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11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 1/25 introdução Introdução Caro(a) aluno(a), na presente unidade, vamos estudar as medidas de posição que nos dão uma ideia do centro em torno do qual os dados estão distribuídos. Veremos que existem medidas que ESTATÍSTICAESTATÍSTICA PARA GESTORESPARA GESTORES Me. Rebecca Manesco Paixão I N I C I A R 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 2/25 podem resumir algumas características importantes de um conjunto de dados. De modo geral, as medidas de posição podem ser subdivididas em medidas de tendência central e medidas separatrizes. Dentre as medidas de tendência central, cita-se média, mediana e moda, as quais são as mais utilizadas para resumir o conjunto de valores representativos do fenômeno em estudo. Já quanto às medidas separatrizes, cita-se quartis, decis e percentis. Ao longo da leitura, teremos a oportunidade de conceituar e de exempli�car cada uma dessas medidas de posição. 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 3/25 A média aritmética ou simplesmente média de uma variável é uma medida de centro, calculada a partir do quociente do somatório dos valores observados pelo número de observações. É denotada de formas diferentes para a população ou para a amostra. Se os dados são de uma população, a média aritmética é denotada pela letra grega ; por sua vez, se os dados são de uma amostra, a média aritmética é denotada por . Assim, para a população, a média aritmética é dada por: Já para a amostra, a média aritmética é dada por: Em que é o número de observações da população, é o número de observações da amostra e é o conjunto de dados. Exemplo 2.1: em um petshop contabilizou-se com quantos meses os �lhotes de Pug são vendidos: MédiaMédia μ x̄ μ = ∑ i=1 N xi N =x̄ ∑ i=1 n xi n N n , , , … ,x1 x2 x3 xn 2 4 3 2 4 6 5 2 2 3 4 7 2 3 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 4/25 A partir dos dados, podemos calcular a média aritmética: Logo, podemos concluir que a média aritmética da idade com a qual os �lhotes de Pug são vendidos no petshop é de 3,5 meses. Trabalhamos com a média aritmética ponderada quando os valores do conjunto de dados possuem pesos diferentes. Assim, a mesma é calculada a partir do quociente entre a somatória do produto dos valores da variável ( ) com os respectivos pesos ( ), pela somatória dos pesos. Para a população, a média aritmética ponderada é dada por: Já para a amostra, a média aritmética é dada por: Exemplo 2.2: a nota �nal para a disciplina de Ciências da 1ª s érie do Ensino Médio será obtida por meio da atribuição de pesos, de acordo com a Tabela 2.1: Tabela 2.1: Pesos adotados para as notas na disciplina de Ciências – Exemplo 2.2 Fonte: Elaborada pela autora. =x̄̄̄ 2 + 4 + 3 + 2 + 4 + 6 + 52 + 2 + 3 + 4 + 7 + 2 + 3 14 = 49 14 = 3, 5 xi wi μ = ( ⋅ )∑ i=1 n xi wi ∑ i=1 n wi =x̄ ( ⋅ )∑ i=1 n xi wi ∑ i=1 n wi Prova Pesos relativos 1 2 3 4 = 0, 1110 = 0, 2210 = 0, 3310 = 0, 4410 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 5/25 Por meio da Tabela 2.1, podemos inferir que a primeira prova terá peso 1, a segunda prova peso 2, a terceira prova peso 3 e a quarta prova peso 4. Considerando que João tenha tirado as seguintes notas: 7, 7, 8 e 6, respectivamente, nas 4 provas, a sua nota �nal será a média