P1 segundo bimestre resumo

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Genética Qualitativa 1º semestre
Bioestatística
(formula regras explícitas para compensar nossa intuição)
População : Todos os individuos que apresentam uma caracteristica de interesse.
Amostra : Subgrupo da população que representa a população. 
( usar amostras para fazer inferências para entender a população)
Estatistica ( funciona bem para muitos individuos):
 - DESCRITIVA: poucas amostras.
 - INFERENCIAL : muitas amostras.
Dados : valores medidos, avaliados, obtidos para comparação. ( população e amostra)
 Levantamentos de dados servem para:
Responder perguntas ( ideias, estudo, discussão)
Para chegar até as respostas é necessário analisar dados.
Parâmetros : estimativa do valor verdadeiro obtido através de analises de dados de diferentes amostras. 
( glicemia normal = 70 – 100 mg/dl) = Parâmetro Populacional
Variavel :
Qualitativa ( expressa qualidade)
Nominal ( masculino=0 feminino =1 )
Ordinal ( ensino fundamental, medio, superior )
Quantitativa ( expressa quantidade)
Discreta ( apenas numerous inteiros)
Contínua ( qualquer valor)
Método estatístico :
1 – Determinar o problema.
2 – Planejamento.
3 – Coleta de dados ( Primária {direto com a fonte} ; Secundário { de outras fonts}).
4 – Análise de dados.
5 – Conclusão.
Arredondamento IBGE, ABNT :
1 – Determine o primeiro algarismo a ser considerado e o ultimo a ser descartado. ( 83, 152 )
2 – Se o primeiro número a ser descartado for = ou menor a 4, manter o ultimo algarismo a ser considerado. ( 83,138 = 83,1 )
3 – Aumente um número no último algarismo a ser considerado, se o primeiro algarismo descartado for 6 ou mais. ( 83,174 = 83,2 )
4 – Se o primeiro algarismo a ser descartado for 5:
A – Aumente 1 ao ultimo algarismo considerado, se depois do 5 tiver qualquer número diferente de 0. ( 83,152 = 83,2)
B – Aumente 1 ao ultimo algarismo, se o primeiro algarismo a ser descartado for 5, não tiver mais numerous depois do 5 e o algarismo anterior for impar. ( 83, 15 = 83,2 / 83,05 = 83,0)
Estatística Descritiva
Métodos para escolher amostras:
1 – Amostragem aleatória simples ( sorteio)
uso de geradores de números aleatórios.
População N individuos ( 50)
Amostra n individuos ( 10)
n < N
Qual a chance de 1 individuo ser incluso na amostra? Chance = n/N
Chance = 10/50 = 0,2 = 20 %
2 – Amostra Casual Sistemática
Regra de escolha mas mantém “certa” aletoridade.
( tem que ter certeza que nenum fator influence)
3 – Amostragem Estratificada 
Encontra subgrupos nas amostras
Mulheres 8 que tem gatos de 36 = 22,2%
Homens 5 de 19 = 26,3%
Total = 13/55 = 23,6%
Número de individuos numa amostra para representar uma população depende:
1 – Caracteristica da população.
2 – Quantidade de erro aceitável ( <5%)
3 – Variabilidade da caracteristica analisada.
4 – Custos