a média dos dois valores centrais ▪ É uma medida estatística menos importante que a média MEDIANA (Md)
  • 35.
    ▪ Para osdados de NFP: Md = 𝟔+𝟔 𝟐 = 𝟔 Uma regra prática usa a distribuição de frequências dos dados. Tomar o valor de NFP quando a fra for de 50% MEDIANA (Md) 4 4 5 5 5 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 7 7 7 8 8
  • 36.
    ▪ Distribuição defrequências para a variável NFP NFP f fr (%) fa fra (%) 4 2 10 2 10 5 3 15 5 25 6 10 50 15 75 7 3 15 18 90 8 2 10 20 100 f: frequência; fr: frequência relativa; fa: frequência absoluta; fra: frequência relativa absoluta. 50% Md = 6
  • 37.
    ▪ Md = 𝟕𝟖,𝟕+𝟕𝟗,𝟓 𝟐 =𝟕𝟗, 𝟏 MEDIANA (Md) 59,4 64,6 70,0 71,2 72,3 74,1 75,0 76,3 77,2 78,7 79,5 80,1 81,4 85,0 85,0 88,2 91,3 95,0 97,5 102,3 ▪ Para os dados de AP (Rol):
  • 38.
    ▪ Para variáveiscontínuas é mais apropriado apresentar a classe mediana ▪ Na distribuição de frequências dos dados tomamos a classe quando a fra for de 50% ▪ Classe mediana de AP: (75 a 85] MEDIANA (Md)
  • 39.
    ▪ Distribuição defrequências para a variável Altura da Planta (AP) Classe AP PM f fr (%) fa fra (%) (55 a 65] 60 2 10 2 10 (65 a 75] 70 5 25 7 35 (75 a 85] 80 8 40 15 75 (85 a 95] 90 3 15 18 90 (95 a 105] 100 2 10 20 100 PM: ponto médio da classe; f: frequência; fr: frequência relativa; fa: frequência acumulada; fra: frequência relativa acumulada. 50% Classe mediana
  • 40.
    ▪ É ovalor mais frequente em uma série de dados ▪ É a medida de posição menos útil ▪ Para variáveis contínuas, é mais indicado usar a classe modal, ou aquela com maior frequência MODA (Mo)
  • 41.
    ▪ Para avariável NFP a Moda é 6 folhas por plântula ▪ Para a variável AP, a classe modal é (75 a 85] cm MODA (Mo)
  • 42.
    Medidas de dispersãoou de variabilidade dos dados ▪ Indicam se os valores estão próximos ou separados uns dos outros
  • 43.
    Medidas de dispersãoou de variabilidade dos dados Exemplo: sejam as amostras A e B i xi 1 2,5 2 3 3 3,5 Amostra A i xi 1 2 2 3 3 4 Amostra B
  • 44.
    Intervalo ou amplitude(Δ) ▪ É a diferença entre o maior e o menor valor ▪ Para a amostra A: ▪ Mín = 2,5 ; Máx = 3,5 ; Δ = 3,5 – 2,5 = 1 ▪ Para a amostra B: ▪ Mín = 2 ; Máx = 4 ; Δ = 4 – 2 = 2
  • 45.
    Desvio, erro ouafastamento da média (ei) É a diferença entre qualquer valor do conjunto de dados e a média ei = xi - m
  • 46.
    Desvio, erro ouafastamento da média (ei) Para a amostra A: m = 3 Obs: Soma dos erros = 0; média dos erros = 0 ei = xi - m i xi ei 1 2,5 -0,5 2 3 0,0 3 3,5 0,5 Amostra A
  • 47.
    Desvio, erro ouafastamento da média (ei) Para a amostra B: m = 3 Obs: Soma dos erros = 0; média dos erros = 0 ei = xi - m i xi ei 1 2 -1 2 3 0 3 4 1 Amostra B
  • 48.
    VARIÂNCIA (σ2 ous2 ) Uma das alternativa para evitar que a soma dos desvios seja nula é considerarmos seus quadrados. A variância é, pois, a média dos desvios quadráticos.
