Logo Passei Direto
Buscar
Material
páginas com resultados encontrados.
páginas com resultados encontrados.
left-side-bubbles-backgroundright-side-bubbles-background

Crie sua conta grátis para liberar esse material. 🤩

Já tem uma conta?

Ao continuar, você aceita os Termos de Uso e Política de Privacidade

left-side-bubbles-backgroundright-side-bubbles-background

Crie sua conta grátis para liberar esse material. 🤩

Já tem uma conta?

Ao continuar, você aceita os Termos de Uso e Política de Privacidade

left-side-bubbles-backgroundright-side-bubbles-background

Crie sua conta grátis para liberar esse material. 🤩

Já tem uma conta?

Ao continuar, você aceita os Termos de Uso e Política de Privacidade

left-side-bubbles-backgroundright-side-bubbles-background

Crie sua conta grátis para liberar esse material. 🤩

Já tem uma conta?

Ao continuar, você aceita os Termos de Uso e Política de Privacidade

Prévia do material em texto

Estudo Dirigido 
 
Nome do/a aluno/a: Gizella Souza dos Santos 
Curso: Engenharia de Produção 
Disciplina: Probabilidade e Estatística 
Professor: Karla Caroliny Martins Idelfonso 
 
 
ESTUDO DIRIGIDO 
 
 
 
 
CONTEXTUALIZAÇÃO 
 
As medidas de dispersão são utilizadas em estatística para descrever a 
variabilidade ou a distribuição dos dados em um conjunto. Elas complementam 
as medidas de tendência central (como média, mediana e moda) ao fornecer 
informações sobre a extensão e a dispersão dos valores em relação a essas 
medidas centrais. 
As medidas de assimetria (ou skewness) avaliam a simetria da distribuição dos 
dados. Elas indicam se os dados são distribuídos de maneira uniforme em torno 
da média ou se há um desvio em direção a um dos extremos. 
As medidas de dispersão fornecem informações sobre a variabilidade dos dados, 
enquanto as medidas de assimetria indicam a direção e a extensão do desvio 
 
 
dos dados em relação à média. Juntas, elas oferecem uma visão mais completa 
da distribuição dos dados. 
Em distribuições assimétricas, medidas de dispersão, como a variância e o 
desvio padrão, podem ser influenciadas pela presença de outliers ou caudas 
alongadas. 
Por exemplo, em uma distribuição com skewness positiva, os valores extremos 
à direita podem aumentar significativamente a variância e o desvio padrão. 
Conhecer a assimetria é importante ao ajustar modelos estatísticos, pois muitas 
técnicas assumem normalidade (distribuição simétrica). Transformações de 
dados ou métodos robustos podem ser necessários para lidar com a assimetria 
e obter estimativas mais precisas. 
 
PROPOSTA DA ATIVIDADE 
 
Dado os números abaixo, faça o que se pede: 
 
 
 
 
1. Calcule o primeiro coeficiente de assimetria de Pearson. 
2. Calcule o coeficiente do momento de assimetria de Fisher. 
3. Calcule o coeficiente do quartil de assimetria. 
4. Nos cálculos feitos anteriormente, a distribuição é assimétrica positiva ou 
negativa? Justifique sua resposta. 
 
RESPOSTAS