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Introdução à Probabilidade e Estatística

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Aula 01
Probabilidade e Estatística
Bem vindo!
Probabilidade e Estatística é uma disciplina cujos conteúdos são relevantes para a formação do professor, do professor pesquisador e para a área de Tecnologia e informação  entre outras. É muito usada nas pesquisas quantitativas de qualquer área de conhecimento.
Como ela você irá Compreender os conceitos básicos de estatística, e de probabilidade, utilizando exemplos das suas aplicações às diferentes áreas de conhecimento.
Introdução à Estatística
Após a leitura desta aula, você vai: 
1 - Conhecer um panorama histórico e a natureza da Estatística; 
2 - Entender a importância da Estatística como uma poderosa ferramenta de análise de dados para tomada de decisões e a sua utilização em diversos tipos de pesquisas; 
3 - Identificar as diferenças entre os três ramos da Estatística: a Descritiva, Das probabilidades e a Inferencial; 
4 - Diferenciar uma população de uma amostra;
5 - Classificar os tipos de dados em função de seus níveis de informação; 
6 - Começar a organizar os dados de um fenômeno coletivo de forma eficiente;
Historicamente, o crescimento e o desenvolvimento da estatística moderna estão relacionados a três fenômenos isolados: as necessidades dos governos coletarem dados sobre os seus cidadãos, o desenvolvimento da teoria da probabilidade e o advento da informática. Pacotes estatísticos como SAS, Eviews, R-Project e outros se tornaram populares e vem ajudando no processamento das informações.
O que é Estatística?
É a Ciência que estuda método de coleta, organização, descrição, análise e interpretação de dados, para a obtenção de conclusões válidas e tomadas de decisões.
Aplicações da estatística
Veja alguns exemplos de aplicações da Estatística em algumas situações distintas e sua influência em processos decisórios:
- Na saúde: Fornece metodologia adequada que possibilita decidir sobre a eficiência de um novo tratamento no combate à determinada doença.
- Na Política: Utiliza-se de pesquisas prévias de opiniões para muitas vezes corrigir estratégias de campanha para uma determinada eleição.
- No controle de qualidade: Testa a reação de um grupo de consumidores sobre um novo produto e com base nas respostas decidem-se pela produção e distribuição do mesmo em uma escala nacional.
- Na mídia: Calcula índices de audiência de um determinado canal e em um determinado horário, para estabelecer o preço a ser cobrado aos anunciantes pela veiculação de suas propagandas.
- Em marketing: Testa a reação de um grupo de consumidores sobre um novo produto e com base nas respostas decidem-se pela produção e distribuição do mesmo em uma escala nacional.
- Em finanças: Observa índices de inflação, emprego e desemprego para estimar alguns aspectos econômicos do cenário nacional.
População e Amostra
Ao conjunto ou grupo de indivíduos que possuem pelo menos uma característica em comum, denominamos de população estatística ou de universo estatístico.
Exemplos:
Uma Amostra é subconjunto finito não vazio de uma população estatística.
Para obtermos previsões válidas sobre um determinado problema quase nunca utilizamos todos os elementos da população, trabalhamos apenas com amostras desta população. 
 