  • 49.
    VARIÂNCIA (σ2 ous2 ) Na população (σ2 ): σ2 = σ 𝑒𝑖 2 𝑁 = σ 𝑥𝑖 2 − (σ 𝑥𝑖)2 /𝑁 𝑁
  • 50.
    VARIÂNCIA (σ2 ous2 ) Na amostra (s2): O termo (n-1) do denominador da variância, chama-se graus de liberdade (gl) 𝑠2 = σ 𝑒𝑖 2 𝑛 − 1 = σ 𝑥𝑖 2 − (σ 𝑥𝑖)2 /𝑛 𝑛 − 1
  • 51.
    VARIÂNCIA (σ2 ous2 ) Para a amostra A: 𝑠2 = σ 𝑒𝑖 2 𝑛−1 = 0,5 2 = 0,25 27,5 − (9)2 /3 3 − 1 = 0,5 2 = 0,25 𝑠2 = σ 𝑥𝑖 2 − (σ 𝑥𝑖)2 /𝑛 𝑛 − 1 = i xi ei ei 2 xi 2 1 2,5 -0,5 0,25 6,25 2 3 0,0 0,00 9,00 3 3,5 0,5 0,25 12,25 Total 9 0 0,50 27,50 m 3 0 Amostra A
  • 52.
    VARIÂNCIA (σ2 ous2 ) Para a amostra B: 𝑠2 = σ 𝑒𝑖 2 𝑛−1 = 2 2 = 1,00 29 − (9)2 /3 3 − 1 = 2 2 = 1,00 𝑠2 = σ 𝑥𝑖 2 − (σ 𝑥𝑖)2 /𝑛 𝑛 − 1 = i xi ei ei 2 xi 2 1 2 -1 1 4,00 2 3 0 0 9,00 3 4 1 1 16,00 Total 9 0 2 29,00 m 3 0 Amostra B
  • 53.
    DESVIO PADRÃO (σou s) O problema da variância é que ela é uma medida com escala quadrática Desvio padrão = 𝑽𝒂𝒓𝒊â𝒏𝒄𝒊𝒂 Para encontrar uma medida com a escala original dos dados, devemos extrair a raiz quadrada da variância, que é o desvio padrão
  • 54.
    DESVIO PADRÃO (σou s) Para a amostra A: s = 𝟎, 𝟐𝟓 = 0,50 Para a amostra B: s = 𝟏, 𝟎𝟎 = 1,00
  • 55.
    ERRO PADRÃO DAMÉDIA - s (m) ou s (ഥ 𝒙) É uma medida de variação da média s (m) = s (ഥ 𝒙) = 𝒔 𝒏 Quando tivermos uma amostra com n dados, uma estimativa da média equivalente a m ou ഥ 𝒙 e estimativa de desvio padrão de s, o erro padrão da média é obtido pela expressão:
  • 56.
    ERRO PADRÃO DAMÉDIA - s (m) ou s (ഥ 𝒙) Para a amostra A: s (m) = 𝟎,𝟓 𝟑 = 0,29 Para amostra B: s (m) = 𝟏,𝟎 𝟑 = 0,58
  • 57.
    Coeficiente de Variação(CV) É uma medida relativa de variação dos dados CV (%) = 𝟏𝟎𝟎 𝒔 𝒎 Representa, em percentagem, o quanto o desvio padrão vale em relação à média
  • 58.
    Coeficiente de Variação(CV) Para a amostra A: CV = 𝟏𝟎𝟎 (𝟎,𝟓) 𝟑 = 16,67% Para amostra B: CV = 𝟏𝟎𝟎 (𝟏,𝟎) 𝟑 = 33,33%
  • 59.
    Interpretação do CV OCV mede a precisão dos dados CV( %) Variação Precisão <5 Muito baixa Muito alta 5 a 10 Baixa Alta 10 a 20 Média Média 20 a 30 Alta Baixa >30 Muito alta Muito baixa
  • 60.
