ATPS Estatistica Etapa 01 e 02

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FACULDADE ANHANGUERA DE SÃO BERNARDO DO CAMPO – SP
CURSO: CIÊNCIAS CONTÁBEIS – 2º ANO/4ª SERIE
DISCIPLINA: ESTATISTICA
ATPS – ETAPAS 01 E 02
PROFESSOR: ADILSON AZZI
SÃO BERNARDO DO CAMPO – SP
2015
Índice
	Introdução
	....................
	3
	
	
	
	Relatório 01 - Introdução à Estatística
	
	
	 - Estatística Descritiva
	....................
	4
	 - Desafio A
	....................
	5
	 - Desafio B
	....................
	6
	 - Desafio C
	....................
	7
	
	
	
	Relatório 02 - Medidas de Posição e Dispersão
	
	
	 - Medidas de Posição e Dispersão
	....................
	9
	 - Desafio
	....................
	10
	
	
	
	Referencias Bibliograficas
	....................
	12
Introdução
	Este estudo tem por objetivo abordar os conceitos e aplicações de Estatística Descritiva, nos possibilitando através da realização de exercícios, compreender melhor essa aplicação e aprender na pratica o seu funcionamento.
	Entende-se pelo conceito básico e introdutório da Estatística Descritiva, que ela não se preocupa em utilizar os dados colhidos através de uma amostra da população, mas a parte devido à Estatística Descritiva é receber os dados e transformá-los em informações estatísticas de mais fácil compreensão, utilizando-se de medidas descritivas, tabelas, gráficos, diagramas ou distribuição de frequência. Ao decorrer do trabalho, foram elaborados alguns desses recursos para facilitar a compreensão dos dados, foi possível entender também a relação entre a Estatística Descritiva e o seu uso de extrema importância na área da Administração, foram produzidos diagrama de Caule e Folha, distribuições de frequência, histograma, polígono de frequência e relatórios contendo as principais informações encontradas por meio de pesquisas sobre o tema.
 
Relatório 01 – Introdução à Estatística Descritiva
Etapa 01 - Passo 01
Estatística Descritiva
	A Estatística Descritiva é a parte da estatística que utiliza informações numéricas para apresentar dados estatísticos ou conjunto de dados, essa estatística se diferencia da estatística inferencial ou indutiva pelo fato de não usar os dados, mas recebe-los através de amostras recolhidas e apresenta-las por meio de outros recursos, por essa razão, a estatística descritiva é independente.
	A apresentação desses dados acontece por meio de medidas descritivas ( média, mediana e moda), tabelas, gráficos, diagrama ou distribuições de frequência, para que seja mais fácil a compreensão e o uso da informação fornecida.
	A estatística descritiva é também utilizada na área de Administração, o administrador precisa tomar decisões e para isso necessita de informações confiáveis, para ter informações confiáveis é preciso coletar dados e resumi-los e interpreta-los, considerando que pode haver variações no resultado desses dados.
	Pelo fato da estatística fornecer todas essas informações, ela se torna indispensável para o administrador e para as suas áreas.
Etapa 01 – Passo 03
Desafio A – Diagrama de Caule e Folha
	Lâmpada da marca A 
	 
	Lâmpada da marca B
	684
	697
	720
	773
	821
	 
	819
	836
	888
	897
	903
	831
	835
	848
	852
	852
	 
	907
	912
	918
	942
	943
	859
	860
	868
	870
	876
	 
	952
	959
	962
	986
	992
	893
	899
	905
	909
	911
	 
	994
	1004
	1005
	1007
	1015
	922
	924
	926
	926
	938
	 
	1016
	1018
	1020
	1022
	1034
	939
	943
	946
	954
	971
	 
	1038
	1072
	1077
	1077
	1082
	972
	977
	984
	1005
	1014
	 
	1096
	1100
	1113
	1113
	1116
	1016
	1041
	1052
	1080
	1093
	 
	1153
	1154
	1174
	1174
	1230
Lâmpada da Marca A: Lâmpada da Marca B:
	68
	4
	
	
	
