e fernando 25-02 sei uni i (lm).ppt [modo de compatibilidade]
TRANSCRIPT
Unidade I
ESTATÍSTICA
Prof. Fernando Rodrigues
Introdução
O que é estatística?
Subdivisão da matemática
Descreve características de conjuntos, organizando e resumindo dados a seu respeitorespeito
Busca relações entre esses conjuntos de dados.
Elabora modelos de forma tal que possam ser feitas previsões a respeito de sua evolução temporalde sua evolução temporal.
Introdução
O que é estatística?
Definição de Estatística:
Um conjunto de métodos e processos quantitativos que serve para estudar e medir os fenômenos coletivos.medir os fenômenos coletivos.
A palavra Estatística tem sua origem na palavra em latin status, traduzida como Estado.
Significava originalmente um conjunto de informações sobre a população e ade informações sobre a população e a economia, e que eram de interesse do Estado.
Introdução
Porque estudar estatística?
A estatística fornece ferramentas e técnicas para o estudo de populações numerosas, permitindo descrevê-las e obter suas características.
É uma ferramenta muito útil para a tomada de decisões.
É utilizada em praticamente todas as áreas de conhecimento, como por exemplo a administração, a engenharia,exemplo a administração, a engenharia, a medicina, as ciências sociais, etc.
Introdução
A estatística é uma ciência que se preocupa basicamente com:
Coleta;
Organização;
Resumo; Resumo;
Análise;
Interpretação dos dados
A estatística se interessa por obter conclusões a partir dos dados pobservados.
Introdução
A Evolução da Estatística
Desde a antiguidade vários povos registravam o número de habitantes, nascimentos, óbitos, etc.
Inicialmente essas informações tinhamInicialmente essas informações tinham por objetivos:
Determinar o valor dos impostos
Orientar as políticas dos governantes
Orientar as estratégias de guerra.
Introdução
A Evolução da Estatística
A partir do século XVI começam a surgir as primeiras análises sistemáticas dos dados sociais, com fins governamentais.
No século XVIII, ganha características deNo século XVIII, ganha características de verdadeira ciência.
Aprimoramento das tabelas, surgimento dos gráficos, e dos cálculos de probabilidades.
A Estatística passa de uma simples A Estatística passa de uma simples coleta e organização de dados para um estudo que tira conclusões a partir destes dados.
Introdução
Aplicações práticas da Estatística
Dentre inúmeros usos da estatística nos diversos ramos do conhecimento humano, podemos citar:
MarketingMarketing
Estudos de mercado
Medicina
Testes de novos medicamentos
Estudo dos fatores causadores de doenças
Introdução
Aplicações práticas da Estatística
Economia e Política
indicadores financeiros (PIB, renda per capta, etc)
pesquisas de intenção de voto pesquisas de intenção de voto
índices de preços
Engenharia
ensaios destrutivos
controle de qualidade controle de qualidade
Tecnologia da informação
Service Level Agreement (SLA)
redes estatísticas
Introdução
Seja qual for a área de trabalho ou estudo, pode-se utilizar os conceitos da estatística.
A estatística facilita a tomada de decisões através do conhecimento de situações passadas, presentes e de previsões fundamentadas da evolução futura.
Para que possamos utilizar as ferramentas da estatística, devemos conhecer seus fundamentos.
Introdução
Metodologia de Pesquisa
O diagrama a seguir mostra as etapas de uma pesquisa:
Interatividade
Qual das afirmativas abaixo está incorreta?
a) A estatística é uma ferramenta muito útil para a tomada de decisões.
b) A estatística pode ser aplicada a praticamente todas áreas dopraticamente todas áreas do conhecimento.
c) A estatística surgiu a partir do século XX.
d) A estatística se interessa por obter conclusões a partir dos dadosconclusões a partir dos dados observados.
e) A estatística permite o estudo de populações numerosas.
População e Amostra
Conceitos importantes em estatística.
População
Conjunto com a totalidade dos elementos estudados.
AmostraAmostra
Subconjunto da população.
