1. Estatística e Probabilidade(introdução à estatistica)

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12/07/2011
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Estatística e Probabilidade
1Estatística e Probabilidade
1. Introdução à Estatística
Notícias
•Queimadas têm alta de 18,7% (Fonte: Folha de São Paulo, SP, 11/08/2007) .
•Leite fica até 40% mais caro (Fonte: Jornal do Commercio, PE, 03/08/2007) .
•Desmatamento na Amazônia caiu 25% (Fonte: O Globo Online, 11/08/2007) .
•Só 11% das estradas do País são asfaltadas (Fonte: O Estado de S.Paulo, SP,
05/08/2007) .
•O preço médio de um ingresso para um jogo da Grande Liga de beisebol
durante a temporada de 1998 foi de US$11,98 (Fonte: USA Today, 11/09/1998) .
•A Volkswagen e sua divisão Audi de carros de luxo venderam uma média de
22.440 carros por mês, de janeiro a setembro de 1998 (Fonte: Barron´s, 09/09/1998) .
•A linha aérea de maior pontualidade foi TWA com 83,5% dos vôos chegando no
horário (Fonte: Departamento de Transporte dos EUA, 08/1998) .
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1. Introdução à Estatística
Que é estatística?
É a ciência que se ocupa de coletar, organizar, analisar e interpretar
dados a fim de tomar decisões (LARSON e FARBER, 2004) .
É um conjunto de métodos e processos quantitativos que serve para
estudar e medir os fenômenos coletivos (MARTINS et al, 1990) .
Ela está interessada nos métodos científicos para coleta, organização,
resumo, apresentação e análise de dados bem como na obtenção de
conclusões válidas e na tomada de decisões (SPIEGEL, 1977) .
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1. Introdução à Estatística
Os ramos da estatística
• Estatística descritiva: 
É o ramo da estatística que utiliza números para descrever fatos.
Compreende a organização, o resumo e, em geral, a simplificação de
informações que podem ser muito complexas.
• Probabilidade:
É útil para analisar situações que envolvem o acaso. Jogos de dados e de
cartas, ou lançamento de uma moeda. A maioria dos jogos esportivos
(futebol, basquete, vôlei, etc.). A decisão de um fabricante de refrigerantes
de empreender uma campanha de propaganda visando aumentar sua
participação no mercado. Todas elas utilizam a probabilidade consciente ou
inconscientemente.
• Inferência:
Está relacionada a análise e interpretação de dados amostrais. A
amostragem é um bom exemplo de que: “Não é preciso comer um bolo
inteiro para saber se está bom”. A ideia da amostragem é analisar uma
pequena parcela de uma certa população para fazer inferência sobre a
população toda. 4Estatística e Probabilidade
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1. Introdução à Estatística
Onde se aplica a estatística?
Contabilidade: Firmas públicas de contabilidade usam procedimentos de
amostragem estatística quando estão realizando auditorias. Isso ocorre devido
ao grande volume de contas a serem analisadas.
Finanças: Os consultores financeiros utilizam uma série de informações
estatísticas para guiar suas recomendações de investimentos. No caso de
ações, os consultores reveem diversos dados financeiros incluindo
preço/ganho e rendimento de dividendos.
Marketing: Leitoras ópticas estão sendo utilizadas para coletar dados para
uma série de aplicações em pesquisa de mercado.
Produção: O controle da qualidade é uma importante aplicação da estatística
em relação a produção. Uma série de dados estatísticos de controle da
qualidade são usados para monitorar a saída de um processo de produção.
Economia: Os economistas são frequentemente solicitados a fornecer
previsões sobre o futuro da economia ou de algum aspecto dela. Por exemplo,
na previsão de taxas de inflação.
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1. Introdução à Estatística
O papel da estatística na engenharia
Um engenheiro é alguém que resolve problemas de interesse da sociedade,
pela aplicação de eficiente de princípios científicos.
A estatística lida com a coleta, a apresentação, a análise e o uso dos dados
para tomada de decisões, resolver problemas e planejar produtos e
processos.
