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Estatística Descritiva Estatística Descritiva (I)(I)
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O que é EstatísticaO que é Estatística•A Estatística originou-se com a coleta e construção de tabelas de dados para o governo.
• A situação evoluiu e esta coleta de dados representa somente um dos aspectos da Estatística.
• No século XIX, o desenvolvimento do cálculo de probabilidade e outras metodologias matemáticas, tais como a técnica de Mínimos Quadrados, foram fundamentais para o desenvolvimento da Estatística
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• Somente no século XX a Estatística desenvolve-se como uma área específica do conhecimento a partir do desenvolvimento da Inferência Estatística; uma metodologia baseada em probabilidade que tem ampla aplicação nas ciências experimentais.
• A Estatística hoje consiste num metodologia científica para obtenção, organização e análise de dados, oriundos das mais variadas áreas das ciência experimentais, cujo objetivo principal é auxiliar a tomada de decisões em situações de incerteza.
O que é EstatísticaO que é Estatística
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PopulaçãoCaracterísticas
Amostra
Informações contidasnos dados
Conclusõessobre as
característicasda população
Técnicas de amostragem
Análisedescritiva
Inferênciaestatística
EstatísticaEstatística
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AmostragemAmostragemAssociada a coleta de dados, a tecnologia da amostragem desenvolveu um conjunto de técnicas para obtenção de amostras representativas da população de interesse
Exemplos de utilizaçãoExemplos de utilização:Pesquisa de mercado, pesquisa de opinião pública, ensaios de medicamentos e em praticamente todo experimento.
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Estatística DescritivaEstatística Descritiva
A disponibilidade de uma grande quantidade de dados e de métodos computacionais muito eficientes revigorou esta área da Estatística.
Etapa inicial da análise utilizada para descrever, organizar e resumir os dados coletados.
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ProbabilidadeProbabilidade
A teoria das probabilidades nos permite modelar fenômenos aleatórios, ou seja, aqueles em que está presente a incerteza.É uma ferramenta fundamental para inferência estatística.
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Inferência EstatísticaInferência Estatística
Um conjunto de técnicas baseadas em probabilidade, que a partir de dados amostrais nos permite tirar conclusões sobre a população de interesse.
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Exemplo 1:Exemplo 1:
Numa pesquisa eleitoral, um instituto de pesquisa tem como objetivo prever o resultado da eleição, utilizando uma amostra da população.
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Considere o Candidato Considere o Candidato “A”:“A”:Denomine por p a proporção de pessoas (na população) que votarão em “A” na eleição.
^Estimação:Estimação: Podemos usar o valor de p para estimar a proporção p da população.
Denomine por p a proporção de pessoas no levantamento de opinião que expressam intenção de voto em “A”.
^̂
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Na eleição presidencial, para governadores e prefeitos, os institutos de pesquisa de opinião colhem periodicamente amostras de eleitores para obter as estimativas de intenção de voto da população. As estimativas são fornecidas com um valor e uma margem de erro.
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IBOPE / OpiniãoIBOPE / Opinião
Os quadros do IBOPE/Opinião a seguir referem-se à intenção de voto para prefeito de São Paulo para o primeiro e segundo turno das eleições de 2004.A resposta foi estimulada e única.Pergunta realizada: Se a eleição para prefeito fosse hoje e os candidatos fossem estes, em quem o (a) Sr. (Sra) votaria?
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Intenção de voto para prefeito de São Paulo realizada entre os dias 11 e Intenção de voto para prefeito de São Paulo realizada entre os dias 11 e 13 de setembro de 2004 (1º Turno).13 de setembro de 2004 (1º Turno).
Pesquisa contratada pela TV Globo, em % do total de votos.Pesquisa contratada pela TV Globo, em % do total de votos.A pesquisa ouviu 1.204 eleitores - Margem de erro de 2,8% com 95% de A pesquisa ouviu 1.204 eleitores - Margem de erro de 2,8% com 95% de
confiança.confiança.
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Evolução da intenção de voto para prefeito de São Paulo realizada entre Evolução da intenção de voto para prefeito de São Paulo realizada entre os dias 29 e 30 de outubro de 2004 (2º Turno).os dias 29 e 30 de outubro de 2004 (2º Turno).
Pesquisa contratada pela TV Globo, em % do total de votos.Pesquisa contratada pela TV Globo, em % do total de votos.A pesquisa ouviu 2.000 eleitores - Margem de erro de 2 % com 95% de A pesquisa ouviu 2.000 eleitores - Margem de erro de 2 % com 95% de
confiança.confiança.
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Estatítica DescritivaEstatítica Descritiva
O que fazer com as observações que coletamos?
Resumo dos dados = Estatística descritiva
Primeira Etapa:
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QUALITATIVAQUALITATIVA
QUANTITATIVAQUANTITATIVA
NOMINALNOMINAL
ORDINALORDINAL
CONTÍNUACONTÍNUA
DISCRETADISCRETA
peso, altura, salário, idade
número de filhos, número de carros
sexo, cor dos olhos
classe social, grau de instrução
Variável:Variável: Qualquer característica associada a uma população.
ClassificaçãoClassificação das variáveis: das variáveis:
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Variáveis Variáveis QuantitativasQuantitativas
Amplitude, Intervalo-Interquartil, Variância, Desvio Padrão, Coeficiente de Variação.
