Este documento fornece uma introdução geral aos principais tópicos de estatística e probabilidade. Apresenta definições de estatística e probabilidade, discute os processos de coleta e amostragem de dados, e descreve as grandes áreas da estatística, incluindo estatística descritiva, probabilidade e estatística inferencial.

1. ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE
Ranilson Paiva
Ranilson Paiva ranilsonpaiva@ic.ufal.br
INTRODUÇÃO GERAL À ESTATÍSTICA

2. EMENTA (VISÃO GERAL)
1. Introducão à Disciplina
2. Introdução Geral à Estatísica
3. Estatística Descritiva
4. Introdução Geral à Probabilidade
5. Estatística Inferêncial
6. Modelos Estatísticos
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3. DEFINIÇÃO
“Estatística é o estudo da coleta,
organização, análise, interpretação, e
apresentação de dados.”
[Oxford Dictionary of Statistical Terms, 2006]
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4. “Estatística é o estudo da coleta,
organização, análise, interpretação e
apresentação e de dados.”
[Oxford Dictionary of Statistical Terms, 2006]
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5. COLETA
• É o processo de obtenção dos dados de
interesse.
• Envolve as seguintes etapas:
• Definição da população
• Seleção da amostra
• Confecção/Seleção do instrumento de coleta
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6. COLETA
 AMOSTRAGEM
 População
 Coleção, bem definida, dos elementos de interesse.
 Censo
 Dados sobre ”todos” os elementos de uma população.
 Amostra
 Subconjunto representativo de uma população,
selecionado de acordo com algum critério predefinido.
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7. COLETA
 AMOSTRAGEM
 População
 Alunos de engenharia civil da UFAL, que cursam o 3º
período.
 Censo
 Ex.: dados (socioeconômicos) desses alunos.
 Amostra
 Ex.: 30 alunos escolhidos aleatoriamente.
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8. MÉTODOS DE AMOSTRAGEM
 Amostragem Aleatória Simples
 Obter, aleatoriamente, casos de uma determinada
população.
 Desta forma, cada caso tem a “mesma chance” de ser
selecionado.
 Amostragem Estratificada
 Dividir a população em grupos (estratos) homogêneos.
 Selecionar casos, aleatoriamente, de cada estrato.
 Amostragem de Agrupamentos
 Dividir a população em grupos (clusters).
 Selecionar alguns grupos, aleatoriamente.
 Selecionar casos, aleatoriamente, dos grupos
selecionados.
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9. MÉTODOS DE AMOSTRAGEM
 Amostragem Aleatória Simples
 Ex.: selecionar, aleatoriamente, eleitores da
população eleitoral do Brasil.
 Amostragem Estratificada
 Ex.: (1) dividir os eleitores por sexo; (2) Selecionar,
aleatoriamente, elementos de cada grupo.
 Amostragem de Agrupamentos
 Ex.: (1) dividir os eleitores por zona eleitoral; (2)
Selecionar, aleatoriamente, 3 zonas eleitorais; (3)
Selecionar, aleatoriamente, 300 eleitores de cada zona
eleitoral selecionada.
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10. VIÉS AMOSTRAL
 Amostra de conveniência
 Não representa a população, pois é constituída de
indivíduos próximos e de fácil acesso.
 Falta de respostas
 Não representa a população se só um grupo, não
aleatório, participou da pesquisa.
 Voluntários
 Não representa a população, pois voluntários,
comumente, possuem interesse e forte opinião
sobre o tema.
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11. VIÉS AMOSTRAL
 Amostra de conveniência
 Ex.: colegas de sala.
 Falta de respostas
 Ex.: mulheres não responderam, ou não foram
solicitadas a responder.
 Voluntários
 Ex.: muitos membros do greenpeace respondendo
uma pesquisa sobre desmatamento na Região
Norte do Brasil.
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12. GRANDES ÁREAS DA ESTATÍSTICA
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13. ESTATÍSTICA DESCRITIVA
 É o uso de métodos de sumarização e
descrição nos dados, para obter informações
sobre seus atributos
 Métodos pictóricos e tabulares
 Gráficos e tabelas
 Medidas de posição
 Média, mediana, moda, quartil e percentil
 Medidas de variabilidade
 Amplitude, variância, desvio padrão e distância
interquartil
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14. DEFINIÇÃO (PROBABILIDADE)
“(Teoria da) Probabilidade é o ramo da
matemática que estuda a medida da
chance de ocorrência de um evento.”
[Encyclopaedia Britannica, 2012]
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15. ESTATÍSTICA INFERENCIAL
 Aplicação de técnicas que permitam realizar, a
partir de uma amostra de dados,
generalizações ou inferências sobre a
população de onde esses foram coletados.
 Testes de hipótese
 Distribuições
 Regressão
 Correlação
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16. EXERCÍCIOS (EST001)
1. Pesquise e descreva 5 aplicações da estatística
na sua área.
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17. Ranilson Paiva ranilsonpaiva@ic.ufal.br
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