Exercício do livro Giuseppe Milone

Prévia do material em texto

FACULDADE DE CIÊNCIAS CONTÁBEIS – UCSAL 
MÉTODOS QUANTITATIVOS APLICADOS À CONTABILIDADE 
Prof. Jair Sampaio Soares Junior 
Aluno: Flávio Paranhos Rio Branco de Almeida 
 
 
Exercício do capítulo 1 do livro Giuseppe Milone. 
 
1.1 Qual o objetivo da Estatística? 
 
R: Descrever fenômenos, comportamentos e preferências, comparar medidas, 
detectar relações, diagnosticar situações, prever as formas como determinados 
eventos se distribuem, as consequências de certo conjunto de ações, planejar o que 
fazer para que certo evento ocorra e buscar as soluções que atendam a 
necessidades particulares ou coletivas, estimar valores e propriedades 
populacionais, escolher o modelo que melhor descreva determinado conjunto de da 
dos e determinar a razoabilidade das diferenças entre parâmetros resultantes de 
conjuntos distintos. 
 
1.2 Como se resolve um problema estatístico? 
 
R: Fixar relações que envolvem variáveis ou constantes casuais ou acidentais 
(genericamente denominadas aleatórias ou randômicas); as, como o modelo supõe 
a casualidade de alguns de seus elementos, não se pode estabelecer a variável 
dependente com exatidão, mas apenas prever o espaço de sua ocorrência em 
dados numéricos de observações. 
 
1.3 Como se subdivide a Estatística? 
 
R: Descritiva; probabilística; inferencial ou indutiva 
 
 
1.4 O que se entende por questão aberta e por questão fechada? 
 
R: Uma pergunta é dita aberta quando o entrevistado expressa livremente sua 
opinião, e fechada quando assinala uma entre várias alternativas. Esses 
questionários podem ser aplicados por pesquisadores - em contatos pessoais ou 
telefônicos com os entrevistados - ou enviados pelo correio, com devolução 
posterior, em data apropriada. 
 
1.5 Qual a correlação entre a teoria das probabilidades e a inferência 
estatística? 
 
R: A partir da estatística é possível medir o grau de aleatoriedade na probabilidade. 
Portanto a probabilidade e a estatística são dois ramos da matemática com 
estritamente relacionados. 
A probabilidade determina as chances de um evento ocorrer, enquanto a estatística 
utiliza seus parâmetros para estudar o comportamento de uma amostra. 
Tanto a probabilidade quanto a estatística estão envolvidas com o aleatório. A partir 
das técnicas utilizadas por cada área de estudo, é possível transformar essa 
aleatoriedade em um padrão. Além disso, os valores encontrados por cada uma das 
áreas estão presentes no espaço amostral. Ou seja, este valor funcionada para 
aquela quantidade de elementos. 
 
1.6 Como podem ser qualificadas as variáveis estatísticas? 
 
R: Elas podem ser qualificadas em ordinais e nominais. As variáveis qualitativas 
ordinais, apesar de não serem numéricas, obedecem a uma relação de ordem, por 
exemplo: conceitos como ótimo, bom, regular e ruim, classe social, grau de 
instrução, etc. Já as variáveis qualitativas nominais não estão relacionadas à ordem, 
elas são identificadas apenas por nomes, por exemplo, as cores: vermelho, 
amarelo, preto, azul, rosa, verde, etc. Também como exemplo de nominais temos 
as marcas de carros, nome de bebidas, local de nascimento entre outros. 
 
1.7 Qual a diferença entre variáveis quantitativas e qualitativas? 
 
R: As variáveis qualitativas não podem ser expressas numericamente, pois 
relacionam situações como a cor da pele, cor dos olhos, marca de refrigerante, 
marca de automóvel, preferência musical entre outras. No caso das variáveis 
quantitativas contínuas, a abrangência pertence a um intervalo que se caracteriza 
por infinitos valores, como exemplo podemos citar: o peso de um produto, altura dos 
alunos de uma escola, velocidade de objetos, entre outras situações. 
 
1.8 Qual a diferença entre variáveis contínuas e discretas? E entre nominais e 
ordinais? 
 
R: Variáveis discretas são variáveis numéricas que têm um número contável de 
valores entre quaisquer dois valores. Uma variável discreta é sempre numérica. 
Variáveis contínuas são variáveis numéricas que têm um número infinito de valores 
entre dois valores quaisquer. Variáveis qualitativas ordinais, apesar de não serem 
numéricas, obedecem a uma relação de ordem, por exemplo: conceitos como ótimo, 
bom, regular e ruim, classe social, grau de instrução, etc. Já as variáveis qualitativas 
nominais não estão relacionadas à ordem, elas são identificadas apenas por nomes, 
por exemplo, as cores: vermelho, amarelo, preto, azul, rosa, verde, etc. Também 
como exemplo de nominais temos as marcas de carros, nome de bebidas, local de 
nascimento entre outros. 
 