	
	81
	9
	
	
	69
	7
	
	
	
	
	83
	6
	
	
	72
	0
	
	
	
	
	88
	8
	
	
	77
	3
	
	
	
	
	89
	7
	
	
	82
	1
	
	
	
	
	90
	3
	
	
	83
	1
	5
	
	
	
	90
	7
	
	
	84
	8
	
	
	
	
	91
	2
	
	
	85
	2
	2
	9
	
	
	91
	8
	
	
	86
	0
	8
	
	
	
	94
	2
	3
	
	87
	0
	6
	
	
	
	95
	2
	9
	
	89
	3
	9
	
	
	
	96
	2
	
	
	90
	5
	9
	
	
	
	98
	6
	
	
	91
	1
	
	
	
	
	99
	2
	4
	
	92
	2
	4
	6
	6
	
	100
	4
	5
	7
	93
	8
	9
	
	
	
	101
	5
	6
	8
	94
	3
	6
	
	
	
	102
	0
	2
	
	95
	4
	
	
	
	
	103
	4
	8
	
	97
	1
	2
	7
	
	
	107
	7
	
	
	98
	4
	
	
	
	
	108
	2
	
	
	100
	5
	
	
	
	
	109
	6
	
	
	101
	4
	6
	
	
	
	110
	0
	
	
	104
	1
	
	
	
	
	111
	3
	3
	6
	105
	2
	
	
	
	
	115
	3
	4
	
	108
	0
	
	
	
	
	117
	4
	4
	
	109
	3
	
	
	
	
	123
	0
	
	
Desafio B – Distribuição de Frequências
Lâmpada da Marca A
	Nº Classes
	Classes
	Fi
	Fr (%)
	Fi Acumulada
	Pm
	1
	680 |--- 750
	3
	7,50%
	0 + 3 = 3
	715
	2
	750 |--- 820
	1
	2,50%
	3 + 1 = 4
	785
	3
	820 |--- 890
	11
	27,50%
	4 + 11 = 15
	855
	4
	890 |--- 960
	14
	35,00%
	15 + 14 = 29
	925
	5
	960 |--- 1030
	7
	17,50%
	29 + 7 = 36
	995
	6
	1030 |--- 1100
	4
	10,00%
	36 + 4 = 40
	1065
	
	
	40
	100,00%
	
	
Lâmpada da Marca B
	Nº Classes
	Classes
	Fi
	Fr (%)
	Fi Acumulada
	Pm
	1
	815 |--- 885
	2
	5,00%
	0 + 2 = 2
	850
	2
	885 |--- 955
	9
	22,50%
	2 + 9 = 11
	920
	3
	955 |--- 1025
	13
	32,50%
	11 + 13 = 24
	990
	4
	1025 |--- 1095
	6
	15,00%
	24 + 6 = 30
	1060
	5
	1095 |--- 1165
	7
	17,50%
	30 + 7 = 37
	1130
	6
	1165 |--- 1235
	3
	7,50%
	34 + 3 = 40
	1200
	
