Aula01_ introdução estatistica

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Plano de Ensino
Aula 01 – introdução
Panorama histórico
Método estatístico
Fases do método estatístico
Luciana Vieira
Estatística
Plano de ensino
1. Estatística: histórico e evolução; aplicabilidade; classificação de dados; tipos de 
coleta; definição de termos: fonte de dados, população e amostra; tipos de variáveis: 
discretas e contínuas. Planejamento de experimentos.
2. Representação de dados estatísticos: tabelas estatísticas; séries; gráficos - tipos 
(dispersão, barra, coluna, setor, histograma, polígono de frequência e ogiva); séries 
estatísticas do IBGE. Ferramentas computacionais de análise estatística.
3. Variáveis: definições; tipos - quantitativa e qualitativa. Dados brutos e rol de dados. 
Tipos de frequências: absoluta, relativa e acumulada. Distribuições de frequência de 
variáveis discretas em histogramas e polígono de frequência.
4. Distribuição de frequências - variável contínua: conceito e cálculo de intervalos e 
classes - regra de Sturges para identificação de classes; distribuição em classes; 
limites de intervalo; gráficos - histograma, polígono de frequência e ogiva.
5. Medidas de tendência central: definição; tipos de medida (média, média ponderada, 
moda e mediana de dados agrupados e nãO agrupados). Separatrizes: definição; tipos 
(quartil, decil e percentil de dados agrupados e não agrupados).
6. Medidas de Dispersão: conceitos de variação; amplitude, desvio médio absoluto, 
desvio padrão, variância e coeficiente de variação; coeficiente de variação de Pearson 
- homogeneidade e heterogeneidade. Estudo da assimetria da distribuição. Box plot.
7. Probabilidade: definição; conceitos de evento e espaço amostral; notação e cálculo; 
aproximação da probabilidade pela frequência relativa; eventos complementares.; 
regra da adição. Diagrama de Venn para solução de problemas.
Plano de ensino
8. Probabilidade condicional e eventos independentes: conceito, definições e 
notações; regra da multiplicação - aplicações em diversas áreas. Teorema de Bayes 
para cálculo de probabilidades condicionais.
9. Distribuição discreta de probabilidade. Variável aleatória discreta e contínua. 
Requisitos para uma distribuição de probabilidade. Média, variância e desvio padrão. 
Evento raro. Valor esperado. Distribuição binomial e de Poisson.
10. Distribuição de probabilidade contínua: distribuição uniforme, distribuição Normal: 
definição e propriedades; curva e função densidade; média e desvio padrão; área de 
uma curva; integral da função densidade.
11. Distribuição normal padrão: definição, propriedades, escore Z, uso da tabela. 
Determinação do escore Z a partir da área; transformação da variável padronizada Z 
em um valor x. Aplicações da distribuição normal.
12. Distribuição de amostragem e o teorema do limite central: definição de distribuição 
amostral, tipos e usos de estimadores, médias amostrais e distribuição amostral da 
proporção. Aplicações da distribuição amostral.
13. Estimativas e tamanho amostral: estimação da proporção populacional; intervalos 
de confiança - nível de confiança e significância; margem de erro; estimativa da média 
populacional com desvio padrão conhecido e desconhecido.
14. Correlação e regressão linear: definição; coeficiente de correlação linear - análise 
do grau. Diagramas de dispersão - esboço. Equação de regressão linear - método dos 
mínimos quadrados (estimativas). Outliers.
Origem e Evolução da 
Estatística 
� Estatística – mesma raiz latina da palavra 
Estado (organização política): status.
� Originalmente, as estatísticas eram colhidas 
para as finalidades relacionadas com o Estado 
(com objetivos militares, tributários, 
recenseamentos, entre outros).
Origem e Evolução da 
Estatística
� ANTIGUIDADE: os povos já registravam o 
número de habitantes, nascimentos, óbitos.
� Bíblia:
� Referências do censo dos Hebreus.
