slides de estatística aplicada
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Prof. Esp. Enio José BologniniNúcleo de Administração e Ciências Contábeis
Centro Universitário do Norte Paulista – UNORP1º Bimestre/2011
Ano: 2011
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Conteúdo Programático: Introdução à estatística (variáveis e amostras). Séries estatísticas. Gráficos estatísticos. Distribuição de frequência. Medidas de tendência central, de ordenamento e posição. Medidas de variabilidade, de assimetria e curtose. Probabilidades.
Avaliações
Semana integrada de seminários, resolução de exercícios em sala de aula, trabalhos de pesquisa em grupo para atividades acadêmicas e provas teóricas com pré-agendada.
As provas são duas por bimestre sendo uma pré-agendada pelo Prof. Enio e outra com agendamento da coordenaçãoTrabalhos será uma lista que poderá ser adquirida no blog do professor (http://ejbolognini.wordpress.com), e outro que será desenvolvido em sala. Atividades acadêmicas: Será distribuídos temas para pesquisas em bases bibliográficas e artigos científicos .
Médias: As provas serão somadas com pesos 8,0 (Cada uma vale 4,0 pontos)
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Avaliações
Semana integrada de seminários, resolução de exercícios em sala de aula, trabalhos de pesquisa em grupo para atividades acadêmicas e provas teóricas com pré-agendada.
As provas são duas por bimestre sendo uma pré-agendada pelo Prof. Enio e outra com agendamento da coordenaçãoTrabalhos será uma lista que poderá ser adquirida no blog do professor (http://ejbolognini.wordpress.com), e outro que será desenvolvido em sala. Atividades acadêmicas: Será distribuídos temas para pesquisas em bases bibliográficas e artigos científicos .
Médias: As provas serão somadas com peso 8,0 (Cada uma vale 4,0 pontos), e demais como seminários e trabalhos com peso 2,0 pontos.
A média bimestral será calculada da seguinte forma:
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Média Final:
O discente deverá atingir o mínimo de 7,0 pontos por bimestre, exemplo:
Primeiro Bimestre: 7,0Segundo Bimestre: 7,0Terceiro Bimestre: 7,0Quarto Bimestre: 7,0
Regras:
•Esta disciplina é composta por 80 horas referente aos quatro bimestres;
•Ao todo o máximo são 20 faltas (25% de 80 horas) que o discente poderá faltar. Todas as aulas são compostas de 2 aulas de 50 minutos;
•O discente que se sentir-se prejudicado por notas e faltas junto ao professor, poderá solicitar a secretária um requerimento de revisão das notas e faltas;
•Sobre o regimento institucional desta instituição de ensino superior, não haverá em hipótese alguma o abono de faltas. O discente deverá ficar atento aos itens 1 e 2 sobre faltas;
•É expressamente proibido o uso de aparelhos telefônicos (Celulares e outros meios de comunicação) durante as aulas;
•O discente poderá verificar no site (http://www.unorp.br/asp/principal.asp?ir=instituicao.asp), o estatuto, regimento e etc. Sobre sua conduta e deveres como discente.
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Todas as figuras destes slides foram tiradas dos Livros: Antonio Arnold Crespo, “Estatística Fácil”, Ed. Saraiva, 1999/2000 e TIBONI, C. G. R. Estatística Básica: para os cursos de administração, ciências contábeis, tecnológicos e de gestão. Todos os livros referenciados, também de auxílio, são adotados aos estudos de “Estatística”, com relação na educação do discente a leitura e pesquisa das obras. Prof. Esp. Enio José BologniniCentro Univ. Norte Paulista - UNORP
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Preparar o conhecimento matemático do discente em relação a estatística descritiva e
indutiva;
Elaborar projetos de tabelas estatísticas com o Microsoft Excel;
Desenvolver a estatística descritiva e indutiva em distribuições de frequência e
histogramas;
Analisar histogramas com relação as medidas de posição, tendência central,
ordenação, variabilidade, assimetria e curtose;
Aplicar o conceito de probabilidade, distribuição binomial, normal, correlação e
regressão.
Aplicação da estatística nas empresas.
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Prof. Esp. Enio José Bolognini Núcleo de Administração e Ciências Contábeis
Centro Universitário do Norte Paulista – UNORP 1º Bimestre/2011
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1.1 – Breve Histórico
1.2 – Metodologia Estatística
1.3 – A Estatística
1.4 – Fases do Método Estatístico
1.5 – Apresentação dos Dados e Análise de Resultados
1.6 – A Estatísticas nas Empresas
1.7 – Lista de Exercícios
1.8 – Referências Bibliográficas
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A Estatística, ramo da Matemática Aplicada;
Desde a antiguidade as pessoas utilizavam a estatística em número de habitantes,
nascimento, óbitos, métodos quânticos de contagem de riquezas, processos e etc. Um
exemplo disso foram os Romanos e Gregos;
Na Idade média já existia as pesquisas para finalidades tributárias e bélicas;
No Século XVI, podia-se realizar pesquisas referentes a análise sistemáticas de
casamentos, batizados, funerais, o que deu origem aos gráficos (Tábuas e Tabelas),
com números relativos;
No Século XVIII, é originado o estudo cientifico, assim batizado por Godofredo
Achenwall, assim surge o nome Estatística, objetivando as relações a ciência.
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A Estatística conhecida também como “Métodos Quânticos”, pode ser
aplicada em três etapas de estudo:
1.Método Científico – São meios dispostos para chegar a um determindo resultado
desejado;
2.Método Experimental – Consiste em todas as causas, com exceção de uma a de
variar os efeitos caso não exista;
3.Método Estatístico – Admite-se todas causas presentes com variação na procura de
determinação do resultado final.
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É considerada parte da matemática Aplicada que fornece métodos para coleta,
organização, descrição, análise e interpretação de dados sendo utilizados em tomadas de
decisões como Estatística Descritiva e Estatística Indutiva ou Inferencial.
