ATPS ESTATITICA

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UNIVERSIDADE ANHANGUERA - UNIDERP
Pólo 4151 – Erechim - RS
DESAFIO DE APRENDIZAGEM
Matemática Aplicada
Curso de Ciências Contábeis – Turma: N40 - 4° semestre
Professor EAD: Ma. 
Professor Presencial: 
Acadêmica: 
Grupo de trabalho:
Erechim, Setembro, de 2012.
INTRODUÇÃO
Este trabalho tem como desafio criar um mapa de carreira. Nele constam os objetivos a ser alcançado, quanto tempo levará para concretizá-lo. De que forma faremos para não perder o foco. Que estratégias utilizarão para conseguir e controlá-las. E por fim como gerenciaremos esse projeto de mapa de carreira.
Desenvolvimento
1 – Etapa 1
Passo 4 
 As técnicas estatísticas são raramente utilizadas nas empresas por serem pouco conhecidas e de difícil operacionalização. Com o preço mais acessível de hardware e software, o uso da informática tornou-se muito disseminado nas organizações. Entretanto, nos softwares que possuem uma vasta gama de recursos para um tratamento estatístico de problemas, estes recursos são pouco aproveitados. 
 Foram feitas experiências com os softwares "especialistas" em estatística junto a alunos de uma universidade. Estes encontraram dificuldades na utilização destes softwares, fato que não ocorreu na utilização dos mesmos recursos estatísticos no Excel. Isto nos leva a acreditar na validade de nossa hipótese: recursos computacionais acessíveis e de fácil aprendizagem, com o apoio de material didático em linguagem intuitiva (não técnica) levam a uma maior motivação no uso de técnicas estatísticas pelo administrador. A confirmação dessa hipótese exige um estudo ao longo do tempo. Dessa forma será possível verificar se o uso de técnicas está se incorporando aos procedimentos do administrador.
 Campos de atuação aonde podem aplicar a Estatística
A Estatística tem como função planejar, coletar, analisar e interpretar as informações dispostas com números através de planejamento, direção e realização de um levantamento estatístico, com pesquisa de opinião, análise de mercado ou outra área.
O campo é bastante amplo nas empresas públicas ou privadas. O estatístico tem papel importante ao trabalhar em conjunto com dirigentes (diretores, gerentes,...) nos setores da empresa (venda, compra produção, serviço,...), em áreas de planejamento financeiro e de produção, aplicando métodos estatísticos no controle de qualidade de produtos.
Muitas áreas têm requerido a participação efetiva de Estatísticos, para orientar, planejar, desenvolver, programar métodos estatísticos eficientes que auxiliem a tomadas de decisão, associando as novas tecnologias. A manufatura na indústria, o Estatístico desempenha papel fundamental, otimizando processos, buscando continuamente a melhoria da qualidade de serviços e produtos. Nas Ciências Atuariais, desenvolvendo e gerenciando planos de saúde, fundos de pensão ou previdência privada, etc. Indústria de fundição do Norte Catarinense
Uma indústria de fundição produz blocos para veículos automotores, fornece seus produtos a grandes nomes da indústria automotiva mundial onde a qualidade é um dos aspectos qualificador. Um dos produtos considerados estratégicos é um bloco de motor para caminhões a diesel. O processo de avaliação da qualidade exige que o bloco seja cortado, para que se retire o corpo de prova que serão usinados e em seguida submetidos a um ensaio de tração. Devido ao processo de inspeção, a coleta de amostras se dá de forma unitária. Outro aspecto é a grande dimensão do bloco.
Etapa 2
Passo 3
Pesquisamos no Supermercado Thailú na cidade de Erechim- RS uma marca de pacote de café, juntamos 100 unidades e pesamos para fazermos o levantamento dos dados quantitativos.