	
	40
	100,00%
	
	
Desafio C – Histograma e Polígono de Frequência
Relatório 02 – Medidas de Posição e Dispersão
Etapa 02 – Passo 01
Medidas de Posição e Dispersão
	As Medidas de Posição fornecem medidas que caracterizam o comportamento dos elementos de um conjunto de dados, possibilitando assim determinar se um valor está entre o maior e menor valor da série, ou se ele estiver localizado no centro desse grupo de dados o. Dentre essas medidas estão às conhecidas moda, média e mediana.
Mediana é a medida de tendência que ocupa a posição central de uma sequência crescente ou decrescente qualquer. Ela separa a metade dos valores do conjunto, e assim, com o uso dela podemos afirmar se um valor esta á acima daquela mediana ou abaixo.	 Moda é o valor que possui o maior número de ocorrência, ou seja, é valor que “mais aparece” na série de dados. Quando utilizamos a distribuição por frequência a classe modal será a de maior frequência. Média não é nada mais do que o próprio nome já o induz a pensar, é resultado da soma de todos os dados divididos pela quantidade de dados, a média é muito utilizada na vida cotidiana das pessoas. Um segundo tipo de medida que se faz na análise da pesquisa quantitativa diz respeito às medidas de variabilidade ou dispersão. O problema se coloca porque um conjunto de dados pode apresentar características distintas de tipo de distribuição, algumas podendo ser mais homogêneas, em que os valores estão mais concentrados, ou mais heterogêneas, caso em que os valores estão mais esparsos entre si. É fundamental que se conheça o grau de dispersão dos dados. A amplitude total representa a diferença dos valores extremos de uma série, onde do valor máximo da série subtrai-se o valor mínimo. O Desvio é a medida de afastamento de cada valor da série com relação a média aritmética. O desvio médio é obtido pela soma do módulo da diferença de cada elemento em relação á média. A Variância é definida como o resultado da somatória do quadrado das diferenças de cada valor da série em relação á média aritmética, dividido pelo número de casos.
Etapa 02 – Passo 02
Desafio
O tempo médio de vida útil das lâmpadas A e B são respectivamente: 894,65 horas e 1003,35 horas. (Falso – 0)
Lâmpada A: 36.386 / 40 = 909,65
Lâmpada B: 40.734/40 = 1.018,35
Comumente, as lâmpadas da marca A duram 852 horas e da as marca B 1.077 horas. (Verdadeiro - 1)
Moda Lâmpada A: 852 e 926
 Moda Lâmpada B: 1077 e 1113
O tempo mediano de vida útil para a lâmpada da marca A é 910 horas e para a lâmpada da marca B é 1.015,5 horas. (Falso – 0)
Mediana Lâmpada A: 911 + 922 = 1.833 / 2 = 916,50
Mediana Lâmpada B: 1.015 + 1.016 = 2.031 / 2 = 1.015,5
De todas as medidas de tendência central obtida no estudo de caso em questão, a media é a que melhor representa o tempo de vida útil da lâmpada da marca B. (Verdadeiro – 1)
Media – 1.018,35
Mediana – 1.015,5
Moda – 1.077 e 1113
A moda é a melhor medida representativa para a sequencia de dados referentes à lâmpada da marca B. (Falso – 0)
A moda é raramente usada para dados quantitativos.
A sequencia de dados referente à lâmpada da marca A apresenta uma forte concentração de dados em sua área central. (Verdadeiro – 1)
A lâmpada da marca B possui uma distribuição assimétrica positiva. (Verdadeiro – 1).
Porque a média é maior que a mediana.
75% dos valores apresentados na tabela 1, para a lâmpada de marca A, possuem um tempo de vida útil menos do que 971 horas. (Falso – 0)
Os valores abaixo de 971 hora representa 72,5%.
25% dos valores apresentados na tabela 1, para a lâmpada da marca B, possuem um tempo de vida útil maior do que 1.000 horas. (Falso – 0)
Os valores abaixo de 1.000 horas representa 60%.
Os gráficos Box-Plot para os dados amostrais da lâmpada da marca A e marca B são. (Verdadeiro – 1)
Etapa 02 – Passo 03
Com base no desafio proposto acima, temos a seguinte sequencia de números:
0 1 0 1 0 1 1 0 0 1
Referencias Bibliográficas
REIS, Marcelo. Estatística Aplicada na Administração. Disponível em:
< http://pt.slideshare.net/cursoraizes/estatistica-aplicada-a-administracao-aula-1 >;
CET. Estatística Descritiva. Disponível em:
< http://docentes.esa.ipcb.pt/tmlc/EST_DESC.pdf>