Estatística Descritiva - é um ramo da estatística que aplica várias técnicas para descrever e
sumariar um conjunto de dados;
Estatística Indutiva ou Inferencial - Compreende procedimentos empregados na análise e na
interpretação dos dados para chegar a grandes conclusões ou inferências sobre populações com base
em dados amostrais, associados a uma margem de incerteza. Fundamentam ainda as medidas de
incerteza que resultam na teoria da probabilidade.
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I. Coleta de Dados – (Contínua, Periódica e Ocasional);
Direta – É realizada em elementos informativos como registro de nascimento,
casamentos e etc.
Indireta – É inferida de elementos conhecidos (Ex. Coleta Direta), ou conhecida de
outras fontes de estudo.
II. Crítica de Dados – É externa visando a causas de erros do informante, má
interpretação de perguntas, também é interna que observa os dados originais dos
dados da coleta;
III. Apuração dos Dados – Pode ser manual, eletromecânica ou eletrônica. Ex.
Microsoft Excel versões: XP/2003/2007/2010.
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Através de Tabelas e Gráficos;
Análise realizada nas fases anteriores, onde é feito uma análise dos resultados obtidos na estatística descritiva e Indutiva ou Inferencial. Como no exemplo abaixo:
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Empresas que procuram o crescimento de sua produção através da estatística
em estimular seus funcionários a aumentar a capacidade de conhecimentos (Cursos) e
linha de produção de trabalho, pois no mercado mundial a maior importância de uma
pequena empresa éter qualidade e preço atrativo. Portanto, no Brasil a maior
preocupação do Governo Federal é quanto a produção de suas empresas, pequenas,
médias e grandes.
O Governo Federal através do Sebrae, tem procurado aumentar a sua presença
diante destas empresas por consultorias e outros fins. “Estamos em uma época estável e
muito proporcional para negociação no País, portanto, a estatística de preços, qualidade
e outros meios, onde é de suma importância para o mercado conspectivo das Américas,
Europa, Ásia, África e Oceania”. (Prof. Esp. Enio José Bolognini, 2010).
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1. Esta lista de exercícios destina-se o aumento do conhecimento com relação a
estatística, portanto, deverá ser entregue na próxima aula:
a)O que é Estatística?
b)Cite as Fases do Método Estatístico?
c)Fale sobre Apuração de Dados? Leia Coleta de Dados no Livro: Estatística Facíl – Antonio
Arnold Crespo, explique com suas palavras!
d)Como posso apresentar ou expor os dados?
e)Como poderia ajudar seu conhecimento empresarial nesta aula? Responda com suas palavras.
f)Você gostaria de apresentar um Seminário?
Obs. Ler o conteúdo e entregar estes exercícios Aula 2!!!
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BÁSICA:
CRESPO, A. A. Estatística fácil. São Paulo: Saraiva, 19--, 20--.SILVA, E. M. et al. Estatística: para os cursos de economia, administração e ciências contábeis. São Paulo: Atlas, 19--.TIBONI, C. G. R. Estatística Básica: para os cursos de administração, ciências contábeis, tecnológicos e de gestão. São Paulo: Atlas, 20--. COMPLEMENTAR:
HOFFMANN, R. Estatística para economistas. São Paulo: Pioneira, 19--. MARTINS, G. A; DONAIRE, D. Princípios de estatística. São Paulo: Atlas, 19--.MORETTIN, P. A; BUSSAB, W. O. Estatística básica. São Paulo: Saraiva, 19--, 20--. FONSECA, J. S; MARTINS, G. A. Curso de estatística. São Paulo: Atlas, 19--. SPIEGEL, M. R. Estatística. São Paulo: Makron Books do Brasil, 19--.
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Prof. Esp. Enio José Bolognini Núcleo de Administração e Ciências Contábeis
Centro Universitário do Norte Paulista – UNORP 1º Bimestre/2011
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2.1 – Variáveis
2.2 – População e Amostra
2.3 – Amostragem Casual ou Aleatório Simples;
2.4 – Amostragem Proporcional Estratificada.
2.5 – Amostragem Sistemática
2.6 – Lista de Exercícios para Aula 3
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São convencionalmente, o conjunto de resultados possíveis de um fenômeno, Exemplo:
•Para classificar o sexo de uma pessoa você têm dois resultados possíveis:
Sexo Masculino ou Sexo Feminino;
•Para contar um número de filhos você têm através dos números naturais um certo
resultado:
Contagem: “0,1,2,3,4...n”.
Caso você diga tenho 3 filhos o resultado da contagem seria:
•Também muito utilizado na matemática comum a substituição de letras, números,
alfanuméricos e símbolos:
Para x = 5, calcule a expressão 5y = x. O Resultado seria 5y = 5 => y = 5/5 =>
y = 1.
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As variáveis podem ser apresentadas como:
•Qualitativa – Valores expressos por atributos. Exemplo anterior do sexo.
•Quantitativa – São expressas por números, neste caso os exemplos anteriores de contagem e de
assumir qualquer valor, neste caso damos de “Variável Continua”, e outra que só pode assumir
valores pertencentes a um conjunto enumerável ela recebe o nome de “Variável Discreta”.
Existem alguns exemplos para considerarmos:
Em um conjunto N = {1,2,3,...58,...,k}, estes pode assumir qualquer valor caso seria em uma tabela
de contagem de alunos, porém nunca assumiria valores 2,5 ou 3,78. Não existe aluno cortado no
meio. Portanto, é discreta.
Enquanto que em continua temos como exemplo o peso de alunos: 72,5Kg o peso da Érica, 102,18
Kg o peso do Prof. Enio, 80,23 do Lucas e etc.
Obs.: As contagens e enumerações são originadas variáveis discretas e continuas por medidas.
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População: Damos o nome de população como população estatística ou universo
estatístico:
•Seres Humanos, Animais, Estudantes, Futebol, Economia e etc.
No caso acima relacionado, os itens que compõem são a população e que vamos
aprender é com relação as amostras:
•Seres Humanos: Nº (Amostra) de Sexo Masculino = Total (Amostra);
Nº (Amostra) de Sexo Feminino = Total (Amostra).
Amostra: É um subconjunto finito de uma população.