Os métodos estatísticos são usados para nos ajudar a entender a
variabilidade dos processos, realizar julgamentos estatísticos, realização de
planejamentos experimentais, monitoramento e controle de processos (CEP).
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Dados vs. Informação
Quando não processados os dados muitas vezes não tem muito sentido.
Grandes quantidades de números tendem a confundir, ao invés de esclarecer.
Isso acontece porque não somos capazes de abranger a variedade e os
detalhes inerentes a grandes conjuntos de dados.
O processamento de dados é fundamental para reduzir a quantidade de
detalhes, facilitando a constatação de relações.
Assim, o processamento transforma os dados em informação, organizando-os
e condensando-os em gráficos ou em poucos números, que, dessa forma, nos
transmite a essência dos dados.
Por exemplo, os balanços (declaração de ativo e passivo) e a demonstração de
lucros e perdas que as firmas publicam, resumem os resultados líquidos das
atividades de uma firma em poucas medidas de desempenho, evitando a
enorme quantidade de detalhes que contribuíram para tal resultado.
1. Introdução à Estatística
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1. Introdução à Estatística
Os dados estatísticos
Os dados coletados em um estudo particular são denominados o conjunto de 
dados para o estudo. Por exemplo, abaixo é mostrado um conjunto de dados 
contendo informações financeiras:
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1. Introdução à Estatística
Os dados estatísticos
Elementos: são as entidades sobre as quais os dados são coletados. Para o
conjunto de dados acima, cada empresa é um elemento. Como são 16
empresas, existem 16 elementos no conjunto de dados
Variável: é uma característica de interesse para os elementos. O conjunto de
dados na tabela acima apresenta as seguintes 6 variáveis: data, período, ativo
total, patrimônio líquido, receita líquida e lucro líquido.
Observação: é o conjunto de medidas coletadas para um determinado
elemento. O elemento PETROBRAS, por exemplo, fornece as seguintes
observações: 31/03/2007; 3 meses; 207.571.277; 101.747.457; 38.894.447 e
4.130.719. Como são 16 elementos, existem 16 observações para cada uma
das 6 variáveis, resultando em um total de 96 observações no conjunto de
dados.
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1. Introdução à Estatística
Os dados estatísticos
Dados qualitativos: são rótulos ou nomes usados para identificar um atributo
de cada elemento. Os dados qualitativos podem ser tanto numéricos como não-
numéricos. Mesmo quando são numéricos as operações aritméticas não fazem
sentido. Por exemplo: datas, placa de carro, CPF, código de peças de produto
etc.
Dados quantitativos: representam um certa quantidade. Por exemplo, os
valores de lucro líquido da tabela anterior, indicam o lucro que as empresas
obtiveram durante os três primeiros meses do ano de 2007. Os dados
quantitativos são sempre numéricos. Nesse tipo de dados faz sentido realizar
operações aritméticas.
Dados de seção transversal: são aqueles coletados ao mesmo tempo ou
aproximadamente no mesmo ponto do tempo. Por exemplo, uma tabela
contendo a informação da variação percentual das ações de 20 empresas no
dia 13 de agosto de 2007.
Dados de série histórica: são aqueles coletados em diversos períodos de
tempo. Por exemplo, um gráfico de evolução da inflação ao longo dos últimos
10 anos. 10Estatística e Probabilidade
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Fontes de dados
Os dados podem ser coletados de fontes pré-existentes ou obtidos através de
levantamentos e estudos experimentais.
Dados existentes: Em alguns casos, os dados necessários para uma
aplicação particular podem já existir dentro de uma empresa ou de uma
organização.
Levantamento de dados: Algumas vezes os dados necessários para uma
aplicação particular não estão disponíveis através de fontes de dados
existentes. Nesses casos, os dados podem ser obtidos realizando-se um
estudo estatístico.
Erros naobtenção de dados: Usar dados errados pode ser pior do que não
usar dado nenhum. Os analistas de dados experimentais tomam um grande
cuidado ao coletar e registrar dados para assegurar que não haja erros.
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1. Introdução à Estatística
• Exercício 01 (ANDERSON et al, 2005, p. 32)
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