1.9 O tempo pode ser marcado por relógios analógicos ou digitais: como 
classificar as variáveis apontadas por eles? 
 
R: Há dois tipos principais de variáveis, a quantitativa e a qualitativa, no caso dos 
relógios, a variável de estudo é quantitativa. Dentro das variáveis quantitativas, 
temos as variáveis discretas e contínuas. 
As variáveis discretas são contadas, definidas e finitas (números inteiros) enquanto 
as variáveis contínuas são resultadas de medições e instrumentos (intervalos). 
Logo, em relógios digitais e analógicos, devemos analisar os ponteiros ou os 
números indicados e então dizer qual a hora. Como os relógios não indicam 
números inteiros, esta é uma variável contínua. 
 
1.10 Os hotéis costumar ser classificados em *, *********ou*****, os restaurantes 
em $.$$ $$$ ou $$$$ e as escolas em A, B, C, D ou E. Que tipo de variável é 
essa? 
R: Variável quantitativa discreta 
 
1.11 Como pode ser feita a coleta de dados? O que são dados brutos? 
 R: Com a reunião de informações necessárias e suficientes, através de 
investigação na qual são levantados dados referentes à qualidade de um material, 
item, produto, serviço, processo, sistema ou fornecedor para análise posterior. 
Dados são informações necessárias para representar a estatística. Dados brutos 
são os primeiros dados obtidos. 
 
1.12 Quais as bases possíveis para um estudo estatístico? O que se entende 
por população e amostra? 
R: Comparar os valores previstos com a realidade observada e rever cálculos, 
premissas e dados sempre que distorções significativas forem observadas. 
Em um estudo estatístico é importante ter em conta que sua pertinência é de nível 
global (nela, a agregação de informações particulares ou individuais implica perda 
completa de sentido local, em troca de um sentido geral. 
 
1.12.1 O que se entende por população e amostra? 
 
R: Por população entende-se o conjunto de objetos, itens ou eventos com alguma 
característica ou propriedade comum mesurável, ordenável ou comparável de 
acordo com os limites, propósitos e objetivos do estudo. Amostra é qualquer um de 
seus possíveis subconjuntos. Ao menor desses subconjuntos dá-se o nome de 
unidade amostral. 
 
1.12.2 E por censo e amostragem? 
 
R: O Censo é o estudo que considera todos os elementos da população é chamado 
censo, o que toma um ou mais de seus subconjuntos, dispensando a avaliação de 
todos os itens sob análise, amostragem. Em termos genéricos, obtém-se qualidade 
máxima dos censos realizados em prazos mínimos com pessoal justamente 
qualificado. 
Em síntese, a amostragem inspeção de parte da população, é mais 
econômica, mais rápida (reduz o número de dados), incomoda menos (consulta 
menor número de pessoas) e pode até apresentar resultados mais confiáveis, é que 
poucas consultas permitem contar com pessoal especializado, mais bem 
qualificado. 
 
 
1.12.3 O que é uma unidade amostral? 
R: amostra é qualquer um de seus possíveis subconjuntos. Ao menor desses 
subconjuntos dá-se o nome de unidade amostral. 
 
1.12.4 Qual a diferença entre população visada e população amostrada? 
 
R: As relações entre a população visada e a amostrada são dadas a priori pelo 
conhecimento que se tem delas e do problema estudado. 
População visada é aquele sobre a qual se deseja idealmente conhecer 
uma propriedade qualquer. 
 A populaçãoamostrada extrai-se as amostras que servirão de base às 
inferências. 
 
1.12.5 Como pode ser a população visada? 
R: População visada é aquele sobre a qual se deseja idealmente conhecer uma 
propriedade qualquer. 
 
1.13 Quando o censo é preferível à amostragem? 
R: É preferível no caso de populações relativamente pequenas e geograficamente 
concentradas, assim como quando o estudo exige amostras tais que o custo 
adicional para considerar todos os elementos é irrisório. 
 
1.13.1 Quando o estudo amostral é mais interessante? 
R: Quando o estudo amostral tem as mesmas características da população, e nível 
de confiabilidade maior que 90%. 
 