aritmética ponderada dada por: Além disso, caro(a) aluno(a), também podemos calcular a média quando tivermos uma distribuição de frequências. Nesse caso, a média é dada pela somatória dos produtos dos valores da variável pelas respectivas frequências, dividida pela soma das frequências: Em que é o ponto médio da classe e a frequência absoluta. Exemplo 2.3: a Tabela 2.2 ilustra a distribuição de frequências para a idade dos professores de uma universidade. Tabela 2.2: Distribuição de frequências para a idade dos professores de uma universidade – Exemplo 2.3 Fonte: Elaborada pela autora. A partir dos dados apresentados na Tabela 2.2, podemos calcular a média da idade dos professores: =x̄ (7 ⋅ 1) + (7 ⋅ 2) + (8 ⋅ 3) + (6 ⋅ 4) 1 + 2 + 3 + 4 = 69 10 = 6, 9 =x̄ ( ⋅ )∑ j=1 n xj fj ∑ j=1 n fj xj fj Idade dos médicos (anos) Ponto médio Frequência absoluta 24|- 30 27 3 30|- 36 33 7 36|- 42 39 5 42|- 48 45 4 48|- 54 51 1 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 6/25 Logo, os professores da universidade possuem idade média de 36,9 anos. A partir desse estudo, caro(a) aluno(a), podemos inferir alguns pontos importantes sobre a média: Em um conjunto de dados a média é única; A média é afetada pelos valores extremamente pequenos ou grandes do conjunto de dados; A média depende de todos os valores observados, de modo que qualquer modi�cação nos valores resulta em uma modi�cação da média �nal. praticar Vamos Praticar Uma loja de sapatos fez um levantamento da numeração dos calçados femininos mais vendidos em determinado dia, cujos dados obtidos apresentam-se abaixo: Sabendo disso, assinale a alternativa que contenha a média da numeração mais vendida: a) 34. b) 35. c) 36. d) 37. e) 38. =x̄ (3 ⋅ 27) + (7 ⋅ 33) + (5 ⋅ 39) + (4 ⋅ 45) + (1 ⋅ 51) 3 + 7 + 5 + 4 + 1 = 738 20 = 36, 9 34 37 35 36 35 36 37 36 35 36 34 35 36 37 38 35 36 39 36 37 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 7/25 A mediana de um conjunto de dados corresponde ao valor central, quando os mesmos estão ordenados. Dessa forma, a mesma mede o centro do conjunto de dados ordenado em rol, dividindo-o em duas partes iguais. Para encontrarmos a mediana de um conjunto de dados, primeiramente, ordenamos os valores. Na sequência, devemos veri�car se a contagem de dados resulta em um valor par ou ímpar: Se o número de valores for par, a mediana será encontrada por meio do cálculo da média dos dois números centrais, ou seja, ; Se o número de valores for ímpar, a mediana será o número localizado exatamente no centro da lista, ou seja, . Em que a mediana encontra-se denotada por , e , estes representam o número de observações da amostra. Exemplo 2.4: seja a medida da circunferência abdominal de 8 homens que se apresentaram na aula de cross �t: Temos que o número de medições é 8 (um número par) e que os dois números centrais encontram-se nas posições 4 e 5. Para obtermos a mediana, calculamos a média entre ambos, logo: MedianaMediana = [( ) + ( + 1)] ⋅x~ n 2 n 2 1 2 =x~ n+1 2 x ~ n 70 76 78 79 80 81 81 82 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 8/25 Logo, a mediana é de 79,5 cm de circunferência abdominal. Exemplo 2.5: considere o seguinte conjunto de dados sobre as temperaturas diárias (º C) registradas ao longo de uma semana, dispostas em ordem crescente: Logo, considerando que o número de observações é 7 (um número