Introdução à Estatística: Conceitos e Usos

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1.Definir estatística.
Tudo que tratar, por pouco que seja de coleta, processamento, interpretação e apresentação de dados pertence ao domínio da estatística, assim como o planejamento detalhado que precede todas essas atividades. Usada para denotar a totalidade dos métodos que são aplicados na coleta, no processamento e na analise de dados, numéricos ou não, um intervalo de valores, uma taxa de crescimento como, por exemplo, um indicador econômico.
Coletar os dados.
 EX. Pesquisa.
Apresentar os dados.
 EX. Gráficos e tabelas.
Descrever os dados.
 EX. Estimativa
Estatística Descritiva O objetivo da Estatística Descritiva é resumir as principais características de um conjunto de dados por meio de tabelas, gráficos e resumos numéricos. Descrever os dados pode ser comparado ao ato de tirar uma fotografia da realidade. Caso a câmera fotográfica não seja adequada ou esteja sem foco, o resultado pode sair distorcido. Portanto, a análise estatística deve ser extremamente cuidadosa ao escolher a forma adequada de resumir os dados.
Inferência Estatística
Usualmente, é impraticável observar toda uma população, seja pelo custo alto, seja por dificuldades operacionais. Examina-se então uma amostra, de preferência bastante representativa, para que os resultados obtidos possam ser generalizados para toda a população. Toda conclusão tirada por amostragem, quando generalizada para a população, apresenta um grau de incerteza. Ao conjunto de técnicas e procedimentos que permitem dar ao pesquisador um grau de confiabilidade nas afirmações que faz para a população, baseadas nos resultados das amostras, damos o nome de inferência Estatística
2. O que são dados.
Dados são os fatos e números coletados, analisados e sintetizados para apresentação e interpretação. Todos
os dados coletados em um estudo em particular denominam-se conjunto de dados do estudo.
Elementos são as entidades a respeito das quais se coletam dados.
Uma variável é uma característica dos elementos que nos interessa.
Os dados são obtidos coletando-se as medidas de cada variável de cada elemento de um estudo. O conjunto
de medidas obtidas correspondentes a determinado elemento designa-se observação.
3.Coletas de dados 
1.Estudo observacional
Um pesquisador observa e mede a características interessantes de uma
parte da população.
2. Experimento
Um tratamento é aplicado em uma parte da população e suas respostas
são observadas.
3. Simulação
Usa um modelo matemático ou físico para reproduzir as condições de
uma situação ou processo.
4. Pesquisa
Investigação de uma ou mais características de uma populaçãopopulação.
4. Descrever os usos da estatística.
Finanças
Os analistas financeiros usam uma série de informações estatísticas para orientar suas recomendações de
Investimentos
Contabilidade
Empresas públicas de contabilidade utilizam procedimentos de amostragem estatística ao realizarem auditorias
para seus clientes.
Economia
Os economistas frequentemente fornecem previsões sobre o futuro da economia ou algum aspecto dela. Eles usam uma série de informações estatísticas para fazer essas previsões.
5. Definir população, amostra, parâmetro e estatística.
População: É a totalidade de elementos que estão sob discussão e das quais se deseja informação, se deseja investigar uma ou mais características. A população pode ser formada por pessoas, domicílios, peças de produção, cobaias, ou qualquer outro elemento a ser investigado. Amostra: Uma amostra é uma parcela da população utilizada para uma posterior análise de dados. Em vez de utilizar toda a população, o processo de amostragem utiliza uma pequena porção representativa da população. A amostra fornece informações que podem ser utilizadas para estimar características de toda a população.:
6. Definir dados quantitativos e qualitativos. As variáveis qualitativas apresentam como possíveis realizações uma qualidade (ou atributo) do indivíduo pesquisado. Dentre as variáveis qualitativas, ainda podemos fazer uma distinção entre dois tipos: variável qualitativa categórica ou nominal, para a qual não existe nenhuma ordenação nas possíveis realizações, e variável qualitativa ordinal, para a qual existe certa ordem nos possíveis resultados.
Exemplo 1: (variável qualitativa nominal)
População: moradores de uma cidade.
Variável: cor dos olhos (pretos, castanhos, azuis e verdes).
Exemplo 2: (variável qualitativa ordinal)
População: moradores de um condomínio.
Variável: grau de instrução (fundamental, médio e superior).
,a representação gráfica é bem simples, basta computar as frequências ou frequências relativas das diversas classificações existentes e elaborar a seguir um gráfico conveniente. Esse gráfico pode ser um gráfico de barras, um gráfico de setores, ou outro qualquer tipo de gráfico equivalente
As variáveis quantitativas apresentam, como possíveis realizações, números resultantes de uma contagem ou mensuração. Dentre as variáveis quantitativas, ainda podemos fazer uma distinção entre dois tipos: variáveis quantitativas discretas, cujos possíveis valores formam um conjunto finito ou enumerável de números e que resultam, frequentemente, de uma contagem; e variáveis quantitativas contínuas, cujos possíveis valores formam um intervalo de números reais e que resultam, normalmente, de uma mensuração.