Obs.: É importante relembrar que a amostra seja representativa da população.
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A amostragem pode ser casual ou aleatória simples. Podendo ser a população de 1 a n, k
é o número dessa sequência correspondendo como elementos pertencentes à amostra,
exemplo:
Para obter a sequência de uma amostra de pesquisa de estrutura de noventa alunos de
uma escola para isso temos:
a)Numeramos os alunos de 01 a 90; (1 a n)
b)Aqui escrevemos cada aluno com um número em pedaços de papéis iguais, colocando
em uma caixa para sorteio. Neste caso vamos um a um retirar 10 % de amostra.
(Calculando percentagem 0,90 * 10 = 9).
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Mas, foi criado uma Tabela (Slide 8) de Números Aleatórios para identificar estes números. Portanto, pode ser
considerado elementos de dois e três algarismos, conforme a sua necessidade. Neste caso, para nosso exemplo
utilizaremos a 18ª linha da tabela aleatória:
(18ª Linha) 61 02 01 81 73 92 60 66 73 58 53 34
Para devolução dos 9 elementos, você deve contar de 0 à 90, números que não estão dentro de 0 à 90, são
eliminados e número iguais você somente fica com um deles e corta o outro, pode acontecer de 3 ou n número
iguais, siga a regra e fique somente com um deles não importa a posição, de preferência pegue o primeiro dos
iguais e elimine o resto. Portanto, temos:
Lembrete: No livro: “A leitura da tabela pode ser feita horizontalmente (da direita para esquerda ou vice-
versa), verticalmente (de cima para baixo ou vice-versa), diagonalmente (no sentido ascendente ou descendente)
ou formando o desenho de uma letra qualquer. A opção poder ser feita antes de iniciar o processo”... (Livro:
Estatística Facíl, Autor: Antonio Arnold Crespo, Cap. 2, Pg. 21).
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Exemplo 1:
(18ª Linha) 61 02 01 81 73 92 60 66 73 58 53 34
Resultado dos 9 elementos:
61 02 01 81 73 60 66 58 53
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Exemplo 2:
Uma população é formada por 140 notas resultantes da aplicação de um teste de
inteligência:Tabela de Teste de Inteligência
62 129 95 123 81 93 105 95 96 80 87 110 139 76123 60 72 86 108 120 57 113 65 108 90 137 74 106109 84 121 60 128 100 72 109 103 128 80 99 149 8577 91 51 100 63 107 76 82 110 63 131 65 114 103
104 107 63 117 116 86 115 62 122 92 102 113 74 7869 116 82 95 72 121 52 80 100 85 117 85 102 10694 84 123 42 90 91 81 116 73 79 98 82 69 102
100 79 101 98 110 95 67 77 91 95 74 90 134 9479 92 73 83 74 125 101 82 71 75 101 102 78 108
125 56 86 98 106 72 117 89 99 86 82 57 106 90
Obtenha uma amostra formada por 28 elementos, tomando inicialmente a segunda linha e terceira coluna da esquerda para direita.
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Exemplo 3:
Ao numerar os alunos de 01 a 90, sendo que os meninos são de 01 a 54 e as meninas são de 55 a 90, portanto, olhando na tabela aleatória na primeira e a segunda coluna da esquerda , de cima para baixo, obtêm-se:
57 28 92 90 80 22 56 79 53 18 53 03 27 05 40
![Page 30: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/30.jpg)
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57 28 92 90 80 22 56 79 53 18 53 03 27 05 40
Portanto:
Para os meninos dentro de 01 a 54, temos:
28 22 53 18 03 (Lembre-se que à amostra deve ser igual a estratificada que é 5, neste caso 40 não entra)
Para as meninas dentro de 55 a 90, temos:
57 90 80 56(Lembre-se que à amostra deve ser igual a estratificada que é 4, o restante não preciso!)
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É considerado os estratos da população, neste caso, conhecida como amostragem proporcional estratificada. É uma maneira heterogênea que tais sorteios de elementos sejam demonstrados seus estrados como:
a) Seja uma escola de 90 alunos, sendo que 54 são meninos e 36 meninas, vamos obter a amostra proporcional estratificada. Neste caso, queremos somente 10 % da população, porém existem dois estratos como o sexo masculino e sexo femininos, este deverão apresentar somente 10 %, então temos:
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Uma cidade X apresenta o seguinte quadro relativo às suas escolas de 1º grau:
Obtenha uma amostra estratificada de 120 estudantes:
ESCOLASNº DE ESTUDANTES
MASCULINO FEMININOA 80 95B 102 120C 110 92D 134 228E 150 130F 300 290
Total 876 955
2.4 – Amostragem Proporcional Estratificada
![Page 33: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/33.jpg)
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Resolução:
Soma = 1831
2.4 – Amostragem Proporcional Estratificada
![Page 34: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/34.jpg)
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![Page 35: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/35.jpg)
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1. Em uma escola existem 80 alunos. Obtenha uma amostra de 12 alunos. Sugestão: Olhe na 14ª linha da tabela aleatória.
2. Numa indústria há 655 operários. Qual o tamanho de uma amostra aleatória que represente 11% da população?
3. O diretor de uma escola, na qual estão matriculados 280 meninos e 320 meninas, desejoso de conhecer as condições de vida extra-escolar de seus alunos e não dispondo de tempo para entrevistar todas as famílias, resolveu fazer um levantamento, por amostragem de 10 % dessa clientela. Obtenha, para esse diretor a amostra estratificada para esse diretor.
4. Uma seguradora mantém uma carteira de 5000 clientes, e pretende avaliar a satisfação de seus clientes mediante uma amostra sistemática de 200 segurados.
a) Determine os números dos cinco primeiros clientes selecionados, supondo que o primeiro segurado (obtido por sorteio) seja o de número 14.
b) Qual o número do último cliente selecionado?