    Impreciso e Inexato Precisoe Exato Preciso e Inexato Impreciso e exato PRECISÃO e EXATIDÃO G.V.S.BARBOSA - CEP 2016
  • 61.
    Prática: uso decalculadora
  • 62.
    SEPARATRIZES (QUARTIS, DECISE PERCENTIS) ▪ Dividem a série dos dados ordenados (Rol) em partes iguais.
  • 63.
    Obs: No cálculoda separatriz, quando a ordem coincidir com um número inteiro i o valor a ser usado é o da média aritmética entre os dados que ocupam as posições i e i+1. Quando a ordem não for um número inteiro a regra é arredondar para a posição do número inteiro acima da ordem e tomar o valor correspondente. SEPARATRIZES (QUARTIS, DECIS E PERCENTIS) Valor x1 x2 x3 ... xn Ordem (i) 1 2 3 ... n Rol dos dados
  • 64.
    Quartis (Q) Dividem asérie de dados em quatro partes iguais. São três quartis. Q1 = 1º quartil, deixa 25% dos dados abaixo e 75% acima dele. Q2 = 2º quartil, deixa 50% dos dados abaixo e 50% acima dele. Q3 = 3º quartil, deixa 75% dos dados abaixo e 25% acima dele.
  • 65.
    Exemplo de Quartispara NFP (n=20) Q1 = 1º quartil; Ordem = n/4 = 20/4 = 5, então Q1 = (5+6)/2 = 5,5 Q2 = 2º quartil; Ordem = 2n/4 = 40/4 = 10, então Q2 = (6+6)/2 = 6 Q3 = 3º quartil; Ordem = 3n/4 = 60/4 = 15, então Q3 = (6+7)/2 = 6,5 NFP 4 4 5 5 5 6 6 6 6 6 Ordem 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 NFP 6 6 6 6 6 7 7 7 8 8 Ordem 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
  • 66.
    Q1 = 1ºquartil; Ordem = n/4 = 20/4 = 5, então Q1 = (72,3+74,1)/2 = 73,2 Q2 = 2º quartil; Ordem = 2n/4 = 40/4 = 10, então Q2 = (78,7+79,5)/2 = 79,1 Q3 = 3º quartil; Ordem = 3n/4 = 60/4 = 15, então Q3 = (85+88,2)/2 = 86,6 AP 59,4 64,6 70,0 71,2 72,3 74,1 75,0 76,3 77,2 78,7 Ordem 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 AP 79,5 80,1 81,4 85,0 85,0 88,2 91,3 95,0 97,5 102,3 Ordem 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Exemplo de Quartis para AP (n=20)
  • 67.
    Decis (D) Dividem asérie de dados em dez partes iguais. D1 = 1º decil, deixa 10% dos dados abaixo e 90% acima dele. D2 = 2º decil, deixa 20% dos dados abaixo e 80% acima dele. ........................................................................................................ D9 = 9º decil, deixa 90% dos dados abaixo e 10% acima dele.
  • 68.
    D2 = 2ºdecil; Ordem = 2n/10 = 40/10 = 4, então D2 = (5+5)/2 = 5 D8 = 8º decil; Ordem = 8n/10 = 160/10 = 16, então D8 = (7+7)/2 = 7 NFP 4 4 5 5 5 6 6 6 6 6 Ordem 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 NFP 6 6 6 6 6 7 7 7 8 8 Ordem 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Exemplo de Decis para NFP (n=20)
  • 69.
    D1 = 1ºdecil; Ordem = n/10 = 20/10 = 2, então D1 = (64,6+70)/2 = 67,3 D9 = 9º decil; Ordem = 9n/10 = 180/10 = 18, então D9 = (95+97,5)/2 = 96,3 AP 59,4 64,6 70,0 71,2 72,3 74,1 75,0 76,3 77,2 78,7 Ordem 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 AP 79,5 80,1 81,4 85,0 85,0 88,2 91,3 95,0 97,5 102,3 Ordem 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Exemplo de Decis para AP (n=20)
  • 70.