� Devido às inundações do Nilo, se
efetuavam anualmente trabalhos cadastrais
para a repartição de terras férteis no Egito.
Estatística
� Estatística: o que é ?
Estatística pode ser pensada como a ciência de 
aprendizagem a partir de dados. 
No nosso cotidiano, precisamos tomar decisões, muitas 
vezes rápidas.
Em linhas gerais, a Estatística fornece métodos que auxiliam 
o processo de tomada de decisão.
Estatística
� É a ciência (matemática aplicada) que se 
preocupa com:
i. Organização;
ii. Descrição;
iii. Análises;
iv. Interpretações.
Estatística Descritiva
Estatística Indutiva
ou
Estatística inferencial
Aplicabilidade da Estatística
� Amostragem e planejamento de experimentos:
mecanismo de coleta de dados;
� Estatística descritiva: organização, apresentação e
sintetização de dados;
� Estatística inferencial: métodos de análise de
dados visando a tomada de decisões. Utiliza alguns
resultados da teoria das probabilidades (a qual tem
por objetivo quantificar a incerteza existente em
determinada situação).
Aplicabilidade da Estatística
� A estatística é muito importante para diversas 
áreas do conhecimento e atividades humanas, 
com ela é possível realizar:
� pesquisas de novos medicamentos, 
� controle de qualidade de produção, 
� análises políticas, 
� senso da população a fim de conhecer suas 
características e etc...
Definições dos termos da 
estatística
� Dados: Consiste em informações que vêm de 
observações, contagens, medições ou respostas.
� População: – É uma coleção de todos os resultados, 
respostas, medições ou contagens que são de 
interesse. – É o conjunto de elementos com pelo 
menos uma característica em comum. – Esta 
característica comum deve delimitar claramente quais os 
elementos que pertencem à população e quais os 
elementos que não pertencem. Ex: Números de 
funcionários de uma empresa
Definições dos termos da 
estatística
� Amostra: Subgrupo de uma população.
� Os dados amostrais podem ser usados para formar 
conclusões sobre a população, devem ser coletados 
usando o método apropriado tal como seleção aleatória, 
caso contrário não terá valor. Ex: Números de 
funcionários homens de uma empresa 
� Parâmetro e estatística: Parâmetro é a descrição 
numérica de uma característica populacional, 
estatística é a descrição numérica de uma 
característica amostral.
Definições dos termos da 
estatística
� Variável: É aquilo que se deseja observar para 
se tirar algum tipo de conclusão, geralmente as 
variáveis para estudo são selecionadas por 
processos de amostragem. Os símbolos 
utilizados para representar as variáveis são as 
letras maiúsculas do alfabeto, tais como X, Y, Z, 
... que pode assumir qualquer valor de um 
conjunto de dados.
Ramos da estatística
� Estatística Descritiva: É o Ramo da 
estatística que envolve a organização, 
resumo e apresentação dos dados.
� Estatística Inferencial: É o ramo da 
estatística que envolve o uso de uma 
amostra para chegar a conclusões sobre uma 
população. Ferramenta básica da Estatística 
Inferencial é a probabilidade.
Classificação dos Dados
� Tipo de dados
� A natureza dos dados determinará qual 
procedimento estatístico será adotado, por tanto é 
importante conhecer os tipos existentes para 
melhores tomadas de decisão, eles podem ser:
� Qualitativos: Atributos, rótulos e entradas não 
numéricas. Exemplo: cor do cabelo das pessoas, ou 
se determinado imóvel possui ou não vista para o 
mar.
� Quantitativos: Consiste de medidas numéricas ou 
contagens.
Classificação dos Dados ou 
Variáveis
Classificação dos Dados ou 
Variáveis
� Qualitativas (ou atributos): 
� Nominal: são utilizados símbolos, ou números, 
para representar determinado tipo de dados, 
mostrando, assim, a qual grupo ou categoria eles 
pertencem.
� Ex: Um dado como “sexo”' pode ser categorizada 
em duas respostas possíveis: masculino ou 
feminino. 
