Primeiros Conceitos de Estat

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Primeiros Conceitos de Estatística

• FENÔMENO ESTATÍSTICO
• qualquer evento que se pretenda analisar, cujo
  estudo seja passível da aplicação do método
  estatístico. São divididos em três grupos

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• de massa ou coletivo são aqueles que não podem
  ser definidos por uma simples observação. A
  estatística dedica-se ao estudo desses fenômenos.
  Ex a natalidade em Vitória, o preço médio da
  cerveja no Espírito Santo, etc.
• individuais são aqueles que irão compor os
  fenômenos de massa. Ex cada nascimento em
  Vitória, cada preço de cerveja no Espírito Santo,
  etc.
• de multidão quando as características observadas
  para a massa não se verificam para o particular.

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• DADO ESTATÍSTICO
• é um dado numérico e é considerado a
  matéria-prima sobre a qual iremos aplicar os
  métodos estatísticos.

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• POPULAÇÃO
• é o conjunto total de elementos portadores de,
  pelo menos, uma característica comum.

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• AMOSTRA
• é uma parcela representativa da população que é
  examinada com o propósito de tirarmos conclusões
  sobre a essa população.

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• PARÂMETROS
• São valores singulares que existem na população e
  que servem para caracterizá-la. Para definirmos
  um parâmetro devemos examinar toda a população.
• Ex Os alunos de odontologia do Brasil têm em
  média 1,70 metros de estatura.

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• ESTIMATIVA
• é um valor aproximado do parâmetro e é calculado
  com o uso da amostra.

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• ATRIBUTO
• quando os dados estatísticos apresentam um
  caráter qualitativo, o levantamento e os estudos
  necessários ao tratamento desses dados são
  designados genericamente de estatística de
  atributo.

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• Exemplo de classificação dicotômica do atributo
  a classificação dos alunos quanto ao sexo.
• atributo sexo................classe alunos
• dicotomia duas subclasses (masculino e feminino)
• Exemplo de classificação policotômica do
  atributo alunos quanto ao estado civil.
• atributo estado civil......classe alunos
• policotomia mais de duas subclasses (solteiro,
  casado, divorciado, viúvo, etc.)

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• VARIÁVEL
• É, convencionalmente, o conjunto de resultados
  possíveis de um fenômeno.

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• VARIÁVEL QUALITATIVA
• Quando seus valores são expressos por atributos
  sexo, cor da pele, etc.

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• VARIÁVEL QUANTITATIVA
• Quando os dados são de caráter nitidamente
  quantitativo, e o conjunto dos resultados possui
  uma estrutura numérica.
• VARIÁVEL DISCRETA OU DESCONTÍNUA
• VARIÁVEL CONTÍNUA

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• VARIÁVEL DISCRETA OU DESCONTÍNUA
• Seus valores são expressos geralmente através de
  números inteiros não negativos.
• Resulta normalmente de contagens.
• Ex Nº de alunos presentes às aulas de
  estatística no 1o semestre de 2004 fev 25, mar
  18 , abr 30 , mai 35 , jun 36.

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• VARIÁVEL CONTÍNUA
• Resulta normalmente de uma mensuração, e a escala
  numérica de seus possíveis valores corresponde ao
  conjunto dos números reais, ou seja, podem
  assumir, teoricamente, qualquer valor entre dois
  limites.
• Ex. Quando você vai medir a temperatura de seu
  corpo com um termômetro de mercúrio o que ocorre
  é o seguinte o filete de mercúrio, ao
  dilatar-se, passará por todas as temperaturas
  intermediárias até chegar a temperatura atual do
  seu corpo.

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• A Escala Nominal
• mede atributos que só conhecem relações de
  equivalência (igual ou diferente) e por isso não
  tem sentido de direção, nem unidade de distância
  definida e tampouco reconhece um valor nulo.
• Está, na maior parte das vezes, associada às
  variáveis qualitativas nominais.

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• A Escala Intervalar
• mede atributos de modo que os intervalos
  representem quantidades regulares de atributo.
• Tal escala é uma função linear dos atributos.
• Além da relação biunívoca entre atributos e
  códigos numéricos da escala e do sentido de
  orientação da medida, tem-se a definição de
  unidade de mensuração.
• A escala intervalar tem um zero, mas ele é um
  ponto arbitrário para a origem das unidades de
  medida e não tem correspondência com a situação
  zero de atributo.

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A Escala Intervalar

• O exemplo típico de escala intervalar é o da
  medida de temperatura. Não há um zero de
  temperatura que corresponda a uma ausência de
  temperatura e diferentes escalas intervalares
  mostrarão que há proporcionalidade entre
  intervalos, mas não entre valores de temperatura.
• Para melhor detalhar esse exemplo, percebamos que
  dizer que 10oC é o dobro de 5oC não é verdade
  pois se a escala de temperatura for Fahrenheit,
  os mesmos valores serão dados respectivamente por
  50oF e 41oF (observe que 50 não é o dobro de
  41!).
• O que pode ser dito é que a mudança de 5 para 10
  graus Celsius equivale à passagem de 10 para 15
  graus Celsius, assim como a passagem de 41 para
  50 graus Fahrenheit equivale à passagem de 50
  para 59 graus Fahrenheit.

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• A Escala Proporcional (ou Escala Razão)
• mede os atributos de forma que os acréscimos em
  atributos sejam representados por acréscimos
  proporcionais em valores de escala. A razão entre
  dois valores da escala corresponde à razão entre
  dois valores de atributos.
• Ex Se A pesa o dobro de B então o valor do peso
  de A deve ser o dobro do valor do peso de B.
  Poder-se-ía ter os pesos 4 e 2 Kg ou 8,8 e 4,4 Lb
  (libras).
• Note que nas duas escalas o zero coincide pois o
  peso nulo vale 0 nos dois sistemas. O uso deste
  tipo de escala exige que se assuma que o evento
  tenha comportamento aritmético, premissa mais
  forte que pode ser adotada para a escolha de uma
  escala.

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• Variável Dependente é aquela que mede o fenômeno
  que se estuda.
• Ex Produção mensal de peças (quantitativa
  discreta número de peças que cada funcionário da
  empresa produz por mês qualitativa ordinal
  menos que 300, entre 300 e 500, mais que 500).

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• Variável Independente é aquela candidata a
  explicar a dependente.
• Ex Sexo
• se a maioria das funcionárias produz mais que 500
  peças por mês e a maioria dos funcionários produz
  menos que 300 peças por mês pode-se suspeitar
  que sexo e produção estão intimamente
  relacionados, ou seja, que mulheres são mais
  competentes/rápidas que homens na mesma função.

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• EXERCÍCIO - Classifique as variáveis em
  qualitativas ou quantitativas (contínuas ou
  discretas)
• Cor dos olhos.
• Respqualitativa.
• Índice de liquidez nas industrias capixabas.
• Respquantitativa contínua.
• Produção de café no Brasil (em toneladas).
• Respquantitativa contínua.
• Número de defeitos em aparelhos de TV.
• Respquantitativa discreta.
• Comprimento dos pregos produzidos por uma
  empresa.
• Respquantitativa contínua.
• O ponto obtido em cada jogada de um dado.
• Respquantitativa discreta.