    PERCENTIS (P) Dividem asérie dos dados em 100 partes iguais. P1 = 1º percentil, deixa 1% dos dados abaixo e 99% acima dele. ............................................................................................................. P99 = 99º percentil, deixa 99% dos dados abaixo e 1% acima dele.
  • 71.
    P32 = 32ºpercentil; Ordem = 32n/100 = 640/100 = 6,4 então P32 será o valor correspondente a ordem 7, ou P32 = 6 P85 = 85º percentil; Ordem = 85n/100 = 1700/100 = 17 então P85 = (7+7)/2 = 7 NFP 4 4 5 5 5 6 6 6 6 6 Ordem 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 NFP 6 6 6 6 6 7 7 7 8 8 Ordem 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Exemplo de Percentis para NFP (n=20)
  • 72.
    P16 = 16ºpercentil; Ordem = 16n/100 = 320/100 = 3,2 então P16 será o valor de ordem 4 ou P16 = 71,2 P57 = 57º percentil; Ordem = 57n/100 = 1140/100 = 11,4 então P57 será o valor de ordem 12 ou P57 = 80,1 AP 59,4 64,6 70,0 71,2 72,3 74,1 75,0 76,3 77,2 78,7 Ordem 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 AP 79,5 80,1 81,4 85,0 85,0 88,2 91,3 95,0 97,5 102,3 Ordem 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Exemplo de Percentis para AP (n=20)
  • 73.
    SEPARATRIZES (QUARTIS, DECISE PERCENTIS) ▪ Uma regra prática para obter as separatrizes aproximadas é com base no valor correspondente à frequência relativa acumulada.
  • 74.
    NFP f fr(%) fa fra (%) 4 2 10 2 10 5 3 15 5 25 6 10 50 15 75 7 3 15 18 90 8 2 10 20 100 EXEMPLOS DE SEPARATRIZES (QUARTIS, DECIS E PERCENTIS) Separatriz NFP Q1 5 Q2 6 Q3 6 D2 5 D8 7 P32 6 P85 7
  • 75.
    Classe AP PMf fr (%) fa fra (%) (55 a 65] 60 2 10 2 10 (65 a 75] 70 5 25 7 35 (75 a 85] 80 8 40 15 75 (85 a 95] 90 3 15 18 90 (95 a 105] 100 2 10 20 100 EXEMPLOS DE SEPARATRIZES (QUARTIS, DECIS E PERCENTIS) Usando a classe Separatriz Classe AP Q1 (65 a 75] Q2 (75 a 85] Q3 (75 a 85] D1 (55 a 65] D9 (85 a 95] P16 (65 a 75] P57 (75 a 85]
  • 76.
    Resumo estatístico paraa variável NFP Número de dados n 20 Mínimo Mín 4 Máximo Máx 8 Amplitude A 4 Total ∑x 120 Média m 6 Média ponderada (Valor x frequências) Moda mo 6 Mediana Med 6 Variância s2 1,16 Desvio padrão s 1,08 Erro padrão da média s(m) 0,24 Coeficiente de Variação CV (%) 17,93 Quartil inferior q1 5,5 Quartil superior q3 6,5 Segundo decil d2 5 Oitavo decil d8 7 32º percentil p32 6 mp 6
  • 77.
    Resumo estatístico paraa variável AP Número de dados n 20 Mínimo Mín 59,4 Máximo Máx 102,3 Amplitude A 42,9 Total ∑x 1604,1 Média m 80,205 Média ponderada (PM x frequências) [75 a 85] Mediana 79,1 Variância s2 118,74 Desvio padrão s 10,90 Erro padrão da média s(m) 2,44 Coeficiente de Variação CV (%) 13,6 Quartil inferior q1 73,20 Quartil superior q3 86,60 Primeiro decil d1 67,30 Nono decil d9 96,30 57º percentil p57 80,10 79,0 Classe Modal mp