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36
BÁSICA:
CRESPO, A. A. Estatística fácil. São Paulo: Saraiva, 19--, 20--.SILVA, E. M. et al. Estatística: para os cursos de economia, administração e ciências contábeis. São Paulo: Atlas, 19--.TIBONI, C. G. R. Estatística Básica: para os cursos de administração, ciências contábeis, tecnológicos e de gestão. São Paulo: Atlas, 20--. COMPLEMENTAR:
HOFFMANN, R. Estatística para economistas. São Paulo: Pioneira, 19--. MARTINS, G. A; DONAIRE, D. Princípios de estatística. São Paulo: Atlas, 19--.MORETTIN, P. A; BUSSAB, W. O. Estatística básica. São Paulo: Saraiva, 19--, 20--. FONSECA, J. S; MARTINS, G. A. Curso de estatística. São Paulo: Atlas, 19--. SPIEGEL, M. R. Estatística. São Paulo: Makron Books do Brasil, 19--.
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37
Prof. Esp. Enio José Bolognini Núcleo de Administração e Ciências Contábeis
Centro Universitário do Norte Paulista – UNORP 1º Bimestre/2011
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38
3.1 – Tabelas
3.2 – Séries Estatísticas
3.3 – Séries históricas, cronológicas, temporais e marchas;
3.4 – Séries geográficas, espaciais, territoriais ou de localização;
3.5 – Séries específicas ou categóricas.
3.6 – Séries Conjugadas – Tabelas de Dupla Entrada
3.7 – Distribuição de Frequência
3.8 – Lista de Exercícios para Aula 4
3.9 – Referências Bibliográficas
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39
O termo tabela muito utilizado em cálculos financeiros, listar nomes e até banco de dados de
estoques. Esta inovação mudou o antigo papel para uma simples planilha eletrônica editável em
computador. O que seria então a definição de tabela:
Tabela – É um quadro que resume um conjunto de observações.
A tabela pode ser composto por:
Corpo CabeçalhoColuna IndicadoraLinhasCédulaTítulo
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40
Corpo - Sendo conj. de linhas e colunas, onde indicam a variável em estudo;
Cabeçalho – É o indicador das colunas da tabela na parte superior;
Coluna - É a indicadora que específica o conteúdo das linhas;
Linhas – São cruzadas com as colunas com sentido horizontal para posicionar cada elemento nas colunas;
Cédula – É conhecido ponto de origem de uma linha com uma coluna para escrever uma variável;
Título – É conhecido por indicar o que representa a tabela e seu cabeçalho, qual assunto, o que é, quando e etc. É localizado no topo.
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41
De acordo com livro do (TIBONI, 2010), Estatística Básica pg. 30, tem-se:
Título
No rodapé deve ser colocada a fonte (quando Houver)
Cabeçalho (Variável A)
Cabeçalho (Variável B)
Conjunto de linhas indicando os
valores da variável A
Conjunto de linhas indicando os
valores da variável B
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42
A série estatística são tabelas que apresentam distribuição, sendo conjunto de dados,
e é claro em função da época, local e espécie.
Pode-se observar que existem três elementos: “Tempo, Espaço e Espécie”.
Pode-se classificar em “Histórica, Geográfica e Específica”.
Vejamos alguns exemplos bem definidos destas tabelas nos próximos slides!
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43
Fonte: Ministério da Saúde
São descritas como valores variáveis, com determinados locais e discriminados segundo intervalo de tempo variável.
Ano Número de infectados com a dengue1997 249.2391998 507.7151999 184.0642000 227.9572001 428.1152002 794.2192003 346.1382004 117.5192005 248.1892006 345.9222007 559.954
Casos notificados no Brasil nos últimos dez anos – 1997/2007
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44
Duração Média dos estudos superiores 1994
Fonte: Revista Veja
São descritas como valores variáveis, em determinado instante, e sendo discriminadas em regiões!
Países Número de Anos
Itália 7,5Alemanha 7,0
França 7,0Holanda 5,9
Inglaterra Menos de 4
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45
Fonte: IBGE
São descritas como valores variáveis, sendo tempo e local, discriminados em especificações ou categoriais!
Espécies Quantidade (1.000 Cabeças)
Bovinos 154.440,8Bubalinos 1.423,3Equinos 549,5Asininos 47,1Muares 208,5Suínos 34.532,2Ovinos 19.955,9
Caprinos 12.159,6Coelhos 6,1
Rebanhos Brasileiros 1992
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46
São o estudo em uma única tabela de variação de valores com mais de uma variável, isto é, a
conjugação de duas ou mais séries. Neste caso, é obtida a tabela de dupla entrada e sua classificação
é uma horizontal (linha) e uma vertical (coluna). Portanto, quando for classificar estas séries, podem
ocorrer casos de que a mesma leva duas ou mais classificações, observe bem quando for classifica:
Terminais Telefônicos em Serviço 1991/1993
Fonte: Ministério das Comunicações
Esta tabela é classificada como: “Série geográfica e histórica”. Que daria origem a geográfico-
histórica ou geográfico-temporal.
Regiões 1991 1992 1993Norte 342.938 375.658 403.494
Nordeste 1.287.813 1.379.101 1.486.649Sudeste 6.234.501 6.729.467 7.231.634
Sul 1.497.315 1.608.989 1.746.232Centro-Oeste
713.357 778.925 884.822
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47
É um conceito a ser lembrado neste capítulo 3, pois a importância de trabalhar com tabelas e
histogramas. Neste caso, são o estudo de valores de suas amostras, porém representados em
frequências. Tema que estudaremos no próximo bimestre, capítulo 5, pg. 54 – Livro: Estatística
Facíl, Autor: Antonio Arnold Crespo.
