Atividade estatística descritiva desafio

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14/09/2022 17:24 Atv2_fm - Jupyter Notebook
localhost:8888/notebooks/Documents/Atv2_fm.ipynb# 1/6
Atividade estatística descritiva: desafio
Annie Gabrielle de O. Silva - 14/10/2022
Segundo a Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), atualmente a taxa de aumento médio no preço de
energia elétrica por ano é de aproximadamente 2%. Devido a esse constante aumento do preço da energia,
alguns consumidores começaram a pensar em soluções para reduzir o custo da conta de energia elétrica.
Investir em um sistema de energia solar é uma opção que exige alto investimento inicial e que começa a ter
retorno depois de alguns anos. Monitorar o consumo de grupos de equipamentos e tentar fazer uma
otimização do tempo de uso para gerar economia pode ser uma boa opção para quem não quer fazer um alto
investimento.
Você, como especialista em estatística descritiva, foi contratado por uma empresa de pequeno porte para
analisar o perfil de consumo dos equipamentos. O dono da empresa dividiu as cargas em três grupos
distintos, utilizou medidores que coletavam as informações a cada minuto, fez a coleta dos dados por dois
dias seguidos e salvou os dados de consumo de energia em um arquivo do Excel (consumo.xlsx).
Faça a estatística descritiva dos três grupos de equipamentos utilizando o Excel ou outro software de sua
preferência. Apresente as análises de posição (média, moda, mediana e quartis 1.º e 3.º) e de dispersão
(amplitude, variância, desvio padrão e coeficiente de variação) para os três grupos.
Em seguida, com a finalidade de explicar as medidas da estatística descritiva à empresa, você deverá explicar:
a) Qual grupo de aparelhos apresenta maior média de consumo energético?
b) Qual grupo apresenta maior coeficiente de variação?
c) Qual grupo apresenta maior amplitude de energia?
d) Qual grupo permanece mais tempo desligado, ou seja, sem consumir energia? Como você chegou a essa
conclusão?
Importando os dados
O meio de processamento escolhido foi o uso da linguagem python com o auxílio da IDLE Jupyter Notebook.
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In [1]:
Deletando colunas que surgiram após a conversão do arquivo xlsx para csv
 Data Tempo Grupo1 Grupo2 Grupo3 Unnamed: 5 Unname
d: 6 \ 
0 2019-11-24 00:00:00 0 2 0 NaN 
NaN 
1 2019-11-24 00:01:00 0 1 0 NaN 
NaN 
2 2019-11-24 00:02:00 0 2 0 NaN 
NaN 
3 2019-11-24 00:03:00 0 1 0 NaN 
NaN 
4 2019-11-24 00:04:00 0 1 0 NaN 
NaN 
... ... ... ... ... ... ... 
... 
2875 2019-11-25 23:55:00 0 1 0 NaN 
NaN 
2876 2019-11-25 23:56:00 0 1 0 NaN 
NaN 
2877 2019-11-25 23:57:00 0 2 0 NaN 
NaN 
2878 2019-11-25 23:58:00 0 1 0 NaN 
NaN 
2879 2019-11-25 23:59:00 0 1 0 NaN 
NaN 
 Unnamed: 7 Unnamed: 8 Unnamed: 9 Unnamed: 10 Unnamed: 11 
0 NaN NaN NaN NaN NaN 
1 NaN NaN NaN NaN NaN 
2 NaN NaN NaN NaN NaN 
3 NaN NaN NaN NaN NaN 
4 NaN NaN NaN NaN NaN 
... ... ... ... ... ... 
