01-intro (2) estatística CEFET ESTATISTICA.pdf

estatistica CEFET

1. Estatstica
Introduc~ao
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2. O que e Estatstica?

3. O que e Estatstica?
Estatstica e uma ci^encia que desenvolve metodologias para coletar,
organizar, descrever, resumir, analisar e interpretar dados.
!A Estatstica lida com o uso de dados para tomar decis~oes e
resolver problemas;
!Ajuda poderosa para planejamento/desenvolvimento de novos
produtos e processos.
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4. Exemplo
Suponha que estamos interessados em avaliar o desempenho de con-
sumo de combustvel (em km/L) de um determinado modelo de
carro, quando rodado um tanque completo.
Se considerarmos um mesmo modelo, com as mesmas caractersticas
de fabrica, o consumo (em km/L) sera o mesmo para cada tanque
completo rodado?
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5. N
~
AO!!
Podemos listar alguns fatores que inuenciam no desempenho:
cidade ou estrada;
marca da gasolina;
condic~oes climaticas;
motorista;
condic~oes do carro; etc.
Dizemos que estes fatores s~ao fontes potenciais devariabilidade.
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6. !Variabilidade: quando sucessivas observac~oes de uma caracters-
tica n~ao produzem o mesmo resultado.
!Metodos estatsticos nos fornecem estruturas para descrever a
variabilidade e aprender quais fontes s~ao mais importantes.
!Fornecem maneiras para incorporar essa variabilidade na tomada
de decis~ao.
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7. Conceitos importantes

8. Alguns conceitos importantesPopulac~ao
Todo conjunto de elementos que possuem pelo menos uma
caracterstica em comum.
Amostra
Qualquer subconjunto da populac~ao.
Par^ametro
E o resumo da caracterstica de interesse da populac~ao.
Estatstica
E o resumo da caracterstica de interesse calculado considerando
os valores observados na amostra.
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9. Exemplo 1
Suponha que estamos interessados em avaliar a renda per capita dos
municpios de Minas Gerais.
Dessa forma, apopulac~aode interesse e o conjunto dos municpios
de MG. Podemos denir diferentes amostras, par^ametros e estats-
ticas. Um exemplo e:
Amostra: 10 municpios de MG selecionados aleatoriamente;
Par^ametro: Renda per capita media dos municpios de MG;
Estatstica: Renda per capita media de 10 municpios de MG.
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10. Exemplo 2
A marca Philips esta interessada em avaliar o tempo de vida de
l^ampadas produzidas por ela.
Populac~ao: Conjunto de todas as l^ampadas ja produzidas pela
Philips;
Amostra: Um lote de l^ampadas Philips;
Par^ametro: Tempo de vida medio das l^ampadas Philips;
Estatstica: Tempo de vida medio de um lote das l^ampadas
Philips.
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11. Exemplo 3
Suponha que estamos interessados em avaliar o numero de alunas
mulheres do CEFET-MG.
Populac~ao: Todos os alunos do CEFET-MG;
Amostra: Alunos das turmas de Estatstica do CEFET-MG;
Par^ametro: Proporc~ao de alunas mulheres do CEFET-MG;
Estatstica: Proporc~ao de mulheres nas turmas de Estatstica
do CEFET-MG;
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12. Exemplo 4
Um estudo pretende avaliar a concentrac~ao de chumbo na lagoa da
Pampulha.
Populac~ao: Volume total de agua da lagoa da Pampulha;
Amostra: Um litro de agua da lagoa da Pampulha;
Par^ametro: Concentrac~ao media de chumbo na lagoa da
Pampulha;
Estatstica: Concentrac~ao media de chumbo em um litro de
agua da lagoa da Pampulha.
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13. Grandes areas da Estatstica

14. Grandes areas da EstatsticaEstatstica Descritiva
E utilizada na etapa inicial de analise de dados. Tecnicas que
objetivam organizar, apresentar, analisar e sintetizar os dados
observados.
Probabilidade
Desenvolvimento de tecnicas para descrever a incerteza sobre
fen^omenos aleatorios. Aqui, constroi-se os modelos estatsticos
utilizados em amostragem e infer^encia.
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15. Amostragem
Tecnicas para coletar dados. Esta area tambem e responsavel por
encontrar tamanhos de amostras.
Infer^encia Estatstica
Desenvolve tecnicas que permitem obter informac~oes sobre uma
populac~ao a partir de resultados encontrados na amostra.
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16. !Resumidamente, podemos representar os Metodos Estatsticos
da seguinte forma:
Populac~aoAmostraAmostragemInfer^enciaEstatstica DescritivaProbabilidade
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17. Classicac~ao de variaveis

18. Classicac~ao de variaveis
VariavelQuantitativaContnuaDiscretaQualitativaOrdinalNominal
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19. !Variaveis s~ao as caractersticas de interesse do estudo.
!

E muito importante saber identicar e classicar as variaveis do
estudo, pois ha diferentes tratamentos para cada uma delas.
Qualitativas: s~ao as caractersticas denidas por categorias.
-
Exemplo: cor de olhos, sexo, defeito/n~ao defeito, pross~ao, etc.
-
Exemplo: grau de instruc~ao, nvel de satisfac~ao, m^es de obser-
vac~ao, etc.
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20. Quantitativas: s~ao as caractersticas mensuraveis, quando seus
valores forem expressos em numeros que representam contagens
ou medidas.
-
Exemplo: numero de lhos, numero de defeitos, contagens em
geral, etc.
-
ores emR).
Exemplo: tempo, temperatura, altura, espessura, concentrac~ao,
press~ao, etc.
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