Estaturas de 100 Alunos da Escola X – 1995
Dados Fictícios
Estaturas (cm)
Nº de Alunos
140 |--- 145 2145 |--- 150 5150 |--- 155 11155 |--- 160 39160 |--- 165 32165 |--- 170 10170 |--- 175 1
TOTAL Σ = 100
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48
Anos Toneladas1991 29.5431992 30.7121993 40.663
1. Classifique as séries:a) Produção de Borracha Natural 1991/1993
Fonte: IBGE
EspéciesNúmero (1.000
Cabeças)Galinhas 204.160Galos, frangos, frangas e pintos
435.465
Codornas 2.488
b) Avicultura Brasileira 1992
Fonte: IBGE
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49
c) Vacinação Contra a Poliomielite – 1993
Fonte: Ministério da Saúde
d) Aquecimento de um Motor
de Avião de Marca X
Dados Fictícios
Regiões QuantidadeNorte 211.209
Nordeste 631.040Sudeste 1.119.708
Sul 418.785Centro-Oeste
185.823
Minutos Temperatura (ºC)
0 201 272 343 414 495 566 63
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50
ProcessosQuantidade (1.000 t)
1991 1992 1993Oxigênio básico
17.934 18.849 19.698
Forno Elétrico
4.274 4.637 5.065
EOF 409 448 444
Produção Brasileira de Aço Bruto 1991/1993
Fonte: Instituto Brasileiro de Siderurgia
Exportação Brasileira 1985 – 1990 -1995
Fonte: Mic e Secex
Importadores 1985 %
1990 %
1995 %
América Latina 13,0 13,4 25,6EUA e Canadá 28,2 26,3 22,2Europa 33,9 35,2 20,7Ásia e Oceania 10,9 17,7 15,4África e Oriente Médio
14,0 8,8 5,5
e)
f)
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51
2. Procure exemplos de séries estatísticas em jornais e revistas e copie-os classificando essas séries.
![Page 52: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/52.jpg)
52
BÁSICA:
CRESPO, A. A. Estatística fácil. São Paulo: Saraiva, 19--, 20--.SILVA, E. M. et al. Estatística: para os cursos de economia, administração e ciências contábeis. São Paulo: Atlas, 19--.TIBONI, C. G. R. Estatística Básica: para os cursos de administração, ciências contábeis, tecnológicos e de gestão. São Paulo: Atlas, 20--. COMPLEMENTAR:
HOFFMANN, R. Estatística para economistas. São Paulo: Pioneira, 19--. MARTINS, G. A; DONAIRE, D. Princípios de estatística. São Paulo: Atlas, 19--.MORETTIN, P. A; BUSSAB, W. O. Estatística básica. São Paulo: Saraiva, 19--, 20--. FONSECA, J. S; MARTINS, G. A. Curso de estatística. São Paulo: Atlas, 19--. SPIEGEL, M. R. Estatística. São Paulo: Makron Books do Brasil, 19--.
![Page 53: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/53.jpg)
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Prof. Esp. Enio José Bolognini Núcleo de Administração e Ciências Contábeis
Centro Universitário do Norte Paulista – UNORP 1º Bimestre/2011
![Page 54: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/54.jpg)
54
4.1 - Dados Absolutos e Dados Relativos
4.2 – Percentagens
4.3 – Índices Econômicos
4.4 – Coeficientes
4.5 – Taxas
4.6 – Exemplos
4.7 – Exercícios de Fixação
4.8 – Referências Bibliográficas
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55
É o resultado da coleta direta da fonte, não sendo manipulados senão pela contagem ou
medida, portanto, são chamados de dados absolutos.
Dados Absolutos: É um método enfadonho e inexpressivo, pois não têm como dizer que serão
conclusões numéricas de imediato.
Dados Relativos: Sendo resultante de comparações dos quocientes (razões), assim estabelecendo
dados absolutos com finalidade de facilitar as comparações entre quantidades.
Neste caso de dados relativos temos três situações:
Percentagens;
Coeficientes;
Taxas.
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56
Para calcular percentagens sigamos a seguinte tabela do exemplo 1:
Calculemos as percentagens dos alunos de cada grau:
Categorias
Cidade ANº de Alunos
1º Grau 19.2862º Grau 1.6813º Grau 234
Total 21.201
Matriculas na Escola da Cidade A - 1995
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57
Exemplo 2:
Na tabela abaixo pode-se além da base 100 para percentagens, usa-se o 1 para
arredondar os valores até a terceira casa decimal. Já no caso de 100 é usado até a
primeira cada decimal. Vejamos o exemplo abaixo desta ordem:
Calculando Cidade A
Categorias
Cidade A Cidade BNº de Alunos
Nº Alunos
1º Grau 19.286 38.6602º Grau 1.681 3.3993º Grau 234 424
Total 21.201 42.483
Matriculas nas Escolas das Cidades A e B - 1995
![Page 58: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/58.jpg)
58
Calculando Cidade B
CategoriasCidade A Cidade B
Nº de Alunos % Nº Alunos %1º Grau 19.286 91,0 38.660 91,02º Grau 1.681 7,9 3.399 8,03º Grau 234 1,1 424 1,0
Total 21.201 100,0 42.483 100,0
Matriculas nas Escolas das Cidades A e B - 1995
![Page 59: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/59.jpg)
59
Por ser razões entre duas grandezas, sendo que uma não inclui a outra, neste caso têm-se:
Índices econômicos:
![Page 60: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/60.jpg)
60
![Page 61: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/61.jpg)
61
Sendo razões dentre número de ocorrências e o número total (Número de ocorrências e número de não-ocorrências), então temos:
Coeficientes Educacionais:
![Page 62: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/62.jpg)
62
Os coeficientes multiplicados por uma potência de 10 (10,100,1000 etc.), isto é, torna-se a resultante mais inteligível. Exemplo:
![Page 63: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/63.jpg)
63
Considerando que Minas Gerais, 1992, apresentou ( dados fornecidos pelo IBGE):
População: 15.957,6 mil habitantes;Superfície: 586.624 km²;Nascimentos: 292.036;Óbitos: 99.281.
Calcule:
a.O índice da densidade demográfica;b.A taxa de natalidade;c.A taxa de mortalidade.
![Page 64: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/64.jpg)
Considerando que Minas Gerais, 1992, apresentou ( dados fornecidos pelo IBGE):
População: 15.957.600 mil habitantes;Superfície: 586.624 km²;Nascimentos: 292.036;Óbitos: 99.281.
Resolução: a.O índice da densidade demográfica;
b.A taxa de natalidade;
64
![Page 65: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/65.jpg)
Considerando que Minas Gerais, 1992, apresentou ( dados fornecidos pelo IBGE):
População: 15.957.600,00 mil habitantes;Superfície: 586.624,00 km²;Nascimentos: 292.036,00;Óbitos: 99.281,00.