Exemplo – Previsão baseada em amostra
Antes de uma eleição, os institutos de pesquisa entrevistaram 2000 pessoas e, com base em suas respostas, conseguem prever o resultado da eleição.
Conceito de variável
Para cada experimento ou informação obtemos um número de resultados possíveis, por exemplo:
Variável: é um conjunto de resultados possíveis de um experimento ou informação. Dependendo dos dados coletados em um experimento as variáveis podem ser classificadas em qualitativas e quantitativas.
Qualitativas: Variáveis são qualitativas quando os seus valores são expressos por um atributo como; gênero: masculino ou feminino; cor da pele: branco, pardo, amarelo, preto; estatura: alto, médio e baixo, etc. As variáveis qualitativas podem ser subdivididas em nominais e ordinais.
Nominais: As variáveis são classificadas como nominais quando não permitem comparações. Exemplos – o nome ou o gênero de um indivíduo: João ou Maria; masculino ou feminino. Não é possível estabelecer qual a prioridade ou o mais importante nessas características.
Ordinais: As variáveis são classificadas como originais quando permitem comparações. Exemplo – Atribuição de status alto, médio ou baixo para um indivíduo. É possível estabelecer comparações de intensidade e ordenamento.
Quantitativas: Variáveis são quantitativas quando os seus valores são expressos por números como: quantidade de filhos, salários de empregados, idades dos alunos de uma faculdade, etc. As variáveis quantitativas podem ser subdivididas em discretas e continuas.
Discretas: A variável será classificada como discreta quando assumir valores pertencentes a um conjunto enumerável. Exemplo – número de filhos de um casal que pode ser 0, 1, 2, ..., n.
Contínuas: A variável será continua quando puder assumir qualquer valor em um determinado intervalo. Exemplo – peso de um indivíduo com a precisão desejada,
Como 52 kg; 52,3 kg; 52,317 kg, etc.
Para ilustrar, a tabela seguinte mostra uma base de dados de uma loja de modas:
A classificação das seis variáveis apresentadas a seguir:
Saiba mais - Consultando o seu material didático impresso, procure justificar a classificação das variáveis apresentadas na tabela.
Organizando e Contando Dados
Os dados coletados da observação de um fenômeno coletivo, sem manipulação ou ordenação, são chamados de dados brutos.
 
Exemplo:
As notas de matemática de um grupo de alunos ao final da primeira avaliação são: 
2,1; 7,1; 4,3; 3,3; 4,7; 6,9; 6,1; 7,1 e 8,3; 6,9.
 
A série numérica exposta poderia ser de melhor forma apresentada se estabelecêssemos uma ordenação para as notas. Esta etapa consiste na elaboração de um Rol ou conjunto ordenado de dados.
 
Um tipo de Rol para esta série de notas poderia ser colocá-las em ordem crescente na forma:
 
{2,1; 3,3; 4,3; 4,7; 6,1; 6,9; 6,9; 7,1; 7,1; 8,3}
Além de visualizar melhor a série o Rol evidência os seus valores extremos (maiores e menores notas).
 
“Neste ponto vale comentar que as presenças de valores extremos em conjuntos de dados distorcem a maior parte das medidas estatísticas obtidas. Esta discussão será abordada com mais profundidade em aulas futuras”. 
 
Além disso, observamos que existem repetições de notas no conjunto. Sendo assim, uma forma mais fácil de representar a série de notas será por uma tabela de freqüência do tipo:
Atenção
* A notação sigma, ∑, que é muito comum em Estatística, designa soma de números.
Saiba mais
Leitura o capítulo 1 do livro de Estatística Aplicada à Gestão Empresarial (material didático):
Estatística e Análise exploratória de dados.
Resolução dos exercícios de 1 até 5 do capítulo 1 do livro Estatística Aplicada a todos os níveis. 
 Autor: Nelson Pereira Castanheira, editora: IBPEX
Visitar os seguintes sites:
- Para pesquisa e obtenção de dados e tabelas estatísticas do Instituto de planejamento urbano de Curitiba
www.ippuc.org.br 
- Para informações educacionais do Instituto Nacional de Estudos Educacionais
www.inep.gov.br 
- Para o aprofundamento dos conceitos discutidos em sala o livro indicado na bibliografia básica e complementar: 
Toledo, Geraldo Luciano, 
“ Estatística Básica” 2ª edição, São Paulo: Atlas 1995. Cap: 1 e 2.
Nesta aula, você: 
Conheceu um pouco da História da Estatística, acompanhou a evolução dos métodos estatísticos ao longo do tempo e a transformação do estudo desses métodos em uma nova Ciência. 
Aprendeu que os métodos estatísticos foram desenvolvidos para influenciar processos decisórios de várias questões associadas a diferentes contextos. 
Identificou e classificou uma variável dentro de um Universo Estatístico. 
Percebeu que dados ordenados são importantes para que se tenha uma maior visibilidade de um problema a ser solucionado. 
Na próxima aula, você vai estudar sobre os assuntos seguintes: 
Tabelas. 
Dados Tabulados Não-AgrupadosEm Classes – SIMPLES. 
Dados Tabulados Agrupados Em Classes – FAIXAS. 
Tipos de freqüências: Simples, Relativas e Acumuladas. 
Determinação do número de classes e intervalos.
Respostas: 3, 3, 1, 1.

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