Estatística Básica - Capítulo 2

Descripción

UNIDADE II – MEDIDAS PARA VARIÁVEIS QUANTITATIVAS 1. Medidas de posição: média, mediana, moda e quartis. 2. Medidas de dispersão: variância, desvio padrão, coeficiente de variação, distância interquartílica
Lucas Laybs
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Resumen del Recurso

Pregunta Respuesta
Medidas de Posição Média Aritmética, Mediana e Quartis
Média Aritmética
Média na Calculadora Científica Armazenar os dados (M+) Shif + S-var -> 1
Mediana (Md) Valor do dado que ocupa a posição central quando colocados em ordem
Passos para determinar a mediana 1. Fazer o rank 2. Determinar a posição da mediana 3. Determinar o valor da mediana
Posição da Mediana (i) para um nº ímpar de observações iMd = (n+1)/2
Posição da Mediana (i) para um nº par de observações iMd = (n+1)/2 e faz a média dos valores centrais
Quartis São valores da variável que dividem os dados classificados (rank) em quatro partes iguais
1º Quartil (Q1) É um nº tal que no máx. 25% dos dados possuem valores menores que Q1
2º Quartil (Q2) É um nº tal que no máx. 50% dos dados possuem valores menores que Q2 Q2 = Mediana
3º Quartil (Q3) É um nº tal que no máx. 75% dos dados possuem valores menores que Q3
Posição dos Quartis para dados não agrupados iQ1 = (n+3)/4 iQ2 = (n+1)/2 iQ3 = (3n+1)/4
Método usado para analisar a distribuição de um conjunto de dados Diagrama de Extremos e Quartis ou Gráfico de Caixas (Boxplot)
Medidas de dispersão variância, desvio padrão, coeficiente de variação, distância interquartílica
Desvio Padrão (S) da amostra na calculadora científica Shift + S-var --> 3
Desvio Padrão (S) da população na calculadora científica Shift + S-var --> 2
Variância S² S² = (S) ²
Coeficiente de Variação (CV) (S/média)x100
Distância Interquartílica (DI) DI = Q3 - Q1
Identificação de outliers pela média e desvio padrão média - 3S ---> li média + 3S ---> Li
Identificação de outliers por Quartis Q3 - 1,5DI ---> li Q1 +1,5DI ---> Li
Identificação de outliers pelo Escore Z Z = (Xi - média)/S n < 80 --> Z > 2,5 n > 80 ---> Z > 3,0
Eliminação de outliers Do ponto de vista ético da pesquisa, os outliers devem ser mantidos, a menos que seja provado que os mesmo não são representativos de quaisquer observações da amostra/população.
Média para dados agrupados fi.mi ---> média da classe Somatório das médias das classes = média da amostra/população
Variância (S²) para dados agrupados S² = ni(mi - média) ² ---> variância da classe Somatório/n-1 = variância dos dados da amostra
Mediana (Md) para dados agrupados
Quartis para dados agrupados
1º Quartil (Q1) para dados agrupados Está na classe que acumula pelo menos 25% dos dados
2º Quartil (Q2) para dados agrupados Está na classe que acumula pelo menos 50% dos dados = Md
3º Quartil (Q3) para dados agrupados Está na classe que acumula pelo menos 75% dos dados
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