Projeto Atividade III

PROBABILIDADE

• Tem a função de mostrar a chance de ocorrência de um evento.
• Há indícios que o interesse de estudar fenômenos que envolviam probabilidade surgiu com os jogos de azar, populares na idade média. Porém, as teorias da probabilidade e os avanços dos cálculos devem ser atribuídos a vários matemáticos.
• Na imagem ao lado podemos observar três sacos contendo a mesma quantidade de bolinhas, porém, um dos sacos oferece maior probabilidade de sair uma bola vermelha, 4 chances dentre 8 bolinhas.
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POSSIBILIDADE E ALEATORIEDADE

• POSSIBILIDADE:
• Possibilidade é algo que pode acontecer, mas não há certeza que irá acontecer.
• Podemos imaginar um dado sendo lançado para cima, ao atingir a superfície, temos 6 possíveis resultados: 1, 2, 3, 4, 5 e 6. Nesse caso, as 6 possibilidades têm a mesma probabilidade de ocorrer.
• ALEATORIEDADE:
• Uma amostra aleatória é parte de uma população e permite que todas as possibilidades tenham a mesma probabilidade de ocorrência.
• Ou seja, o exemplo do dado lançado mencionado anteriormente, caracteriza a aleatoriedade, todas as faces têm a mesma probabilidade de sair.

DISTRIBUIÇÃO NORMAL

• Representa fenômenos normais que acontecem na natureza.
• Uma das suas principais características é a aparência de um sino simétrico.
• Sua probabilidade tende a zero conforme se distancia da média X.
• Na imagem ao lado podemos ver diferentes distribuições, cada cor representa uma probabilidade com uma densidade diferente.
• Quanto mais esbelta a distribuição (azul), mais rápido a probabilidade tende a zero ao se afastar da média.
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DISTRIBUIÇÃO DE BERNOULLI

• É uma experiência aleatória onde só existem dois possíveis resultados: SUCESSO x FRACASSO.
• Alguns exemplos:
• - Chutar uma questão na prova = acertar ou não
• - Assistir uma série nova = tem no Netflix ou não
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DISTRIBUIÇÃO BINOMIAL

• É a probabilidade de sucessos dentro de um número n de tentativas. Tem algumas condições:
• Cada tentativa continua tendo dois possíveis resultados: sucesso x fracasso
• Cada tentativa é independente das demais, e;
• A probabilidade de sucesso a cada tentativa permanece constante independente das demais,
• O que nos interessa é o número de sucessos nas tentativas.
• Por exemplo: Quantas vezes é possível sair coroa depois de lançar 30 vezes a mesma moeda?
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HISTOGRAMA

• Um histograma nada mais é do que uma representação gráfica de uma distribuição de frequência.
• Pode ter vários tipos: simétrico, assimétrico, despenhadeiro, dois picos, achatados, ilha isolada.
• Ao analisar a distribuição, várias características podem ser observadas ao usar esta ferramenta: média, mediana, amplitude, desvio padrão.
• A imagem ao lado exemplifica o histograma tipo dois picos.
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STEAM-LEAF

• Assim como o histograma, serve para representar dados quantitativos em um formato visual.
• Essa metodologia de análise de dados ficou popular na década de 1980 em razão da publicação de um livro sobre análide de dados exploratórios, de John Turkey.
• A tecnologia de computador daquele tempo permitia a produção mais fácil de gráficos, por isso a popularidade dessa metodologia.
• Conforme a tecnologia avançou e os computadores ficaram mais modernos, esse tipo de análise entrou em desuso.
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BOXSPLOT

• É um método alternativo aos dois anteriores e fornece informações como localização, dispersão, assimetria etc.
• Para construir um box plot desenha-se um retângulo alinhado verticalmente (ou horizontalmente) com duas semirretas, uma em cada um dos lados opostos do retângulo.
• A altura do retângulo é definida pelos quartis Q1 e Q3. Uma linha secciona o retângulo no valor da mediana (ou Q2). As semirretas ligam respectivamente os quartis Q1 e Q3 ao valor mínimo e ao máximo do conjunto de dados
• Na imagem ao lado podemos ver a representação de um boxsplor e as estatísticas representadas por ele.
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