Parte do todo
É estudada para se conhecer as características do conjunto como um jtodo.
Subdivisões da Estatística
Estatística Descritiva
O objetivo da estatística descritiva é a organização e resumo dos dados de um conjunto estudado, de modo a descrevê-lo de maneira apropriada.
Elaboração de tabelas e gráficos para a apresentação dos dados
Determinação de parâmetros que representem o conjunto, como a moda, a mediana, a média e as medidas demediana, a média e as medidas de dispersão, que mostram o nível de similaridade entre os elementos do conjunto
Subdivisões da Estatística
Probabilidades
O estudo das probabilidades busca definir se um determinado evento tende a acontecer frequentemente ou não.
A utilização de probabilidades ajuda aA utilização de probabilidades ajuda a fundamentar tomadas de decisão, avaliando riscos e permitindo que se façam escolhas mais seguras.
Subdivisões da Estatística
Inferência
A inferência estatística é o instrumental utilizado para transcender as informações a respeito de um dado conjunto para uma realidade maior.
É a maneira de se entender o todo a partir de uma parte.
Por exemplo, é a inferência que nos permite extrapolar os resultados de uma pesquisa de opinião para toda apesquisa de opinião para toda a população.
Fases do método estatístico
Coleta de dados
Crítica dos dados
Apuração dos dados
Exposição ou apresentação dos dados
Análise dos resultados
Coleta de dados
É a primeira fase a ser realizada após o planejamento da pesquisa estatística.
Normalmente é feita através de Normalmente é feita através de questionários, ou da observação de uma população ou amostra.
Fases do método estatístico
Coleta de dados
Pode ser:
Contínua: quando é feita sem interrupções ao longo do tempo, como por exemplo o registro de nascimentos.por exemplo o registro de nascimentos.
Periódica: quando é feita em intervalos regulares de templo. Exemplo: censo populacional.
Ocasional: Quando é feita de maneira esporádica para atender a umaesporádica, para atender a uma necessidade pontual, ou uma emergência, como no caso de epidemias.
Fases do método estatístico
Crítica de dados
Uma vez obtidos os dados, é necessária uma análise crítica, a fim de detectar-se eventuais erros ou falhas no processo de obtenção, que poderiam influenciar nos resultados finais da pesquisa.
Apuração (ou redução) dos dados
O entendimento e a compreensão de grande quantidade de dados através da simples leitura de seus valoressimples leitura de seus valores individuais é uma tarefa extremamente difícil.
Fases do método estatístico
Assim, é necessário efetuar-se uma redução desses dados.
A estatística descritiva apresenta duas formas básicas para a redução do número de dados: as variáveis discretas e as variáveis contínuas.
A apuração consiste na soma e processamento dos dados obtido, e sua disposição mediante critérios de classificação.
Fases do método estatístico
Exposição ou apresentação dos dados
A fim de facilitar sua compreensão, os dados estatísticos, após sua obtenção e tratamento, devem ser representados de forma adequada.
Estes dados podem ser representados sob a forma de tabelas e diversos tipos de gráficos .
Os gráficos, quando bem construídos, tornam-se importantes instrumentos detornam se importantes instrumentos de trabalho, e permitem uma visualização instantânea de todos os dados
Fases do método estatístico
Análise dos resultados
Após as fases anteriores, é feita uma análise dos resultados obtidos, a fim de tirarmos as conclusões devidas.
É ainda atributo da estatística descritivaÉ ainda atributo da estatística descritiva a obtenção de algumas informações como as médias, as proporções, as dispersões, as tendências, etc, que facilitam a descrição do fenômeno observado.
No caso de uma estimação, a estatística indutiva estabelece parâmetros a partir de estimadores, usando o cálculode probabilidade.
Interatividade
Qual das alternativas abaixo não descreve uma característica da Estatística Descritiva?
a) Resume e descreve um conjunto de dados.
b) Elabora tabelas a partir dos dados estudados.
c) Elabora gráficos a partir dos dados estudados.
d) É a maneira de se entender o todo ad) É a maneira de se entender o todo a partir de uma parte.
e) Determina parâmetros que representem o conjunto.