2875 NaN NaN NaN NaN NaN 
2876 NaN NaN NaN NaN NaN 
2877 NaN NaN NaN NaN NaN 
2878 NaN NaN NaN NaN NaN 
2879 NaN NaN NaN NaN NaN 
[2880 rows x 12 columns] 
import pandas as pd
df = pd.read_csv ('/Users/anion/Documents/energia.csv')
print (df)
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localhost:8888/notebooks/Documents/Atv2_fm.ipynb# 3/6
In [2]:
In [3]:
Out[2]:
Data Tempo Grupo1 Grupo2 Grupo3 Unnamed:5
Unnamed:
6
Unnamed:
7
Unnamed:
8
Unna
0 2019-11-24 00:00:00 0 2 0 NaN NaN NaN NaN
1 2019-11-24 00:01:00 0 1 0 NaN NaN NaN NaN
2 2019-11-24 00:02:00 0 2 0 NaN NaN NaN NaN
3 2019-11-24 00:03:00 0 1 0 NaN NaN NaN NaN
4 2019-11-24 00:04:00 0 1 0 NaN NaN NaN NaN
Out[3]:
0 NaN 
1 NaN 
2 NaN 
3 NaN 
4 NaN 
 .. 
2875 NaN 
2876 NaN 
2877 NaN 
2878 NaN 
2879 NaN 
Name: Unnamed: 11, Length: 2880, dtype: float64
df.head()
df.pop("Unnamed: 5")
df.pop("Unnamed: 6")
df.pop("Unnamed: 7")
df.pop("Unnamed: 8")
df.pop("Unnamed: 9")
df.pop("Unnamed: 10")
df.pop("Unnamed: 11")
14/09/2022 17:24 Atv2_fm - Jupyter Notebook
localhost:8888/notebooks/Documents/Atv2_fm.ipynb# 4/6
In [4]:
Estatística descritiva para os três equipamentos
In [5]:
Out[4]:
Data Tempo Grupo1 Grupo2 Grupo3
0 2019-11-24 00:00:00 0 2 0
1 2019-11-24 00:01:00 0 1 0
2 2019-11-24 00:02:00 0 2 0
3 2019-11-24 00:03:00 0 1 0
4 2019-11-24 00:04:00 0 1 0
count 2880.000000 
mean 0.754167 
std 4.909955 
min 0.000000 
25% 0.000000 
50% 0.000000 
75% 0.000000 
max 38.000000 
Name: Grupo1, dtype: float64 
df.head()
Onde:
Count: número de pontos
Mean: Valor médio
std: desvio padrão
min: valor mínimo
25%: primeiro quartil = mediana
50%: segundo quartil
75%: terceiro quartil
max: valor máximo
print(df['Grupo1'].describe())
14/09/2022 17:24 Atv2_fm - Jupyter Notebook
localhost:8888/notebooks/Documents/Atv2_fm.ipynb# 5/6
In [6]:
In [7]:
Para o Grupo1:
In [11]:
Para o Grupo2:
In [12]:
Para o Grupo3:
In [13]:
Respondendo as perguntas
count 2880.000000 
mean 1.136806 
std 5.166895 
min 0.000000 
25% 0.000000 
50% 0.000000 
75% 1.000000 
max 40.000000 
Name: Grupo2, dtype: float64 
count 2880.000000 
mean 6.005556 
std 8.329776 
min 0.000000 
25% 0.000000 
50% 0.000000 
75% 17.000000 
max 19.000000 
Name: Grupo3, dtype: float64 
6.510434691520578 
4.54509828413995 
1.387011627233182 
print(df['Grupo2'].describe())
print(df['Grupo3'].describe())
CV=4.909955/0.754167
print(CV)
CV=5.166895/1.136806
print(CV)
CV=8.329776/6.005556
print(CV)
14/09/2022 17:24 Atv2_fm - Jupyter Notebook
localhost:8888/notebooks/Documents/Atv2_fm.ipynb# 6/6
a) Qual grupo de aparelhos apresenta maior média de consumo energético?
O grupo que possui a maior média de consumo energético é Grupo3, que possui uma média de 6.005556.
b) Qual grupo apresenta maior coeficiente de variação (CV)?
O Grupo que apresenta o maior coeficiente de variação é O Grupo1, com um CV = 6.510434691520578
c) Qual grupo apresenta maior amplitude de energia?
O grupo que possui a maior amplitude é o Grupo2, visto que possui a maior diferença entre os valores máximo
e mínimo (40.000000-0.000000).
d) Qual grupo permanece mais tempo desligado, ou seja, sem consumir energia? Como você chegou a
essa conclusão?
O grupo que permanece mais tempo desligado é o Grupo1, visto que possuio o menor valor médio e seus três
quartis são nulos.