ímpar), temos que a mediana encontra-se na 4ª posição, ou seja, é igual a 27. Assim, a mediana será o valor central de 27º C. Para dados de distribuição de frequências em classes, podemos determinar a mediana por meio da seguinte fórmula: Em que: é o limite inferior da classe Md; =x̃ 79 + 80 2 = 159 2 = 79, 5 22,5 24 25 27 27,5 28 32 reflitaRe�ita “Quando ocorrem dados discrepantes (valores muito maiores ou menores do que os demais), o mais correto é usar a mediana para descrever a tendência central dos dados”. Fonte: Vieira (2012, p. 42). = +x~ lMd ( − ) ⋅ hn 2 fACMd−1 fMd lMd 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 9/25 é o tamanho da amostra; é a amplitude da classe; é a frequência absoluta daclasse Md. é a frequência acumulada da classe anterior à Md; Exemplo 2.6: considere a distribuição de frequências sobre a idade das pessoas que foram ao cinema assistir determinado �lme. Tabela 2.3: Distribuição de frequência da idade das pessoas que foram ao cinema – Exemplo 2.6 Fonte: Elaborada pela autora. Para o cálculo da mediana, temos que , logo .Assim, temos que a classe Md é a segunda. Aplicando os dados na fórmula, teremos que a mediana será: Logo, a mediana é de 32,78 anos. i n h fMd fACMd−1 Idade das pessoas Frequência absoluta Frequência acumulada 15|- 25 20 20 25|- 35 18 38 35|- 45 12 50 45|- 55 14 64 55|- 65 4 68 n = 68 = 34n 2 = 25 +x~ ( − 20) ⋅ 1068 2 18 = 25 + (34 − 20) ⋅ 10 18 = 25 + 140 18 = 32, 78 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 10/25 praticar Vamos Praticar Os preços em reais para uma amostra de tablets são listados a seguir. Sabendo disso, assinale a alternativa que contenha a mediana dos preços: a) 200. b) 220. c) 280. d) 295. e) 310. 170 120 500 400 350 320 330 270 220 210 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 11/25 Chamamos de moda aquele valor que aparece com maior frequência no conjunto de dados. A moda, neste estudo, será denotada pelo símbolo . É importante destacar que, quando no conjunto de dados, nenhum valor se repete, dizemos que não há moda ou que o conjunto é amodal. Ainda, quando dois valores aparecem com a mesma maior frequência, cada um é uma moda e, assim, dizemos que o conjunto de dados é bimodal. Quando mais de dois valores ocorrem com a mesma maior frequência, cada um deles é uma moda e o conjunto de dados é dito multimodal. Exemplo 2.7: considere o seguinte conjunto de dados sobre o peso de canetas Bic (g): Ordenando os dados em rol, temos: Assim, a moda é 15 gramas, uma vez que é o valor que aparece com maior frequência. ModaModa 12,5 14,0 15,0 15,0 12,1 13,0 14,0 15,2 13,5 12,2 15,2 13,5 15,0 16,1 13,8 14,2 15,0 14,8 15,0 13,5 12,1 12,2 12,5 13,0 13,5 13,5 13,5 13,8 14,0 14,0 14,2 14,8 15 15 15 15 15 15,2 15,2 16,1 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 12/25 Atente-se, caro(a) aluno(a): dentre as medidas de centro estudadas até o momento, a moda é a única que se aplica a valores qualitativos, cuja moda será a categoria que ocorre com maior frequência. Observe o Exemplo 2.8. Exemplo 2.8: uma fábrica de carros buscou identi�car a cor de veículo preferida pelas mulheres, para isso, foram entrevistadas 30 mulheres, na faixa etária de 18 a 50 anos. Os resultados da pesquisa foram: 18 votos para carro branco, 6 votos para carro prata, 5 votos para carro preto e 1 voto para carro