1.13.2 O que é uma amostragem boa? 
R: Se a análise de amostras representativas de dados universais propicia a 
produção rápida e barata de inferências válidas, vale a pena pesquisar as relações 
entre eles. O processo dar resultante é extremamente útil, especialmente nos casos 
em que não é possível ensaiar todos os itens que se deseja conhecer. 
 
1.13.3 E uma ruim? 
R: Quando representa uma variável é muito diferente da proporção populacional. 
 
1.14 Quais os possíveis tipos de amostragem? 
R: Aleatória, sistemática, estratificada e por conglomerado. 
 
1.15 Para que serve uma tabela de números aleatórios? Como usá-la? 
 
R: Para que todos os elementos da população tenham chance iguais de serem 
incluídos nela e se a chance de ela ser escolhida é a mesma que qualquer outra de 
mesmo tamanho. Uma das propriedades fundamentais desse tipo de amostra é 
produzir estatísticas representativas. 
Como usá-la? 
Escolhe-se uma linha de qualquer de uma das colunas e lêem-se os números em 
uma direção predefinida. Evidentemente, a enumeração ou ordenação dos 
elementos e sua identificação posterior, ao serem escolhidos para participar da 
amostra, 
exige alguns cuida dos, como critério para o aparecimento de um mesmo nome ou 
número mais de uma vez (pode-se considerar o mesmo elemento, o próximo, ou 
simplesmente ignorar o lance). 
 
1.16 Como se faz uma amostragem sistemática? Qual seu inconveniente? 
R: Estabelecer através da aleatorização da primeira unidade amostral e observar 
os pontos mais importantes, já que, quanto maior o vício, menor a confiabilidade e 
acurácia da estimativa. 
 
1.17 Quando é conveniente subdividir a população? O que distingue os 
conglomerados dos estratos populacionais? 
 
R: Quando a população apresenta uma subdivisão em pequenos grupos, chamados 
conglomerados, é possível e muitas vezes conveniente, fazer-se a amostragem por 
meio desses conglomerados, a qual consiste em sortear um número suficiente de 
conglomerados, cujos elementos constituirão a amostra. Ou seja, as unidades de 
amostragem, sobre as quais é feito o sorteio, passam a ser os conglomerados e 
não mais os elementos individuais da população. Esse tipo de amostragem é às 
vezes adotado por motivos de ordem prática e econômica. 
O que distingue os conglomerados dos estratos populacionais? 
R: Em síntese, enquanto a proximidade física dos conglomerados reduz o número 
de pesquisadores, a homogeneidade dos estratos populacionais reduz a dispersão 
dos parâmetros. 
 
 1.18 O que define se um estudo é experimental, quase-experimental ou 
observacional? 
R: A amostragem experimental é livre de manipulação artificial das variáveis ou 
condições dadas A quase-experimental é restrita; A observacional é inviável ou 
inadequada. 
A diferença entre eles é o grau de controle sobre as variáveis independentes. 
 
1.19 Quais propriedades devem ter as amostras para validarem as conclusões 
sobre as populações? 
R: Quando a quantidade de informação que contém é máxima e independente. É 
máxima quando denuncia todas as propriedades populacionais e independente 
quando o observado em um elemento não influi no que é mostrado por outros. E 
possui um nível de confiabilidade maior que 90%. 
1.19.1 Para que sejam representativas, como se extraem as unidades 
amostrais? 
R: Extraem se as unidades amostrais de forma casual, não intencional e imparcial. 
Esse 
 
 1.20 Quando a amostragem não probabilística é mais adequada que a 
probabilística? 
R: Quando a intencionalidade, ou direcionalidade, na escolha dos elementos 
amostrais. Isso ocorre quando o critério de seleção considera as características 
populacionais, as conveniências do estudo e o conhecimento do pesquisador sobre 
o que se está estudando. 
 
1.21 Qual a diferença entre amostragens com e sem reposição? Quando usar 
uma ou outra? 
R: Na amostragem com reposição, o item é devolvido à população depois de 
anotadas suas características; na ser reposição, o elemento sacado não mais 
retorna à população depois de avaliado. Estatisticamente, as amostras com 
reposição são independentes e equiprobabilísticas, as sem reposição são 
evidentemente dependentes. Nas sem reposição, não há possibilidade de qualquer 
das amostras ser composta por unidades iguais, como (a, a) ou (a, b, a, c). A 
especificidade da não-reposição é que ela altera as probabilidades de extração dos 
itens seguintes e anula a chance de extrair uma mesma unidade mais de uma vez. 
 