Dados Estatísticos
A estatística se ocupa em descrever conjuntos.
Cada característica relevante a ser estudada é uma variável desse conjunto.
Como há tipos diferentes deComo há tipos diferentes de características, teremos também tipos diferentes de dados, que podem ser classificados de diferentes maneiras.
Inicialmente, podemos classificar os dados em Quantitativos ou Qualitativos.dados em Quantitativos ou Qualitativos.
Dados Estatísticos
Dados quantitativos
Os dados quantitativos são aqueles que expressam quantidades.
Os valores associados a estas grandezas serão sempre valoresgrandezas serão sempre valores numéricos.
Exemplos de dados quantitativos:
renda,
altura,
peso,
quantidade de computadores,
velocidade de processamento,etc.
Dados Estatísticos
Dados quantitativos
Os dados quantitativos podem ser subdivididos em dois tipos: discretos e contínuos.
São valores contínuos aqueles queSão valores contínuos aqueles que podem assumir, teoricamente, qualquer valor num certo intervalo. Exemplos: peso de um produto, velocidades, estatura dos alunos em uma sala, etc.
Dados Estatísticos
Dados quantitativos
São valores discretos aqueles que podem assumir apenas alguns valores num certo intervalo, notadamente quando só se podem ter números inteiros.
Em outras palavras, só pode assumir uma quantidade finita de valores.
Exemplos: quantidade de produtos vendidos; número de chamadosvendidos; número de chamados atendidos pelo suporte técnico de uma empresa, etc.
Dados Estatísticos
Dados qualitativos
Os dados qualitativos são aqueles que expressam qualidades que não se podem medir ou quantificar.
Os valores associados a essas variáveisOs valores associados a essas variáveis podem não ser numéricos.
Exemplos de dados qualitativos:
nome,
escolaridade,
cor,
sabor, etc.
Dados Estatísticos
Dados qualitativos
Assim como os dados quantitativos, os qualitativos também têm uma subdivisão.
Eles podem ser nominais ou ordinais.Eles podem ser nominais ou ordinais.
Os dados ordinais são aqueles que se podem ordenar.
Podemos citar como exemplos as variareis: “escolaridade” e “patente militar”militar”.
Analisando a variável “escolaridade”, veremos:
Dados Estatísticos
Dados qualitativos
“Escolaridade” é uma variável que pode assumir valores como “Ensino Superior completo”, “Ensino Fundamental incompleto”, “Ensino Médio completo” etc.
Se fôssemos ordenar, poderíamos dizer que “Ensino Fundamental incompleto” vem antes de “Ensino Médio completo”, já que alguém não pode cursar o Ensino Médio sem ter concluído o Ensino Fundamental.
Dados Estatísticos
Dados qualitativos
Portanto esses valores têm naturalmente uma ordem.
Podemos dizer, então, que “escolaridade” é uma variável ordinal.escolaridade é uma variável ordinal.
A mesma análise pode ser aplicada à variável “patente militar”, que pode assumir valores como “sargento”, “general”, etc, que também apresentam uma ordem natural.uma ordem natural.
Dados Estatísticos
Dados qualitativos
Os dados qualitativos nominais são aqueles que não têm uma ordem natural.
Suas diferenças não implicam em alguma forma de hierarquia, sendo asalguma forma de hierarquia, sendo as classes diferenciadas pelo seu nome.
Exemplos: cor, marcas de produtos, nacinalidade, etc.
Não é possível dizer que o vermelho valha mais que o azul ou menos que ovalha mais que o azul ou menos que o amarelo, logo, temos apenas diferenças, sem que haja uma ordem.
Dados Estatísticos
Como identificar o tipo da variável
Esta variável representa uma quantidade?
Sim Não
Variável quantitativa Variável qualitativa
Pode ter qualquer valor intermediário?
Si Nã
Existe uma ordem natural?