vermelho. Assim, a partir do resultado, podemos inferir que a moda é branco, uma vez que essa cor de carro apresentou mais votos de preferência. Nesse caso, não seria possível calcular a média ou a mediana, uma vez que as entradas não são numéricas. Para identi�carmos a moda, quando os dados encontram-se agrupados em classes, primeiramente, devemos identi�car a classe modal que apresenta a maior frequência e, na sequência, calculamos a moda da seguinte forma: Em que: é o limite inferior da classe Mo; é a amplitude da classe Mo; é a frequência absoluta da classe anterior à Mo; é a frequência absoluta da classe Mo; é a frequência absoluta da classe posterior Mo. Exemplo 2.9: considere a distribuição de frequências ilustrada na Tabela 2.4 sobre a concentração de oxigênio encontrada em diferentes pontos de um determinado rio: = +x̂ lMo ( − ) ⋅ hfMo fMo−1 ( − ) + ( − )fMo fMo−1 fMo fMo+1 lMo h fMo−1 fMo fMo+1 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 13/25 Fonte: fonteTabela 2.4: Distribuição de frequências da concentração de oxigênio encontrada em rios – Exemplo 2.9 Fonte: Elaborada pela autora. da tabela Por meio dos dados apresentados na Tabela 2.4, temos que a classe Mo é a terceira. Aplicando os dados na fórmula, a moda será: praticar Vamos Praticar Seja o conjunto de dados referente à nota dos alunos de administração na prova de estatística, assinale a alternativa que contenha a moda: Oxigênio (mg/L) Frequência absoluta 0,5|- 0,8 4 0,8|- 1,1 4 1,1|- 1,4 7 1,4|- 1,7 1 = 1, 1 +x̂ (7 − 4) ⋅ 0, 3 (7 − 4) + (7 − 1) = 1, 1 + 3 ⋅ 0, 3 3 + 6 = 1, 1 + 0, 9 9 = 1, 2 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 14/25 a) Amodal. b) Bimodal: 60 e 62. c) Bimodal: 62 e 82. d) Multimodal: 60, 62 e 82. e) Multimodal: 60, 62, 70, 71 e 82. 50 60 70 80 65 62 82 60 70 82 76 82 56 59 62 59 71 89 92 94 84 67 62 71 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 15/25 Caro(a) aluno(a), separatrizes são medidas de posição que dividem o conjunto de dados ordenados em partes proporcionais. As principais medidas separatrizes são: quartis, decis e percentis, além da mediana (já estudada anteriormente). Quartis Quartis correspondem aos valores que dividem um conjunto de dados em quatro partes iguais. Podem ser obtidos, conforme o Quadro 2.1: Quadro 2.1: Quartis Fonte: Elaborado pela autora. A partir da determinação dos quartis de um conjunto de dados também é possível encontrar a amplitude interquartil. Por de�nição, a amplitude interquartil ( ) de um conjunto de dados diz respeito à diferença entre o terceiro quartil ( ) e o primeiro quartil ( ), ou seja: Atente-se: o é uma medida de variação que nos dá uma ideia do quanto 50% dos dados varia. Medidas SeparatrizesMedidas Separatrizes 1º Quartil ( ) 2º Quartil ( ) 3º Quartil ( ) Q1 P = 0, 25 ⋅ (n + 1) Q2 P = 0, 50 ⋅ (n + 1) Q3 P = 0, 75 ⋅ (n + 1) IQR Q3 Q1 IQR = −Q3 Q1 IQR 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 16/25 Exemplo 2.10: Determine a amplitude interquartil do conjunto de dados para o peso de moedas de 50 centavos (g), organizado em ordem crescente: Como , o primeiro quartil ( ) encontra-se na posição 4, pois: Ou seja, . O terceiro quartil ( ) encontra-se na posição 12, pois: Ou seja, . Assim, podemos calcular a amplitude interquartil, que será: Decis Decis correspondem aos valores que dividem um conjunto de dados em dez