PASSO 4
	Amostra pct café
	Peso (GR)
	1
	103
	2
	100
	3
	103
	4
	101
	5
	103
	6
	100
	7
	100
	8
	100
	9
	101
	10
	100
	11
	103
	12
	100
	13
	100
	14
	100
	15
	100
	16
	101
	17
	100
	18
	100
	19
	101
	20
	100
	21
	100
	22
	100
	23
	100
	24
	101
	25
	100
	26
	103
	27
	100
	28
	100
	29
	101
	30
	100
	31
	100
	32
	100
	33
	100
	34
	100
	35
	101
	36
	100
	37
	100
	38
	100
	39
	100
	40
	100
	41
	100
	42
	100
	43
	104
	44
	100
	45
	100
	46
	100
	47
	100
	48
	100
	49
	100
	50
	100
	51
	100
	52
	101
	53
	100
	54
	100
	55
	100
	56
	103
	57
	101
	58
	100
	59
	100
	60
	100
	61
	101
	62
	100
	63
	100
	64
	100
	65
	100
	66
	101
	67
	100
	68
	100
	69
	100
	70
	100
	71
	103
	72
	100
	73
	100
	74
	104
	75
	100
	76
	100
	77
	101
	78
	100
	79
	101
	80
	100
	81
	100
	82
	100
	83
	100
	84
	100
	85
	100
	86
	100
	87
	100
	88
	101
	89
	100
	90
	101
	91
	100
	92
	100
	93
	100
	94
	100
	95
	100
	96
	100
	97
	100
	98
	104
	99
	101
	100
	104
	Desvio médio
	0,7738
	Media
	100,53
	Moda
	100
	Variância
	1,160707
	Desvio padrão
	1,077361
	 Os dados primários estão no nível de medida ordinal. O processo de amostragem foi feito com reposição. Foi construído tabelas com a amostragem dos dados coletados, sendo que na tabela 1 foram expostas com Dados brutos e aleatoriamente assim como foram coletados. 
2- Etapa 3
Passo 1
Quantidade de vezes que os números aparecem: 
	100 = 73
	 101 = 16
	103 = 07
	104 = 04
Menor = 100 Maior = 104
K= 1+3.3logn
K = 4.3.2
K = 8,6
K = 9 /4=2,25=2
K=2
	Classes
	Freq. Absoluta
	Freq. Relativa
	Freq. Acumulada
	100-102
	89
	0,89%
	89
	103-105
	11
	0,11%
	100
Passo 2
	Classes
	Freq. Absoluta
	100-102
	89
	103-105
	11
	
ETAPA 4
Passo 1
Moda
É o valor que detém o maior número de observações, ou seja, o valor ou valores mais frequentes, ou ainda "o valor que ocorre com maior freqüência num conjunto de dados, isto é, o valor mais comum".
O termo moda foi utilizado primeiramente em 1895 por Karl Pearson, sob influência do termo moda referindo-se ao uso popular com o significado de objeto que se está usando muito no tempo presente. 
A moda não é necessariamente única, ao contrário da média ou da mediana. É especialmente útil quando os valores ou observações não são numéricos, uma vez que a média e a mediana podem não ser bem definidas. 
A moda de {maçã, banana, laranja, laranja, laranja, pêssego} é laranja.
A série {1, 3, 5, 5, 6, 6} apresenta duas modas (BIMODAL): 5 e 6.
A série {1, 3, 2, 5, 8, 7, 9} não apresenta moda (AMODAL).
A série {1, 3, 5, 5, 6, 6, 7, 7} apresenta mais do que duas modas (MULTIMODAL): 5 6 e 7.
Polimodal: possui mais do que dois valores modais.
Bimodal: possui dois valores modais.
Amodal: não possui moda.
Deve-se observar que aquilo que se expressa como "maioria" num determinado conjunto de dados não necessariamente representa o valor que seja a moda estatística. [4]
A referência mais antiga conhecida do conceito da moda apresenta-se no cerco no inverno de 428 A.C. Dos peloponésios e beócios aos plateus e atenienses. Os sitiados, necessitando construir escadas adequadas às muralhas inimigas, fizeram com que muitas pessoas contassem as fileiras de tijolos. Com tal estratagema, ainda que houvesse um número grande de erros, um número grande de contagem seria confiável. 
Media
 Em estatística a média é o valor que aponta para onde mais se concentram os dados de uma distribuição. Pode ser considerado o ponto de equilíbrio das frequências, num histograma.
Média é um valor significativo de uma lista de valores. Se todos os números da lista são os mesmos, então este número será a média dos valores. Caso contrário, um modo simples de representar os números da lista é escolher de forma aleatória algum número da lista. Contudo, a palavra 'média' éusualmente reservada para métodos mais sofisticados. Em último caso, a média é calculada através da combinação de valores de um conjunto de um modo específico e gerando um valor, a média do conjunto.
Média aritmética é a forma mais simples de calcular uma média, mas existem outros métodos, como a mediana (usada quando a distribuição de valores é mal organizada, com grandes e pequenos valores, como valores de rendimento).