Classificação dos Dados ou 
Variáveis
� Qualitativas (ou atributos): 
� Ordinal ou por postos: quando uma classificação 
for dividida em categorias ordenadas em graus 
convencionados, havendo uma relação entre as 
categorias do tipo “maior do que”, “menor do que”, 
“igual a”, osdados por postos consistem de valores 
relativos atribuídos para denotar a ordem de 
primeiro, segundo, terceiro e, assim, 
sucessivamente. 
� Ex: o nível educacional de um estudante (ensino 
fundamental, ensino médio, graduação e pós-
graduação)
Classificação dos Dados ou 
Variáveis
� Quantitativas: 
� Discretas: são aquelas variáveis que pode 
assumir somente valores inteiros num conjunto 
de valores. É gerada pelo processo de 
contagem.
� Ex: como o número de veículos que passa em 
um posto de gasolina, o número de estudantes 
nesta sala de aula.
Classificação dos Dados ou 
Variáveis
� Quantitativas: 
� Contínuas: são aquelas variáveis que podem 
assumir um valor dentro de um intervalo de 
valores. É gerada pelo processo de medição.
� Ex: o volume de água em um reservatório ou o 
peso de um pacote de cereal.
Coleta de dados
� A coleta de dados pode ser dividida em 
contínuas, periódicas ou ocasionais.
� Coleta de dados contínua: quando os eventos 
que acontecem durante determinado estudo, 
são registrados à medida que ocorrem; Ex: 
Temperatura em uma estufa automatizada.
� Coleta de dados periódica: acontecem de ciclo 
em ciclo; Ex: o censo do Brasil;
� Coleta de dados ocasional: são aqueles 
realizados sem a preocupação de continuidade 
ou periodicidade; Ex: pesquisa de satisfação.
Planejamento de Experimentos
Fases do Método Estatístico
1. DEFINIÇÃO DO PROBLEMA 
2. PLANEJAMENTO
3. COLETA DE DADOS 
4. APURAÇÃO DOS DADOS
5. APRESENTAÇÃO DOS DADOS
6. ANÁLISE E INTERPRETAÇÃO DOS 
DADOS
Fases do Método Estatístico
1. DEFINIÇÃO DO PROBLEMA: Saber 
exatamente aquilo que se pretende pesquisar 
é o mesmo que definir corretamente o 
problema.
Fases do Método Estatístico
2. PLANEJAMENTO: Como levantar 
informações? Que dados deverão ser 
obtidos? Qual levantamento a ser utilizado? 
Censitário? Por amostragem? E o 
cronograma de atividades? Os custos 
envolvidos? Etc. 
Fases do Método Estatístico
3. COLETA DE DADOS : Fase operacional. É 
o registro sistemático de dados, com um 
objetivo determinado.
Fases do Método Estatístico
4. APURAÇÃO DOS DADOS : Resumo dos 
dados através de sua contagem e 
agrupamento. É a condensação e tabulação 
de dados. 
Fases do Método Estatístico
5. APRESENTAÇÃO DOS DADOS : Há duas 
formas de apresentação, que não se excluem 
mutuamente:
� A apresentação tabular: apresentação numérica 
dos dados em linhas e colunas distribuídas de 
modo ordenado segundo regras práticas fixadas 
pelo Conselho Nacional de Estatística. 
� A apresentação gráfica: os dados numéricos 
constituem uma apresentação geométrica 
permitindo uma visão rápida e clara do fenômeno.
Fases do Método Estatístico
6. ANÁLISE E INTERPRETAÇÃO DOS DADOS: 
A última fase do trabalho estatístico é a mais 
importante e delicada. Está ligada 
essencialmente ao cálculo de medidas e 
coeficientes, cuja finalidade principal é 
descrever o fenômeno (estatística descritiva). 
Na estatística indutiva a interpretação dos 
dados se fundamenta na teoria da 
probabilidade.
EXERCÍCIO