partes iguais. Podem ser obtidos da seguinte forma, conforme o Quadro 2.2: 9,0 9,1 9,1 9,1 9,2 9,2 9,3 9,3 9,3 9,3 9,3 9,3 9,4 9,4 9,7 n = 15 Q1 P = 0, 25 ⋅ (15 + 1) = 0, 25 ⋅ 16 = 4 = 9, 1Q1 Q3 P = 0, 75 ⋅ (15 + 1) = 0, 75 ⋅ 16 = 12 = 9, 3Q3 IQR = 9, 3 − 9, 1 = 0, 2 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 17/25 Quadro 2.2: Decis Fonte: Elaborado pela autora. Percentis Percentis correspondem aos 99 valores que dividem um conjunto de dados em 100 partes iguais. Logo, o seu cálculo relaciona-se com percentagem e alguns dos principais percentis encontram-se ilustrados no Quadro 2.3. 1º Decil ( ) 2º Decil ( ) 3º Decil ( ) 4º Decil ( ) 5º Decil ( ) 6º Decil ( ) 7º Decil ( ) 8º Decil ( ) 9º Decil ( ) D1 P = 0, 10 ⋅ (n + 1) D2 P = 0, 20 ⋅ (n + 1) D3 P = 0, 30 ⋅ (n + 1) D4 P = 0, 40 ⋅ (n + 1) D5 P = 0, 50 ⋅ (n + 1) D6 P = 0, 60 ⋅ (n + 1) D7 P = 0, 70 ⋅ (n + 1) D8 P = 0, 80 ⋅ (n + 1) D9 P = 0, 90 ⋅ (n + 1) 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 18/25 Quadro 2.3: Percentis Fonte: Elaborado pela autora. É importante destacar, caro(a) aluno(a), que quando temos dados em rol o cálculo das medidas separatrizes é dado por: 1º Percentil ( ) 5º Percentil ( ) 10º Percentil ( ) 20º Percentil ( ) 30º Percentil ( ) 40º Percentil ( ) 50º Percentil ( ) 60º Percentil ( ) 70º Percentil ( ) 80º Percentil ( ) 90º Percentil ( ) 99º Percentil ( ) P1 P =0, 01 ⋅ (n + 1) P5 P = 0, 05 ⋅ (n + 1) P10 P = 0, 10 ⋅ (n + 1) P20 P = 0, 20 ⋅ (n + 1) P30 P = 0, 30 ⋅ (n + 1) P40 P = 0, 40 ⋅ (n + 1) P50 P = 0, 50 ⋅ (n + 1) P60 P = 0, 60 ⋅ (n + 1) P70 P = 0, 70 ⋅ (n + 1) P80 P = 0, 80 ⋅ (n + 1) P90 P = 0, 90 ⋅ (n + 1) P99 P = 0, 99 ⋅ (n + 1) reflitaRe�ita O segundo quartil ( ) é igual ao quinto decil ( ), igual ao quinquagésimo percentil ( ) que, por sua vez, é igual a mediana do conjunto de dados. Q2 D5 P50 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 19/25 Em que é a parte inteira de , e é a parte fracionária (ou decimal). Exemplo 2.11: calcule o 90º percentil para a idade média de um grupo de indivíduos que tem as seguintes idades: Primeiramente, calculamos a posição do dado: Na 12ª posição, temos: 33. Na 13ª posição, temos: 38. Portanto, Assim, podemos concluir que 90% dos indivíduos têm idade inferior a 36 anos. Cálculo das Separatrizes em Distribuição de Frequências Quando temos distribuição de frequências em classes, o cálculo das separatrizes é feito por meio da seguinte fórmula: Em que: é o limite inferior; é a amplitude da classe da separatriz; é a frequência absoluta da classe da separatriz; é a frequência acumulada da classe anterior à da separatriz; , com para determinação dos quartis; , com para determinação dos decis; = + ( − )Sk xlp Fp x +1lp xlp lp P Fp 18 19 20 21 21 22 24 24 25 27 30 33 38 P = 0, 90 ⋅ (13 + 1) = 0, 90 ⋅ 14 = 12, 6 = 33 + 0, 6 ⋅ (38 − 33) = 33 + 0, 6 ⋅ 5 = 36P90 = +Sk li (p − ) ⋅ hfACi−1 fi li h fi fACi−1 p = ⋅ kn 4 k = 1, 2, 3 p = ⋅ kn 10 k = 1, 2, … , 9 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 20/25 , com para determinação dos percentis. Exemplo 2.12: considere a distribuição de frequências para a idade de um grupo de indivíduos, disposta na Tabela 2.5, e determine o 72º percentil. Tabela 2.5: Distribuição de frequências para a idade de um grupo de indivíduos – Exemplo 2.12 Fonte: Elaborada pela autora. Por de�nição, temos que: Logo, o 72 