Mediana
Em teoria da probabilidade e em estatística, a mediana é uma medida de tendência central, um número que caracteriza as observações de uma determinada variável de tal forma que este número (a mediana) de um grupo de dados ordenados separa a metade inferior da amostra, população ou distribuição de probabilidade, da metade superior. Mais concretamente, 1/2 da população terá valores inferiores ou iguais à mediana e 1/2 da população terá valores superiores ou iguais à mediana.
A mediana pode ser calculada para um conjunto de observações ou para funções de 
distribuição de probabilidade.
Variância
Na teoria da probabilidade e na estatística, a variância de uma variável aleatória é uma medida da sua dispersão estatística, indicando quão longe em geral os seus valores se encontram do valor.A variância de uma variável aleatória real é o seu segundo momento central e também o seu segundo cumulante (os cumulantes só diferem dos momentos centrais a partir do 4º grau, inclusive). Sendo o seu valor o quadrado do Desvio Padrão.
Em probabilidade e Estatística, o desvio padrão é a medida mais comum da dispersão estatística. O desvio padrão define-se como a raiz quadrada da variância. É definido desta forma de maneira a dar-nos uma medida da dispersão que:
Seja um número não negativo;
Use a mesma unidade de medida dos dados fornecidos inicialmente.
Faz-se uma distinção entre o desvio padrão σ (sigma) do total de uma população ou de uma variável aleatória, e o desvio padrão de um subconjunto em amostra.
O termo desvio padrão foi introduzido na estatística por Karl Pearson no seu livro de 1894: "Sobre a dissecção de curvas de freqüência assimétricas".
Tabela de referência de Pesos
	Amostra pct café
	Peso (GR)
	1
	103
	2
	100
	3
	103
	4
	101
	5
	103
	6
	100
	7
	100
	8
	100
	9
	101
	10
	100
	11
	103
	12
	100
	13
	100
	14
	100
	15
	100
	16
	101
	17
	100
	18
	100
	19
	101
	20
	100
	21
	100
	22
	100
	23
	100
	24
	101
	25
	100
	26
	103
	27
	100
	28
	100
	29
	101
	30
	100
	31
	100
	32
	100
	33
	100
	34
	100
	35
	101
	36
	100
	37
	100
	38
	100
	39
	100
	40
	100
	41
	100
	42
	100
	43
	104
	44
	100
	45
	100
	46
	100
	47
	100
	48
	100
	49
	100
	50
	100
	51
	100
	52
	101
	53
	100
	54
	100
	55
	100
	56
	103
	57
	101
	58
	100
	59
	100
	60
	100
	61
	101
	62
	100
	63
	100
	64
	100
	65
	100
	66
	101
	67
	100
	68
	100
	69
	100
	70
	100
	71
	103
	72
	100
	73
	100
	74
	104
	75
	100
	76
	100
	77
	101
	78
	100
	79
	101
	80
	100
	81
	100
	82
	100
	83
	100
	84
	100
	85
	100
	86
	100
	87
	100
	88
	101
	89
	100
	90
	101
	91
	100
	92
	100
	93
	100
	94
	100
	95
	100
	96
	100
	97
	100
	98
	104
	99
	101
	100
	104
	Desvio médio
	0,7738
	Media
	100,53
	Moda
	100
	Variância
	1,160707
	Desvio padrão
	1,077361
Passo 4
Após verificarmos 100 pacotes de café podemos dizer que o lote de café foi aprovado, pois o desvio médio aceitável seria de 0,05 a 5 gramas, e o desvio médio deste lote analisado ficou em 0,7738. 
CONCLUSÃO
Com os resultados apurados pela pesquisa podemos concluir que o consumidor algumas vezes pode sair lesado, pois paga por uma quantidade de produto que não esta correta sendo praticamente impossível sempre acertar os pesos de acordo com o que apresenta na embalagem
Com este trabalho também percebemos que a estatística esta muito mais presente no nosso dia a dia do que imaginamos pois uma simples compra de supermercado envolve estatística.
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REFERÊNCIAS 
FRANCO, Décio Henrique; RODRIGUES, Edna de Al.; CAZELA Noises M. Tecnologias e Ferramentas de Gestão. 148 Edição Atualizada e Revisada, Editora Alínea, Anhangüera Publicações, 2011. CHIAVENATO, Idalberto. Administração. 302 Elsevier Editora Ltda.