Resolução: c. A taxa de natalidade;
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![Page 66: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/66.jpg)
66
1. Uma escola registrou em março, na 1ª série, a matrícula de 40 alunos e a matrícula efetiva, em dezembro, de 35 alunos. A taxa de evasão foi de:
2. Calcule a taxa de aprovação de um professor de uma classe de 45 alunos, sabendo que obtiveram aprovação 36 alunos.
3. Complete a tabela abaixo:
Escolas Nº de Alunos
Dados RelativosPor 1 Por 100
A 175 0,098 9,8B 222 .... ....C 202 .... ....D 362 .... ....E 280 .... ....F 540 .... ....Total 1.781 1,0 100,0
![Page 67: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/67.jpg)
4. São Paulo tinha, em 1992, uma população de 32.182,7 mil habitantes. Sabendo que sua área terrestre é de 248.256 km², calcule a sua densidade demográfica.
67
![Page 68: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/68.jpg)
68
BÁSICA:
CRESPO, A. A. Estatística fácil. São Paulo: Saraiva, 19--, 20--.SILVA, E. M. et al. Estatística: para os cursos de economia, administração e ciências contábeis. São Paulo: Atlas, 19--.TIBONI, C. G. R. Estatística Básica: para os cursos de administração, ciências contábeis, tecnológicos e de gestão. São Paulo: Atlas, 20--. COMPLEMENTAR:
HOFFMANN, R. Estatística para economistas. São Paulo: Pioneira, 19--. MARTINS, G. A; DONAIRE, D. Princípios de estatística. São Paulo: Atlas, 19--.MORETTIN, P. A; BUSSAB, W. O. Estatística básica. São Paulo: Saraiva, 19--, 20--. FONSECA, J. S; MARTINS, G. A. Curso de estatística. São Paulo: Atlas, 19--. SPIEGEL, M. R. Estatística. São Paulo: Makron Books do Brasil, 19--.
![Page 69: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/69.jpg)
69
Prof. Esp. Enio José Bolognini Núcleo de Administração e Ciências Contábeis
Centro Universitário do Norte Paulista – UNORP 1º Bimestre/2011
![Page 70: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/70.jpg)
70
5.1 – Gráficos Estatísticos
5.2 – Diagramas
5.3 – Gráfico em Linha ou em Curva
5.4 – Gráfico em Colunas ou me Barras
5.5 – Gráfico em Colunas ou em Barras Múltiplas
5.6 – Gráfico em Setores
5.7 - Gráfico Polar
5.8 – Cartograma
5.9 – Pictograma
5.10 – Referências Bibliográficas
5.11 – Observações sobre Referências
![Page 71: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/71.jpg)
71
É uma forma de apresentar os dados estatísticos, a fim de objetivar a
produção, ou seja, sendo uma impressão mais rápida e viva do fenômeno em
estudo. Sendo compreensíveis a séries.
Requisitos Fundamentais:
Simplicidade – É importante a simplicidade do gráfico eliminando traços,
detalhes e erros;
Clareza – Possibilita a interpretação correta dos valores;
Veracidade – Expressa a verdade em estudo.
![Page 72: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/72.jpg)
72
São gráficos geométricos de, no máximo, duas dimensões; Para sua
construção, em geral, fazemos uso do sistema cartesiano.
![Page 73: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/73.jpg)
É uma linha poligonal na representação estatística, ou seja, gráfico em
linha é aplicação de representação de coordenadas cartesianas. Estes eixos
cartesianos por duas retas perpendiculares, também um ponto de intersecção sendo
a origem. Neste caso temos:
O eixo das abscissas na horizontal (ou eixo dos x), enquanto que na vertical, eixo
das ordenadas (ou eixo dos y), exemplo:
73
![Page 74: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/74.jpg)
É uma linha poligonal na representação estatística, ou seja, gráfico em
linha é aplicação de representação de coordenadas cartesianas. Estes eixos
cartesianos por duas retas perpendiculares, também um ponto de intersecção sendo
a origem. Neste caso temos:
O eixo das abscissas na horizontal (ou eixo dos x), enquanto que na vertical, eixo
das ordenadas (ou eixo dos y), exemplo:
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Resumindo se o eixo x e o eixo y se encontrarem, então teremos um par ordenado como (x,y) no plano cartesiano. Portanto, é dado como Poligonal sendo um gráfico em linha ou em curva, representação:
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É comum querer chamar a atenção sombreando, hachurar o gráfico no seguinte aspecto:
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É comum em um sistema de coordenadas a variação de dois fenômenos sendo denominada área de excesso:
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São retângulos dispostos verticalmente (em colunas de base e alturas proporcionais aos dados) ou horizontalmente (em barras com mesma altura e comprimentos proporcionais aos dados). Exemplo 1 em colunas:
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Exemplo 2:Gráfico em Barras.
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É estudado quando se quer representar dois ou mais dados para comparações:
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É um formato de círculo em 360º sendo apresentados os dados proporcionais em setores de uma regra de três simples e direta, exemplo::
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É a representação sobre uma carta geográfica, por pontos, hachuras e cores. Exemplo:
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Constitui um dos processos gráficos que melhor fala ao público, pela sua forma ao mesmo tempo atraente e sugestiva, exemplo:
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Constitui um dos processos gráficos que melhor fala ao público, pela sua forma ao mesmo tempo atraente e sugestiva, exemplo:
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BÁSICA:
CRESPO, A. A. Estatística fácil. São Paulo: Saraiva, 19--, 20--.SILVA, E. M. et al. Estatística: para os cursos de economia, administração e ciências contábeis. São Paulo: Atlas, 19--.TIBONI, C. G. R. Estatística Básica: para os cursos de administração, ciências contábeis, tecnológicos e de gestão. São Paulo: Atlas, 20--. COMPLEMENTAR:
HOFFMANN, R. Estatística para economistas. São Paulo: Pioneira, 19--. MARTINS, G. A; DONAIRE, D. Princípios de estatística. São Paulo: Atlas, 19--.MORETTIN, P. A; BUSSAB, W. O. Estatística básica. São Paulo: Saraiva, 19--, 20--. FONSECA, J. S; MARTINS, G. A. Curso de estatística. São Paulo: Atlas, 19--. SPIEGEL, M. R. Estatística. São Paulo: Makron Books do Brasil, 19--.