1.22 Quando uma amostra é adequada à teoria e aos fins propostos? 
R: Quando reflitam adequadamente seus aspectos característicos e que sejam 
compatíveis com os detalhes que os caracterizam. 
 
1.23 Na amostragem com reposição, a população. para fins de amostragem, 
pode ser considerada infinita? Se sim, por quê? 
R: Sim, pois a infinita é a produção de uma indústria, o tempo de existência do 
universo, o volume de água que sai da torneira da pia da cozinha, o número de 
torcedores em um estádio de futebol e o de passageiros transportados pelo metrô 
ontem. Destaque-se que: a reposição dos itens extraídos impede o esgotamento da 
população a ela submetida, o que permite considerá-la infinita. 
 
1.24 Quais os tipos de modelo possíveis para um dado fenómeno? 
R: Os modelos matemáticos caracterizam-se por representarem abstratamente os 
fenômenos (por meio de relações e funções perfeitamente definidas entre 
constantes e variáveis). 
 
1.25 O que se entende por modelo matemático de um fenômeno? O que o 
caracteriza? Para que serve? Que qualidades se pode esperar dele? Como se 
pode avaliá-lo? 
R: Os modelos matemáticos caracterizam-se por representarem abstratamente os 
fenômenos (por meio de relações e funções perfeitamente definidas entre 
constantes e variáveis). Neles, variável é o sinal que aponta a característica de 
interesse do estudo. Indicada pelas últimas letras do alfabeto - especialmente x, y 
e z, é dita independente quando compõe o domínio (ou campo de definição) da 
função e dependente quando pertence a sua imagem. Por constante entende-se o 
que modifica o valor da função, sem alterar-lhe a natureza. Genericamente 
apontada pelas primeiras letras do alfabeto - como a, b, c, d, pode ser absoluta ou 
paramétrica, conforme seja fixa ou dependente das condições propostas. 
 
1.26 O que são variáveis? Variável é a característica de interesse que é medida 
em cada elemento da amostra ou população. 
 
1.26.1 O que se entende por variáveis significativas de um fenômeno? 
R: Quando seus objetivos sejam claramente expressos e que as questões sejam 
adequadamente formuladas e distribuídas pelo questionário, levando em conta os 
fatos que se pretende apreender e os detentores das informações. 
 
1.26.2 Qual a diferença entre Variável dependente e variável independente? 
R: Enquanto a variável dependente é sempre única, a variável independente pode 
ser múltipla. 
 
1.27 Descreva o procedimento matemático característico para estudar 
fenômenos. 
R: O procedimento matemático característico para estudar fenômenos é a 
estatística área do conhecimento que estuda a simulação de sistemas reais a fim 
de prever o comportamento destes, sendo empregada em diversos campos de 
estudo, tais como física, química, biologia, economiae engenharias. Ou seja, a 
modelagem matemática consiste na atividade (ou tentativa) de descrever 
matematicamente um fenômeno. 
 
1.28 O que se entende por quase-verdade? 
 
R: Exatamente, até que se descubra uma versão mais apropriada, quer dizer, mais 
aproximada da verdade, caso seja atingível. Em certo sentido, as teorias são mais 
ou menos verdadeiras ou parcialmente verdadeiras. Porém, a quase-verdade não 
exclui a verdade. 
 
1.29 Por que o trabalho estatístico precisa ser acompanhado por especialistas 
na área de estudo? 
R: Em geral, aos especialistas bastam exames superficiais para a identificação dos 
males e prescrição das ações que os resolvem. Contudo, é possível que os 
resultados obtidos difiram dos esperados. Nesse caso, retoma-se o problema. Aí, 
na busca de causas mais complexas, usam-se todas as armas: imaginação, 
criatividade, perspicácia e até sorte. 
 
1.30 Levante, em um instituto de pesquisa, os procedimentos aplicados na 
leitura de pesquisas de opinião pública. Com base nisso, esboce um 
questionário que permita estimar quem se elegerá na próxima eleição e 
aplique-o entre seus colegas. 
 
R: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSck-
Wj5WM8EYsU0cpe1nxS_gxi7vlsZ5QN-Z24CL790Kz2NXQ/viewform 
 
 
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSck-Wj5WM8EYsU0cpe1nxS_gxi7vlsZ5QN-Z24CL790Kz2NXQ/viewform
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSck-Wj5WM8EYsU0cpe1nxS_gxi7vlsZ5QN-Z24CL790Kz2NXQ/viewform