Estudo de Caso estatistica

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Estudo de Caso: Comportamento de Navegação dos Clientes em um Site de Comércio Eletrônico
A empresa de comércio eletrônico coletou dados de 50 clientes selecionados aleatoriamente para analisar o tempo de navegação no site em minutos. Os resultados obtidos foram:
● Média: 12 minutos ● Mediana: 7 minutos ● Moda: 10 minutos ● Desvio padrão: 3 minutos ● Primeiro quartil: 11 minutos ● terceiro quartil: 17 minutos
● Média: 12 minutos 
● Mediana: 7 minutos 
● Moda: 10 minutos 
● Desvio padrão: 3 minutos
 ● Primeiro quartil: 11 minutos 
● Terceiro quartil: 17 minutos
Agora, vamos realizar algumas análises estatísticas com base nesses resultados:
A. Coeficiente de Variação: O coeficiente de variação mede a dispersão relativa dos dados em relação à média, expressa como uma porcentagem. Ele é calculado dividindo o desvio padrão pela média e multiplicando por 100. Coeficiente de Variação = (Desvio Padrão / Média) * 100
No nosso caso, temos: Desvio Padrão = 3 minutos Média = 12 minutos
Substituindo esses valores na fórmula, temos: Coeficiente de Variação = (3 / 12) * 100 = 25%
Interpretação: O coeficiente de variação de 25% indica que os tempos de navegação dos clientes no site têm uma variação relativa de 25% em relação à média. Quanto maior o coeficiente de variação, maior é a dispersão dos dados em relação à média.
B. Intervalo Interquartil: O intervalo interquartil é uma medida de dispersão que representa a diferença entre o terceiro quartil e o primeiro quartil. Ele indica a faixa em que está concentrada a maior parte dos dados. Intervalo Interquartil = Terceiro Quartil - Primeiro Quartil
No nosso caso, temos: Primeiro Quartil = 11 minutos Terceiro Quartil = 17 minutos
Calculando o intervalo interquartil: Intervalo Interquartil = 17 - 11 = 6 minutos
Interpretação: O intervalo interquartil de 6 minutos indica que 50% dos clientes apresentaram um tempo de navegação entre 11 minutos e 17 minutos. Essa é a faixa em que está concentrada a maior parte dos dados.
C. Assimetria de Pearson: A assimetria de Pearson, também conhecida como coeficiente de assimetria, mede a assimetria da distribuição dos dados em relação à distribuição normal. Seu valor pode ser positivo, negativo ou zero. No entanto, para calcular a assimetria de Pearson, é necessário conhecer a fórmula exata ou utilizar uma ferramenta estatística. Com base apenas nos dados fornecidos, não é possível calcular o valor da assimetria de Pearson.
D. Probabilidade de um Cliente Navegar por Mais de 10 Minutos: Supondo que a distribuição dos tempos de navegação dos clientes no site seja normalmente distribuída, podemos calcular a probabilidade de um cliente selecionado aleatoriamente navegar no site por mais de 10 minutos. Para isso, precisamos usar a tabela da distribuição normal padrão (Z) ou uma calculadora estatística.
No entanto, não foi fornecido o valor Z correspondente a 10 minutos. Portanto, não podemos calcular a probabilidade sem essa informação adicional.
E. Variância: A variância é uma medida de dispersão dos dados em relação à média. Ela representa a média dos quadrados das diferenças entre cada valor e a média.
No nosso caso, para calcular a variância dos tempos de navegação dos clientes no site, podemos utilizar a fórmula da variância amostral: Variância = Somatório[(xi - média)^2] / (n - 1)
Substituindo os valores, temos: Variância = [(9-12)^2 + (15-12)^2 + (3-12)^2 + ... + (19-12)^2] / (50-1)
Calculando a soma dos quadrados das diferenças: Variância = 54.40
Interpretação: A variância dos tempos de navegação dos clientes no site é de 54.40 minutos quadrados. Quanto maior a variância, maior é a dispersão dos dados em relação à média.
Essas análises estatísticas fornecem uma visão do comportamento dos clientes em relação ao tempo de navegação no site da empresa de comércio eletrônico.
Material de apoio.
COSTA, Sérgio Francisco. Estatística. 3.ed. São Paulo: 
Harbra, 2000. CRESPO, Antônio Arnot.
 Estatística Fácil. 19.ed. São Paulo: Saraiva, 2009 FONSECA, Jairo Simon. 
Referências
LARSON, Ron; FARBER, Betsy; Estatística Aplicada. 6.ed. São Paulo: Pearson, 2015. LEVINE, David M; STEPHAN, David; KREHBIEL, Timothy C; BERENSON, Mark L.; Estatística –Teoria e Aplicações. São Paulo: LTC, 2005. MILONE, Giuseppe. Estatística Geral e Aplicada. São Paulo: Thomson, 2004