WORK ESTATISTICA

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Estatística Aplicada
Felipe Henrique Garcia
Jorge Fernando Soares Remete
Prof. Odirlei Amaro Ferreira
Introdução à Estatística Aplicada
1. Introdução à Estatística Aplicada
2. Três Aplicações de Estatística Inferencial na área de Análise e Desenvolvimento de Sistemas
3. Aplicações de Tipos de Amostragem Estudados
4. Discussão e Perguntas
5. Conclusão
Introdução à Estatística Aplicada
Estatística Aplicada é a utilização de métodos e técnicas estatísticas para resolver problemas do mundo real. Dentro dessa área, temos a Estatística Inferencial, que se dedica a fazer previsões ou tirar conclusões sobre uma população com base em uma amostra de dados. Ela usa ferramentas como testes de hipóteses, intervalos de confiança e modelos de regressão para interpretar dados e tomar decisões informadas..
Definição de Estatística Inferencial
A Estatística Inferencial é a área da estatística que faz previsões ou tira conclusões sobre uma população com base em uma amostra de dados. Ela utiliza diferentes métodos para garantir que as inferências feitas sejam válidas e confiáveis. Isso é essencial para a análise de dados em muitos campos, incluindo ciência e negócios.
Ferramentas da Estatística Inferencial
1. Testes de hipóteses para validar suposições sobre populações.
2. Intervalos de confiança para estimar a incerteza das estimativas.
3. Modelos de regressão para entender relações entre variáveis.
Três Aplicações de Estatística Inferencial na área de Análise e Desenvolvimento de Sistemas (ADS)
A Estatística Inferencial é vital para várias atividades em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Ela ajuda a tomar decisões informadas sobre a qualidade do software e o desempenho dos algoritmos. Vamos explorar alguns exemplos práticos dessa aplicação.
Testes de Hipóteses para Qualidade de Software (ADS)
Os testes de hipóteses são utilizados para avaliar a qualidade do software, verificando, por exemplo, se novas versões têm menos erros. Isso envolve a comparação de métricas como o número de erros por linha de código. A interpretação correta dos resultados pode indicar a eficácia das melhorias implementadas.
Análise de Desempenho de Algoritmos (ADS)
Estatísticas inferenciais são aplicadas para avaliar o desempenho de algoritmos, considerando fatores como tempo de execução e uso de memória. Essa análise comparativa é imprescindível para a escolha da solução mais eficiente. Compreender esses dados ajuda no desenvolvimento de sistemas mais robustos.
Amostragem para Identificação de Bugs (ADS)
A técnica de amostragem é aplicada em testes de software para identificar e quantificar bugs. Através da inferência estatística, é possível estimar o número de erros presentes em um sistema com base em uma amostra de testes. Essa abordagem economiza tempo e recursos, ao mesmo tempo que aumenta a eficácia dos testes.
Aplicações de Tipos de Amostragem Estudados
A amostragem é um processo crítico na estatística que envolve a seleção de uma parte representativa de uma população. Diferentes tipos de amostragem são utilizados, cada um com suas próprias vantagens e aplicações. Vamos discutir como essas abordagens podem ser aplicadas na prática.
Amostragem para Identificação de Bugs (ADS)
A técnica de amostragem é aplicada em testes de software para identificar e quantificar bugs. Através da inferência estatística, é possível estimar o número de erros presentes em um sistema com base em uma amostra de testes. Essa abordagem economiza tempo e recursos, ao mesmo tempo que aumenta a eficácia dos testes.
O que é uma Amostragem Não Probabilística?
Uma amostragem não probabilística é um método de seleção de amostras em que os elementos da população não têm uma chance conhecida ou calculável de serem escolhidos. Diferentemente da amostragem probabilística, onde cada membro da população tem uma probabilidade definida de ser selecionado, na amostragem não probabilística, a escolha dos elementos é feita com base em critérios subjetivos ou conveniência, sem considerar a representatividade estatística da população.
Exemplos de 
Pesquisa de Satisfação de Clientes em um Site: Quando se escolhem clientes que estão online em um momento específico para avaliar o serviço, sem um critério específico de seleção.
Entrevistas em um Evento: Seleção de pessoas para entrevistas com base na conveniência, como participantes em uma feira de tecnologia
Amostragem Não Probabilística Acidental
Amostragem Não Probabilística Intencional
Na amostragem não probabilística intencional, o pesquisador escolhe deliberadamente os membros da amostra com base em características específicas. Essa abordagem é útil quando se busca informações de um grupo segmentado. Exemplos incluem a seleção de especialistas para testes de usabilidade em tecnologia.
Seleção de Especialistas para Testes de Usabilidade: Escolher profissionais com grande experiência em desenvolvimento de sistemas para testar a interface de um novo aplicativo.
Amostragem de Empresas para Estudo de Caso: Selecionar intencionalmente empresas que utilizam um determinado software para investigar sua implementação e resultados.
Amostragem Não Probabilística Intencional
Exemplos de 
Amostragem Não Probabilística Proporcional
A amostragem não probabilística proporcional ocorre quando os elementos são selecionados de acordo com a proporção de características presentes na população. Isso assegura que a amostra represente adequadamente as subcategorias da população. É comum em pesquisas demográficas sobre tecnologia por idade.
Exemplos de Amostragem Não Probabilística Proporcional
 
 Pesquisa de Tecnologia por Idade: Ao realizar uma pesquisa sobre o uso de tecnologias, pode-se escolher amostras de diferentes faixas etárias em proporção ao número de pessoas de cada faixa etária na população.
Estudo de Mercado de Aplicativos: Escolher amostras de consumidores de acordo com a proporção de usuários de diferentes tipos de dispositivos (smartphones, tablets, etc.).
Amostragem Não Probabilística Desproporcional
Na amostragem não probabilística desproporcional, a seleção de elementos não reflete a proporção real da população, com o objetivo de focar mais em um grupo específico. Essa técnica é utilizada para obter insights aprofundados sobre subgrupos. Por exemplo, pode-se focar mais em jovens usuários de tecnologia para entender suas necessidades.
Exemplos de Amostragem Não Probabilística Desproporcional
 
Pesquisa de Tecnologia com Foco em Jovens: Pode-se selecionar uma amostra maior de jovens usuários de tecnologia, mesmo que representem uma minoria da população, para entender melhor suas necessidades e comportamentos.
Amostragem de Funcionários em Projetos de TI: Selecionar desproporcionalmente mais funcionários de áreas específicas de TI (ex: desenvolvedores) para estudar como eles interagem com novos sistemas.
https://brasilescola.uol.com.br/matematica/estatistica-2.htm
https://www2.ufjf.br/clecio_ferreira//files/2012/04/Cap1-Amostragem1.pdf
https://www.institutoine.com.br/imagessistema/conteudo_do_livro_6076eecc08ad9.pdf
https://www.questionpro.com/blog/pt-br/amostragem-probabilistica/
https://blog.mettzer.com/amostragem-nao-probabilistica/
FONTES!
AGRADECEMOS PELA ATENÇÃO!
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