Exemplo 3: (variável quantitativa discreta) feita por meio de um gráfico de barras.
População: hospitais de uma determinada cidade.
Variável: número de leitos (0, 1, 2, ...).
Exemplo 4: (variável quantitativa contínua) 
População: moradores de uma determinada cidade.
Variável: estatura dos indivíduos.
Os gráficos apropriados para representar esse tipo de variável são: o histograma, o polígono de frequências e a Ogiva de Galton.
7. Apresentação dos dados qualitativos.
Os dados qualitativos incluem rótulos ou nomes usados para identificar um atributo de cada elemento Os dados qualitativos utilizam a escala de medição nominal ou a ordinal e podem ser não-numéricos ou numéricos.
8. Apresentação dos dados quantitativos ou dados numéricos
Dados quantitativos requerem valores numéricos que indicam quantificação ou quantidade numérica. Dados quantitativos são obtidos usando-se ou a escala de medição intervalar ou a escala de proporção.
-Uma variável qualitativa é uma variável com dados qualitativos, e uma variável quantitativa é uma variável com dados quantitativos.
Se a variável for qualitativa, a análise estatística será bastante limitada.
Podemos sintetizar os dados qualitativos contando o número de observações em cada categoria qualitativa ou calculando a proporção das observações em cada categoria qualitativa. Entretanto, mesmo quando os dados qualitativos usam um código numérico, operações aritméticas como a adição, subtração, multiplicação
e divisão não produzem resultados significativos
9. Software
Software típico• SAS.• SPSS.• MINITAB.• Excel.
2. Necessidade do entendimento estatístico:• Suposições.• Limitações.
10. Estatísticas nas empresas. No mundo atual, a empresa é uma das vigas – mestras da Economia dos povos. A direção de uma empresa, de qualquer tipo, inclusive as estatais e governamentais, exige de seu administrador a importante tarefa de tomar decisões, e o conhecimento e o uso da Estatística facilitarão seu tríplice trabalho de organizar, dirigir e controlar a empresa.
As três etapas necessárias para definir as classes de uma distribuição de frequência com dados quantitativos são:
1. Determinar o número de classes não sobrepostas.
2. Determinar a amplitude de cada classe.
3. Determinar os limites da classe. Número de classes- As classes são formadas especificando-se os intervalos que serão usados para agrupar os dados
Amplitude das classes- Amplitude aproximada de classe Maior valor entre os dados - Menor valor entre os dados
Número de classes 
Limites de Classe -Os limites de classe devem ser escolhidos de modo que cada uma das observações pertença a uma e somente uma classe. O limite inferior de classe identifica o menor valorde dados possível atribuído à classe. O limite superior de classe identifica o maior valor de dados possível atribuído à classe.
O ponto médio da classe é o valor intermediário entre os limites superior e inferior da classe.
Distribuições de frequência, distribuições de frequência relativa, distribuições de frequência percentual, gráficos em barras e gráficos em setores ("pizza") foram indicados como procedimentos tabulares e gráficos para sintetizar dados qualitativos. Distribuições de frequência, distribuições de frequência relativa,
distribuições de frequência percentual, histogramas, distribuições de frequência cumulativa, distribuições de frequência relativa cumulativa, distribuições de frequência percentual cumulativa e ogivas foram apresentadas
como meios de sintetizar dados quantitativos. Uma apresentação de ramo-e-folha constitui uma técnica de análise exploratória de dados que pode ser usada para sintetizar dados referentes a duas variáveis. O diagrama de dispersão foi exposto como um método gráfico para exibir a relação entre duas variáveis quantitativas.
Histograma Representação gráfica de uma distribuição de frequência, de uma distribuição de frequência relativa ou de uma distribuição de frequência percentual de dados quantitativos, a qual é construída colocando-se os intervalos de classe no eixo horizontal e as frequências, frequências relativas ou frequências percentuais no eixo vertical.
Ogiva Gráfico de uma distribuição cumulativa.
Análise exploratória de dados Métodos que utilizam cálculos aritméticos simples e gráficos fáceis de desenhar para sintetizar dados rapidamente.
Apresentação de ramo-e-folha Técnica de análise exploratória de dados que simultaneamente classifica pela ordem os dados quantitativos e fornece insight sobre a forma da distribuição.
Média Medida de posição central que é calculada somando-se os valores de dados e dividindo-se o resultado pelo número de observações.
Mediana Medida de posição central fornecida pelo valor intermediário quando os dados são organizados em ordem crescente.
Moda Medida de posição, definida como o valor que ocorre com maior frequência.
Percentil Valor tal que pelo menos p por cento das observações são menores ou iguais a esse