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Todas as figuras destes slides foram tiradas dos Livros: Antonio Arnold Crespo, “Estatística Fácil”, Ed. Saraiva, 1999/2000 e TIBONI, C. G. R. Estatística Básica: para os cursos de administração, ciências contábeis, tecnológicos e de gestão. São Paulo: Atlas, 2010. Conforme os direitos autorais do autor referencio como uso para slides para educação didática e treinamento em aulas no Datashow.
Prof. Esp. Enio José BologniniCentro Univ. Norte Paulista - UNORP
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Prof. Esp. Enio José Bolognini Núcleo de Administração e Ciências Contábeis
Centro Universitário do Norte Paulista – UNORP 1º Bimestre/2011
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6.1 - Introdução ao Microsoft Excel
6.2 - Construindo Tabelas
6.3 - Formatando Tabelas
6.4 - Gráficos Estatísticos
6.5 - Exercícios de Fixação
6.6 - Referências Bibliográficas
6.7 - Observações sobre Referências
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Umas técnicas utilizadas em trabalhar com dados armazenados com objetivo
de gerar cálculos financeiros é a utilização de um software de “Planilhas Eletrônicas”,
mais conhecido como Microsoft Excel. Este software muito antigo no mercado de
software com várias versões lançadas, é um dos principais elementos surpresas que a
empresa emprega seus futuros funcionários.
Portanto, é objetivando estes dados apresentados que faremos um aprendizado
dentro da estatística comum na utilização de tabelas, fórmulas e gráficos.
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Veja abaixo o que são seus componentes de trabalhos:
Barra de Menus
Barra de Formatação
Barra de Ferramentas
Barra de Cálculo
Célula
Linhas
Colunas
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Para introduzir o conceito de construção de tabelas, a primeira coisa a se
fazer é utilizar uma tabela pronto ou criar, neste caso, é usado uma tabela do Livro:
“Antonio Arnold Crespo – Estatística Facíl, Cap. 2, Pág. 21:
Para essa tabela formatada é utilizado:
Formatação;
Mesclagem;
Fórmula de cálculo.94
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Fórmulas de operadores utilizados pelo Ms. Excel:
+ = soma (Ex: A1+A5) ou =SOMA(A1:A5) - = subtração (Ex: A1-A5) ou =SUB(A1:A5) * = multiplicação (Ex: A1*A5) ou =MULT(A1:A5) / = divisão (Ex: A1/A5) ou =DIV(A1:A5) ^= potência (Ex: A1^A5) - se A1=2 e A5=3, A1^A5 será igual a 8% = percentual (Ex: A1*10%) - se A1 = 230, A1*10% será igual a 23.
Exemplo com a tabela:
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Fórmulas de operadores utilizados pelo Ms. Excel:
+ = soma (Ex: A1+A5) ou =SOMA(A1:A5) Obs. Ao digitar aperte o Enter! - = subtração (Ex: A1-A5) ou =SUB(A1:A5) * = multiplicação (Ex: A1*A5) ou =MULT(A1:A5) / = divisão (Ex: A1/A5) ou =DIV(A1:A5) ^= potência (Ex: A1^A5) - se A1=2 e A5=3, A1^A5 será igual a 8% = percentual (Ex: A1*10%) - se A1 = 230, A1*10% será igual a 23.
Exemplo com a tabela:
![Page 97: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/97.jpg)
Fórmulas de operadores utilizados pelo Ms. Excel:
+ = soma (Ex: A1+A5) ou =SOMA(A1:A5) Obs. Ao digitar aperte o Enter!- = subtração (Ex: A1-A5) ou =SUB(A1:A5) * = multiplicação (Ex: A1*A5) ou =MULT(A1:A5) / = divisão (Ex: A1/A5) ou =DIV(A1:A5) ^= potência (Ex: A1^A5) - se A1=2 e A5=3, A1^A5 será igual a 8% = percentual (Ex: A1*10%) - se A1 = 230, A1*10% será igual a 23.
Exemplo com a tabela:
97
![Page 98: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/98.jpg)
Fórmulas de operadores utilizados pelo Ms. Excel:
+ = soma (Ex: A1+A5) ou =SOMA(A1:A5) Obs. Ao digitar aperte o Enter!- = subtração (Ex: A1-A5) ou =SUB(A1:A5) * = multiplicação (Ex: A1*A5) ou =MULT(A1:A5) / = divisão (Ex: A1/A5) ou =DIV(A1:A5) ^= potência (Ex: A1^A5) - se A1=2 e A5=3, A1^A5 será igual a 8% = percentual (Ex: A1*10%) - se A1 = 230, A1*10% será igual a 23.
Exemplo com a tabela:
98
![Page 99: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/99.jpg)
Para isso pode ser utilizado a “Barra de Formatação” ou clicando com o selecionando a
tabela toda e clicando com botão direito na seleção, escolha “Formatar Células”:
99
![Page 100: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/100.jpg)
Nesta opção escolha alinhamento, fonte, borda, preenchimento para formatar sua tabela,
acompanhe com o Prof. Enio no laboratório como formatar na prática.
100
![Page 101: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/101.jpg)
Tente deixá-la do formato abaixo exemplificado:
101
![Page 102: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/102.jpg)
Selecione a Sexo e os 10% segurando a tecla CTRL apertada:
Vá na “Barra de Ferramentas” e escolha a opção gráficos, depois selecione
colunas, aperte avançar, não conclua ainda, vamos inserir rótulo de dados e título no
gráfico. Veja no próximo Slide como ficou nosso trabalho.
