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Apostila Estatistica

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34,5 ( ..........
	502,8 ( ..........
	25 ( ..........
	59,96 ( ..........
	94 ( ..........
	996,7 ( ..........
	22,6 ( 
	248,5 ( ..........
	186,4 ( ..........
	312,6 ( ..........
	489,535 (.......... 
c - Para o DÉCIMO mais próximo:
	148,620 ( ..........
	13,8885 ( ..........
	12,041606 ( ..........
	1,685757 ( ..........
	130,865 ( ..........
	127,89 ( ..........
	1682,45 ( ..........
	23,654 ( ..........
	254,10 ( ..........
	2,5978 ( ..........
	8,1951 ( ..........
	6,1458 ( ..........
	21,542 ( ..........
	51,152 ( ..........
	85,49782 ( ..........
	1,89125 ( ..........
	8,2485 ( ..........
	7,85426 ( ..........
	7025,71 ( ..........
	789,654 ( ..........
	7598,74 ( ..........
	7033,250 ( ..........
	6,89542 ( ..........
	6,52198 ( ..........
RESPOSTAS
a - Para a unidade mais próxima:
	4
	28
	28
	86
	56
	80
	90
	47
	60
	562
	4
	28
	63
	85
	56
	57
	58
	56
	60
	562
	2
	350
	39
	60
	57
	222
	118
	20
	0
	13
b - Para a dezena mais próxima: c - Para o décimo mais próximo:
	70
	300
	3640
	10
	20
	148,6
	13,9
	12,0
	1,7
	60
	580
	100
	100
	560
	130,9
	127,9
	1682,4
	23,7
	60
	90
	50
	560
	560
	254,1
	2,6
	8,2
	6,1
	290
	580
	190
	170
	30
	21,5
	51,2
	85,5
	1,9
	500
	20
	60
	90
	1000
	8,2
	7,9
	7025,7
	789,7
	20
	250
	190
	310
	490
	7598,7
	7033,2
	6,9
	6,5
LEVANTAMENTO ESTATÍSTICO
	É um processo técnico que associa números a fenômenos coletivos com o objetivo de se obter conclusões. Na ANÁLISE EXPLORATÓRIA DOS DADOS (a Estatística Descritiva) vamos trabalhar com as seguintes etapas:
 COLETA ( ORGANIZAÇÃO ( RELATÓRIO (RESUMO) ( ANÁLISE
 dos dados dos dados dos dados dos dados
 “Amostra” “Tabelas “Informações” “Coeficientes”
 e Gráficos” (parâmetros)
( Na COLETA temos “Amostras”:
POPULAÇÃO E AMOSTRA
	População ou Universo Estatístico: É o conjunto de entes portadores de pelo menos uma característica comum. Os estudantes, por exemplo, constituem uma população, pois apresentam pelo menos uma característica comum: são os que estudam.
	Como em qualquer estudo estatístico temos em mente pesquisar uma ou, mais características dos elementos de alguma população, esta característica deve estar perfeitamente definida. E isto se dá quando, considerado um elemento qualquer, podemos afirmar, sem ambigüidade, se esse elemento pertence ou não à população. É necessário, pois, existir um critério de constituição da população, válido para qualquer pessoa, no tempo ou no espaço.
	Por isso, quando pretendemos fazer uma pesquisa entre os alunos das escolas de 1° grau, precisamos definir quais são os alunos que formam o universo: os que atualmente ocupam as carteiras das escolas, ou devemos incluir também os que já passaram pela escola? É claro que a solução do problema vai depender de cada caso em particular.
	Na maioria das vezes, por impossibilidade ou inviabilidade econômica ou temporal, limitamos as observações referentes a uma determinada pesquisa a apenas uma parte da população. A essa parte proveniente da população em estudo denominamos amostra.
	Amostra: É um subconjunto finito de uma população.
	A amostra é a fração representativa da população alvo, ou seja, a população em que será realizado o trabalho. Esta fração deverá conter elementos que representem fielmente a população a ser analisada, pois os resultados obtidos serão inferidos à população.