percentil encontra-se na classe 3: Assim, podemos concluir que 72% do grupo de indivíduos possui idade inferior a 16 anos. praticar Vamos Praticar Por de�nição, a amplitude interquartil de um conjunto de dados é dada pela diferença entre o terceiro e o primeiro quartil. p = ⋅ kn 100 k = 1, 2, … , 99 Idade dos indivíduos (anos) Frequência absoluta Frequência acumulada 4|- 9 8 8 9|- 14 12 20 14|- 19 17 37 19|- 24 3 40 P = ⋅ 72 = 0, 4 ⋅ 72 = 28, 8 40 100 = 14 + = 14 + 2, 59 = 16, 59P72 (28, 8 − 20) ⋅ 5 17 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 21/25 Sabendo disso, assinale a alternativa que contenha a amplitude interquartil para o seguinte conjunto de dados: a) IQR = 5. b) IQR = 6. c) IQR = 7. d) IQR = 8. e) IQR = 9. 5 7 9 20 10 11 18 13 18 17 14 14 13 16 18 12 9 8 12 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 22/25 indicações Material Complementar LIVRO Introdução à Estatística. Editora: LTC. Autor: MARIO F. TRIOLA. ISBN: 9788521615866. Comentário: Sugere-se a leitura do Capítulo 3 “Estatísticas para descrição, exploração e comparação de dados”, que trata das medidas de centro, de variação e de posição relativa. 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 23/25 FILME Quebrando a Banca. Ano: 2008. Comentário: Bem Campbell (Jim Stugress) é um estudante do MIT que está com di�culdades para pagar a faculdade. Para solucionar seu problema, ele é convidado para participar de um grupo de alunos, liderado pelo professor de matemática e gênio em estatística Micky Rosa (Kevin Spacey), com vistas a contar cartas em jogos de cartas, e utilizar um complexo sistema de sinais. T R A I L E R 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 24/25 conclusão Conclusão Caro(a) aluno(a), assim, �nalizamos o estudo sobre as medidas de posição, em que pudemos estudar as medidas de tendência central: média, mediana e moda; e também as separatrizes: quartis, decis e percentis. Vimos que a média de um conjunto de valores diz respeito à medida de centro encontrada pelo somatório de todos os valores, dividida pelo número de valores observados. A mediana diz respeito à medida de centro que é “o valor do meio” quando os dados estão arranjados em rol. A moda de um conjunto de dados é o valor que ocorre com mais frequência. E quando nenhum valor se repete, dizemos que o conjunto é amodal. E, por �m, quanto às medidas separatrizes, vimos que estas são capazes de dividir o conjunto de dados em partes iguais. Quartis dividem em 4 partes iguais; decis dividem em 10 partes iguais; e percentis dividem em 100 partes iguais. referências Referências Bibliográ�cas BONAFINI, F. C. Estatística. São Paulo: Pearson Education do Brasil, 2012. LARSON, R.; FARBER, B. Estatística aplicada. 4. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2010. MAGALHÃES, M. N.; LIMA, A. C. P. Noções de probabilidade e estatística. 6. ed. São Paulo: Editora da Universidade de São Paulo, 2008. TOLEDO, G. L.; OVALLE, I. I. Estatística básica. 2. ed. São Paulo: Atlas, 1985. TRIOLA, M. F. Introdução à estatística. 10. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2008. 11/26/2019 Ead.br https://fmu.blackboard.com/webapps/late-Course_Landing_Page_Course_100-BBLEARN/Controller 25/25 VIEIRA, S. Estatística básica. São Paulo: Cengage Learning, 2012. IMPRIMIR
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