102
![Page 103: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/103.jpg)
Exemplo 1:
103
![Page 104: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/104.jpg)
Exemplo 2:
104
![Page 105: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/105.jpg)
1. Faça a seguinte tabela e gráfico do exemplo abaixo:
Obs. Entregue esse trabalho formatado e impresso até o próximo dia 29/03/2011105
![Page 106: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/106.jpg)
106
BÁSICA:
CRESPO, A. A. Estatística fácil. São Paulo: Saraiva, 19--, 20--.SILVA, E. M. et al. Estatística: para os cursos de economia, administração e ciências contábeis. São Paulo: Atlas, 19--.TIBONI, C. G. R. Estatística Básica: para os cursos de administração, ciências contábeis, tecnológicos e de gestão. São Paulo: Atlas, 20--. COMPLEMENTAR:
HOFFMANN, R. Estatística para economistas. São Paulo: Pioneira, 19--. MARTINS, G. A; DONAIRE, D. Princípios de estatística. São Paulo: Atlas, 19--.MORETTIN, P. A; BUSSAB, W. O. Estatística básica. São Paulo: Saraiva, 19--, 20--. FONSECA, J. S; MARTINS, G. A. Curso de estatística. São Paulo: Atlas, 19--. SPIEGEL, M. R. Estatística. São Paulo: Makron Books do Brasil, 19--.
![Page 107: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/107.jpg)
Todas as figuras destes slides foram tiradas dos Livros: Antonio Arnold Crespo, “Estatística Fácil”, Ed. Saraiva, 1999/2000 e TIBONI, C. G. R. Estatística Básica: para os cursos de administração, ciências contábeis, tecnológicos e de gestão. São Paulo: Atlas, 2010. Conforme os direitos autorais do autor referencio como uso para slides para educação didática e treinamento em aulas no Datashow.
Prof. Esp. Enio José BologniniCentro Univ. Norte Paulista - UNORP
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![Page 108: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/108.jpg)
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Prof. Esp. Enio José Bolognini Núcleo de Administração e Ciências Contábeis
Centro Universitário do Norte Paulista – UNORP 1º Bimestre/2011
![Page 109: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/109.jpg)
109
8.1 - Exercícios de Fixação em Laboratório
8.2 – Referências Bibliográficas
8.3 - Observação sobre Referências
![Page 110: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/110.jpg)
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![Page 111: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/111.jpg)
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![Page 112: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/112.jpg)
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BÁSICA:
CRESPO, A. A. Estatística fácil. São Paulo: Saraiva, 19--, 20--.SILVA, E. M. et al. Estatística: para os cursos de economia, administração e ciências contábeis. São Paulo: Atlas, 19--.TIBONI, C. G. R. Estatística Básica: para os cursos de administração, ciências contábeis, tecnológicos e de gestão. São Paulo: Atlas, 20--. COMPLEMENTAR:
HOFFMANN, R. Estatística para economistas. São Paulo: Pioneira, 19--. MARTINS, G. A; DONAIRE, D. Princípios de estatística. São Paulo: Atlas, 19--.MORETTIN, P. A; BUSSAB, W. O. Estatística básica. São Paulo: Saraiva, 19--, 20--. FONSECA, J. S; MARTINS, G. A. Curso de estatística. São Paulo: Atlas, 19--. SPIEGEL, M. R. Estatística. São Paulo: Makron Books do Brasil, 19--.
![Page 113: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/113.jpg)
Todas as figuras destes slides foram tiradas dos Livros: Antonio Arnold Crespo, “Estatística Fácil”, Ed. Saraiva, 1999/2000 e TIBONI, C. G. R. Estatística Básica: para os cursos de administração, ciências contábeis, tecnológicos e de gestão. São Paulo: Atlas, 2010. Conforme os direitos autorais do autor referencio como uso para slides para educação didática e treinamento em aulas no Datashow.
Prof. Esp. Enio José BologniniCentro Univ. Norte Paulista - UNORP
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![Page 114: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/114.jpg)
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Prof. Esp. Enio José Bolognini Núcleo de Administração e Ciências Contábeis
Centro Universitário do Norte Paulista – UNORP 1º Bimestre/2011
![Page 115: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/115.jpg)
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9.1 – Revisão de Conteúdo Didático
9.2 - Referências Bibliográficas
9.3 - Observações sobre Referências
![Page 116: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/116.jpg)
116
![Page 117: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/117.jpg)
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![Page 118: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/118.jpg)
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![Page 119: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/119.jpg)
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![Page 120: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/120.jpg)
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BÁSICA:
CRESPO, A. A. Estatística fácil. São Paulo: Saraiva, 19--, 20--.SILVA, E. M. et al. Estatística: para os cursos de economia, administração e ciências contábeis. São Paulo: Atlas, 19--.TIBONI, C. G. R. Estatística Básica: para os cursos de administração, ciências contábeis, tecnológicos e de gestão. São Paulo: Atlas, 20--. COMPLEMENTAR:
HOFFMANN, R. Estatística para economistas. São Paulo: Pioneira, 19--. MARTINS, G. A; DONAIRE, D. Princípios de estatística. São Paulo: Atlas, 19--.MORETTIN, P. A; BUSSAB, W. O. Estatística básica. São Paulo: Saraiva, 19--, 20--. FONSECA, J. S; MARTINS, G. A. Curso de estatística. São Paulo: Atlas, 19--. SPIEGEL, M. R. Estatística. São Paulo: Makron Books do Brasil, 19--.
![Page 121: Slides de estatística aplicada](https://reader038.vdocuments.com.br/reader038/viewer/2022102518/548e6ae8b479593c0d8b45b3/html5/thumbnails/121.jpg)
Todas as figuras destes slides foram tiradas dos Livros: Antonio Arnold Crespo, “Estatística Fácil”, Ed. Saraiva, 1999/2000 e TIBONI, C. G. R. Estatística Básica: para os cursos de administração, ciências contábeis, tecnológicos e de gestão. São Paulo: Atlas, 2010. Conforme os direitos autorais do autor referencio como uso para slides para educação didática e treinamento em aulas no Datashow.
Prof. Esp. Enio José BologniniCentro Univ. Norte Paulista - UNORP
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