A amostra difere da população somente quanto ao número de elementos.
	Como vimos, a Estatística Indutiva tem por objetivo tirar conclusões sobre as populações, com base em resultados verificados em amostras retiradas dessa população. Mas, para as inferências serem corretas, é necessário garantir que a amostra seja representativa da população, isto é, a amostra deve possuir as mesmas características básicas da população, no que diz respeito ao fenômeno que desejamos pesquisar. E preciso, pois, que a amostra ou as amostras que vão ser usadas sejam obtidas por processos adequados. Há casos, como o de pesquisas sociais, econômicas e de opinião, em que os problemas de amostragem são de extrema complexidade. Mas existem também casos em que os problemas de amostragem são bem mais fáceis. Como exemplo, podemos citar a retirada de amostras para controle de qualidade dos produtos ou materiais de determinada indústria.
1. Amostragem — Existe uma técnica especial para recolher amostras, denominada amostragem, que garante, tanto quanto possível, o acaso na escolha. Dessa forma, cada elemento da população passa a ter a mesma chance de ser escolhido, o que garante à amostra o caráter de representatividade. Isso é muito importante, pois como vimos, nossas conclusões relativas à população vão estar baseadas nos resultados obtidos nas amostras dessa população.
1.1. Métodos Probabilísticos — O método de amostragem probabilística exige que cada elemento da população possua determinada probabilidade de ser selecionado. Normalmente possuem a mesma probabilidade. Assim, se n for o tamanho da população, a probabilidade de cada elemento será de 1/n. trata-se do método que garante cientificamente a aplicação das técnicas estatísticas de inferências. Somente com base em amostragens probabilísticas é que se podem realizar inferências ou indução sobre a população a partir do conhecimento da amostra.
Amostragem aleatória simples — Este tipo de amostragem é equivalente a um sorteio lotérico.
	Na prática, a amostragem casual ou aleatória simples pode ser realizada numerando-se a população de 1 a n e sorteando-se, a seguir, por meio de um dispositivo aleatório qualquer, os quais corresponderão aos elementos pertencentes á amostra.
	Amostragem estratificada — 	Muitas vezes a população se divide em subpopulações (estratos). Como é provável que a variável em estudo apresente, de estrato em estrato, um comportamento heterogêneo e, dentro de cada estrato, um comporta​mento homogêneo, convém que o sorteio dos elementos da amostra leve em consideração tais estratos.
	É exatamente isso que fazemos quando empregamos a amostragem proporcional estratificada, que, além de considerar a existência dos estratos, obtém os elementos da amostra proporcional ao número de elementos dos mesmos.
 Amostragem sistemática — Quando os elementos da população já se acham ordenados, não há necessidade de construir o sistema de referência. São exemplos os prontuários médicos de um hospital, os prédios de uma rua, as linhas de produção etc. Nestes casos, a seleção dos elementos que constituirão a amostra pode ser feita por um sistema imposto pelo pesquisador.
 Amostragem por conglomerados (ou agrupamentos) — Algumas populações não permitem, ou tornam extremamente difícil que se identifiquem seus elementos. Não obstante isso, pode ser relativamente fácil identificar alguns subgrupos da população. Em tais casos, uma amostra aleatória simples desses subgrupos (conglomerados) pode ser colhida, e uma contagem completa deve ser feita para o conglomerado sorteado. Agregados típicos são quarteirões, famílias, organizações, agências, edifícios etc. Assim, por exemplo, num levantamento da população de uma cidade, podemos dispor do mapa indicando cada quarteirão e não dispor de uma relação atualizada dos seus moradores. Pode-se, então, colher uma amostra dos quarteirões e fazer a contagem completa de todos os que residem naqueles quarteirões sorteados.
Amostragem por área — Utilizando mapas geográficos de cidades, municípios, etc. as unidades que comporão a amostra serão sorteadas em função das condições de variabilidade existentes, podendo a seqüência, ser obtida através de sorteio de ruas, residências, etc. a família poderá ser