Si Nã
Contínua
Sim Não
Discreta Ordinal
Sim Não
Nominal
Interatividade
Qual das alternativas abaixo representa uma variável quantitativa discreta?
a) Renda per capta
b) Número de funcionários
c) Pesoc) Peso
d) Altura
e) Tempo de processamento
Processos estatísticos de abordagem
Para estudar um fenômeno coletivo, podemos escolher entre os seguintes processos estatísticos: censo ou estimação.
Censo
É uma avaliação direta de um parâmetro, utilizando-se todos os componentes da população.
Estimação
É uma avaliação indireta de um É uma avaliação indireta de um parâmetro, com base em um estimador, através do cálculo de probabilidades.
Processos estatísticos de abordagem
Características do Censo
É feito através do estudo de toda uma população.
Admite erro processual zero
Tem confiabilidade 100% Tem confiabilidade 100%
É caro
É lento
É quase sempre desatualizado
Nem sempre é viável Nem sempre é viável
Processos estatísticos de abordagem
Características da Estimação
Utiliza um amostra representativa da população
Admite erro processual positivo e tem confiabilidade menor que 100%;confiabilidade menor que 100%;
É barata
É rápida
É atualizada
É sempre viávelp
Universo estatístico
População
É qualquer conjunto que reúna todos os elementos que são objeto de estudo, e que tenham pelo menos uma característica em comum.
Esse conjunto é chamado de População Estatística ou Universo Estatístico.
Exemplos de população estatística:
Todos os alunos de uma classe.
Todos os produtos de um determinado lote.
Todos os eleitores de um país.
Universo estatístico
Amostra
Muitas vezes, por limitações econômicas ou de tempo, limitamos as observações referentes a uma determinada pesquisa a apenas uma parte da população.
Esse subconjunto estudado é chamado de Amostra.
Amostra, portanto, é qualquer subconjunto finito e não vazio da população.população.
A amostra deve possuir as mesmas características básicas da população, no que diz respeito ao fenômenoque desejamos pesquisar.
Universo estatístico
Uma característica numérica estabelecida para toda uma população é chamada de parâmetro.
Uma característica numérica estabelecida para uma amostra é chamada de estimador.
Na prática o número de elementos componentes de uma amostra é bastante reduzido em relação ao número de elementos componentes da população.
Como vimos, o estudo estatístico que utiliza todos os elementos de uma população é chamado de censo, enquanto o estudo que utiliza uma amostra é chamado de estimação.
Universo estatístico
Por exemplo, se pretendemos realizar uma pesquisa estatística sobre a eleição para presidente da república, que é um fenômeno coletivo, teríamos:
População: todos os eleitores do país.
Parâmetro: por exemplo, a proporção de votos de um determinado candidato.
Amostra: por exemplo, 3.000 eleitores selecionados em todo o país.
Estimador: a proporção de votos de um Estimador: a proporção de votos de um determinado candidato obtida na amostra.
Universo estatístico
Como outro exemplo, poderíamos realizar um estudo estatístico sobre a qualidade de um lote de peças recebidas de um determinado fornecedor. Neste caso teríamos:
População: todas as peças do lote.
Parâmetro: por exemplo, proporção de peças defeituosas do lote recebido.
Amostra: por exemplo, 100 peças escolhidas aleatoriamente.escolhidas aleatoriamente.
Estimador: a proporção de peças defeituosas obtida na amostra.
Universo estatístico
Amostragem
É o método de seleção de elementos de uma população, de modo a se obter uma amostra representativa da população.
A amostra selecionada de uma populaçãoA amostra selecionada de uma população deve obedecer a alguns critérios:
A amostra não deve ter preconceito ou tendência;
Cada item da população deve ter uma chance conhecida de ser selecionada;chance conhecida de ser selecionada;
Seu tamanho deve ser grande o bastante de modo a minimizar o risco de a amostra ser atípica.
Interatividade
Qual das afirmações abaixo está correta?
a) O censo é mais barato que a estimação.
b) A estimação é sempre viável.
c) O censo é sempre atualizado.
d) A estimação admite erro processual zero.
e) O censo é um método mais barato que a estimação.
ATÉ A PRÓXIMA!