MEDIDAS DE DISPERSÃO: MEDIDAS DE DISPERSÃO:
Mínimo, Máximo, Moda, Média, Mediana, PercentisMEDIDAS DE POSIÇÃO:MEDIDAS DE POSIÇÃO:
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•Máximo (max):Máximo (max): a maior observação•Mínimo (min):Mínimo (min): a menor observação•Moda (mo):Moda (mo): é o valor (ou atributo) que ocorre com maior freqüência.
DadosDados: : 4, 5, 4, 6, 5, 8, 4
mo = 4max = 8 min = 4
Medidas de PosiçãoMedidas de Posição
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n
x
nxxxxx
n
ii
n
1321 ...
•MédiaMédia::
DadosDados:: 2, 5, 3, 7, 8
55
87352 x
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• MMediana:ediana:
A mediana é o valor da variável que ocupa a posição central de um conjunto de n dados ordenados.
2
Posição da mediana: n+1
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Exemplos:Exemplos:
Dados: Dados: 2, 6, 3, 7, 8
Dados ordenados: 2 3 6 7 8
n n == 55 (ímpar) (ímpar)
Posição da Mediana
5+1 = 32
Md = (4 + 6) / 2 = 5
Dados: Dados: 4, 8, 2, 1, 9, 6 nn == 66 (par) (par)
Dados ordenados: 1 2 4 6 8 9
Md
6+1 = 3,52
Md=6
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O percentil de ordem p p 100100 (0 < pp < 1), em um conjunto de dados de tamanho n n, é o valor da variável que ocupa a posição pp (nn + 1) do conjunto de dados ordenados.
PercentisPercentis::
percentil 50 = mediana ou segundo quartil (Md)percentil 25 = primeiro quartil (Q1)percentil 75 = terceiro quartil (Q3)percentil 10 = primeiro decil
Casos Casos pparticularesarticulares::
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Md = 3,05 Q1 = 2,05 Q3 = 4,9
Md = 5,3 Q1 = 1,7 Q3 = 12,9
Dados:Dados: 1,9 2,0 2,1 2,5 3,0 3,1 3,3 3,7 6,1 7,7 nn=10=10
Posição de Md: 0,5(n+1)= 0,511= 5,5
Dados:Dados: 0,9 1,0 1,7 2,9 3,1 5,3 5,5 12,2 12,9 14,0 33,6
nn=11=11
Posição de Q1: 0,25 (11) = 2,75Posição de Q3: 0,75 (11) = 8,25
Md = (3 + 3,1)/2 = 3,05
Q1=( 2+2,1)/2=2,05 Q3=(3,7+6,1)/2=4,9
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Grupo 1: 3,4,5,6,7Grupo 1: 3,4,5,6,7 Grupo 2: 1, 3, 5, 7, 9Grupo 2: 1, 3, 5, 7, 9 Grupo 3: 5,5,5,5,5Grupo 3: 5,5,5,5,5
Exemplo Exemplo 22:: Considere as notas de um teste de 3 grupos de alunos
GG 1 1* * * * *
GG 2 2 * * * * *
GG 3 3
*****
0 105
e md1= md2= md3 = 5Temos: x1 = x2 = x3 = 5_ _ _ _ _ _
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Medidas de DispersãoMedidas de Dispersão
Finalidade: Finalidade: encontrar um valor que resuma a variabilidade de um conjunto de dados
•Amplitude (Amplitude (AA):):
Para os grupos anteriores, temos:Grupo 1, A = 4Grupo 2, A = 8Grupo 3, A = 0
A = máx - min
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DadosDados: 1,9 2,0 2,1 2,5 3,0 3,1 3,3 3,7 6,1 7,7
Q1 = 2,05 e Q3= 4,9
Q3 - Q1 = 4,9 - 2,05 = 2,85
•Intervalo-InterquartilIntervalo-Interquartil:: É a diferença entre o terceiro quartil e o primeiro quartil, ou seja, QQ3 - 3 - QQ11..
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n
i
inn
xxn
xxxxxxsVariância1
2222
212
11)()(...)()(
VariânciaPadrãoDesvio s
•Variância:Variância:
•Desvio padrão:Desvio padrão:
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G3: s2 = 0 s = 0
Cálculo para os grupos:
4GG11: s2 =(3-5)2+(4-5)2+ (5-5)2+ (6-5)2+ (7-5)2
GG22: s2 = 10 s = 3,16
s = 1,58 s2 = 10/4= 2,5
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Fórmula alternativa:Fórmula alternativa:
Em G1: Xi2 = 9 + 16 + 25 + 36 +49 = 135
1)(
n
1i
n
XnXS
i22
2
4 S2 = 135 - 5(5)2 = 2,5
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- é uma medida de dispersão relativa- elimina o efeito da magnitude dos dados- exprime a variabilidade em relação à média
%100xsCV
• Coeficiente de Variação (Coeficiente de Variação (CVCV))
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Altura 1,143m 0,063m 5,5%Peso 50 kg 6kg 12%
Média DesvioPadrão
Coef. de Variação
ConclusãoConclusão: Os alunos são, aproximadamente, duas vezes mais dispersos quanto ao peso do que quanto à altura.
Altura e peso de alunosExemplo Exemplo 3:3:
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ConclusãoConclusão: Em relação às médias, as alturas dos adolescentes e dos recém-nascidos apresentam variabilidade quase iguais.
Desviopadrão
Coef. devariaçãoMédia
Recém-nascidos 50 6 12%Adolescentes 160 16 10%
Altura (em cm) de uma amostra de recém-nascidos e de uma amostra de adolescentes
Exemplo Exemplo 4:4: