ESTATÍSTICA_1

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ESTATÍSTICA_1

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  • Estatística segmento da matemática aplicada p/ atender necessids do gov/Estado ; . necessid gov coletar dados c CENSOS DEMOGRÁFICOS => desenvolvimento da área;; .significado Estatística (latim) = Estado; dados brutos ñ levam a compreensão fatos. C o tempo, Estatist. tornou ciência q cria e aprimora métodos pesq (planejar, obter dados, organiza-los, resumir, analisar, interpretar e assim tirar conclusões e fazer inferências). 
  • http://www.famat.ufu.br/graduacao/estatistica/fichas-de-disciplinas  .  ; http://www.famat.ufu.br/system/files/conteudo/grade_curricular_-_estatistica.pdf
  • https://uspdigital.usp.br/jupiterweb/listarGradeCurricular?codcg=45&codcur=45061&codhab=1&tipo=N
  1. Hist

    Annotations:

    • Jose Maria Pompeu Memoria 2004 https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/92422/1/sge-texto-21.pdf
    • ver https://www.youtube.com/watch?v=s2SYbdIbuYw
    1. imperador Cesar Augusto - IMPOSTOS

      Annotations:

      •  levantamento p/ter dados terra, proprietarios,animais e calcular IMPOSTOS
      • https://super.abril.com.br/historia/por-que-pagamos-impostos/
      1. BALANCETES do IMPÉRIO ROMANO (Carlos Magno); DOOMSDAY BOOK ;

        Annotations:

        • carlos magno
        • doomsday book: registro de proprieds rurais dos conquistados anglo-saxoes por ordem de Guilherme,o Conquistador, invasor normando da Inglaterra no séc 11" - Embrapa 2004, Memoria. https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/92422/1/sge-texto-21.pdf
        1. RENASCIMENTO (sec 14 a 17)
          1. igreja católica romana reconhece a importância registros batismos, nasc, óbitos => Concilio de Trento 1545 a 1563

            Annotations:

            • igreja católica romana reconhece a importância registros batismos,nascimentos,óbitos (tornados obrigatorios a partir do Concilio de Trento- 1545 a 1563) https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/92422/1/sge-texto-21.pdf
            1. estatísticos italianos ; Francesco Sansovini

              Annotations:

              • obra de Francesco Sansovini (1521 a 1586) publicada em 1561
            2. sec 17
              1. John GRAUNT (Inglaterra,1662): TÁBUA de Vida rudimentar, 1ªtentativa tirar conclusões a partir dados numéricos (William PETTY chamou de "Aritmética Política", conhecido hj como DEMOGRAFIA )

                Annotations:

                • - Graunt,  1620 a 1674 - negociante de tecidos, leigo mas mt curioso no assunto a pto de virar Fellow Royal Society; - obra 1662: analise de dados coletados entre 1604 a 1660 nas paróquias de Londres => conclusão alta mortalid nos 1ºs anos vida e nas zonas urbanashttps://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/92422/1/sge-texto-21.pdf
                • - William Petty 1623 a 1687 propôs uso metodos quantitativos como meio de analise de riqueza de um país https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.php/6035492/mod_resource/content/1/Alguns%20Precursores.pdf
                1. EDMOND HALLEY: 1º a construir tabua c/dados 1687 a 1691 seguindo preceitos cientificos, criador do cálc atuarial (tabua q dá base p/ cálc SEGUROS DE VIDA, PLANOS PREVIDÊNCIA )

                  Annotations:

                  • - E.Halley 1656 a 1742; https://pt.wikipedia.org/wiki/T%C3%A1bua_de_mortalidade  . ; https://pt.wikipedia.org/wiki/Ci%C3%AAncias_atuariais
                2. CÁLC PROBABILIDADES- PASCAL e FERMAT (jogos azar)
                  1. COMO SE JOGA BARALHO?

                    Annotations:

                    • https://www.youtube.com/watch?v=fmMagj_jdOI .
                    • https://youtu.be/qPUjLQStxzc?list=PLxI8Can9yAHdJq561NyRN9wZpTqVJn0Z0
                3. séc 20 Estatística Moderna

                  Annotations:

                  • - Demografia surge como disciplina autônoma
                  1. Br
                    1. Profissional

                      Annotations:

                      • https://www.conre3.org.br/MTrabalho/DOS_ESTATISTICOS_ESTATISTICAS_EBOOK_ED1.pdf
                      • CBO https://empregabrasil.mte.gov.br/76/cbo/
                      1. LEI 4.739/1965 regulamenta, cria CONFE, CONRE

                        Annotations:

                        • http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/1950-1969/L4739.htm
                        1. Dec.62.497/1968

                          Annotations:

                          • http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/decreto/1950-1969/D62497.htm
                          1. Regimento CONREs - Resol CONFE 30 / 1974

                            Annotations:

                            • http://www.confe.org.br/regimentoconres.pdf
                            1. fiscalização
                              1. CONFE

                                Annotations:

                                • http://www.confe.org.br/apresentacao.htm http://www.confe.org.br/historico.htm
                                1. CONREs

                                  Annotations:

                                  • regimento int http://www.confe.org.br/regimentoconres.pdf
                            2. CÓD. ÉTICA Resol 58 (1976)

                              Annotations:

                              • http://www.confe.org.br/resolucao_58.pdf
                            3. Império, IBGE

                              Annotations:

                              • https://educa.ibge.gov.br/jovens/materias-especiais.html ;; . https://educa.ibge.gov.br/
                              1. 1947 - 1ºcurso inferência estatística ; 1953- ENCE e Esc.Estat. Bahia
                              2. resolução 8/2008 CNE/CES diretrizes curriculares graduação

                                Annotations:

                                • http://portal.mec.gov.br/cne/arquivos/pdf/2008/rces008_08.pdf
                                1. registro profissional provisório p/formandos
                                  1. disciplinas

                                    Annotations:

                                    • art 6 http://portal.mec.gov.br/cne/arquivos/pdf/2008/rces008_08.pdf
                                    • Estat : Métodos Paramétricos e Não Paramétricos, Inferência, Modelos Lineares, Amostragem e Análise Multivariada;
                                    • Computç: linguagem pgmç; pctes estatísticos;B.D;
                                    • Estat. Computacional:  métodos de simulação e geração de variáveis aleatórias;
                                    • Probabilid e Matemát:  Geometria Analítica e Álgebra Linear;
                                    1. MEC

                                      Annotations:

                                      • https://www.gov.br/mec/pt-br/estrutura-organizacional/organograma
                                      1. C N E

                                        Annotations:

                                        • órgão colegiado http://portal.mec.gov.br/conselho-nacional-de-educacao/atos-normativos--sumulas-pareceres-e-resolucoes?id=12816
                                        1. CÂM Eduç Básica

                                          Annotations:

                                          • "analisar e emitir pareceres sobre procedimentos e resultados de processos de avaliação da educação infantil, fundamental, média, profissional e especial, deliberar sobre diretrizes curriculares propostas pelo Ministério da Educação; e acompanhar a execução do Plano Nacional de Educação (PNE). " http://portal.mec.gov.br/index.php?option=com_content&view=article&id=14306:cne-historico&catid=323:orgaos-vinculados
                                          1. C E S Cãm Eduç Sup
                                    2. sábios islâmico, 1447
                                      1. Instituto Internacional de Estatística (IIE),1885

                                        Annotations:

                                        • http://www.ime.unicamp.br/~laurarifo/graduacao/Declaration-PT2010.pdf
                                        1. necessidade contar (terras, populç, rituais reliigisos?); COMPARAÇÃO 1 A 1; REGISTROS (Ossos, Cavernas...) ; CONTAGEM 1-2-MUITOS

                                          Annotations:

                                          • ideia de número pode ser mais antiga que a escrita! hipótese: contar surgiu em ativds de rituais religiosos (mitos da criaç) comparaç 1 a 1: pedras (p/contar), marcas em ossos/ cavernas (p/registro) ex: theco-eslováquia osso lobo c/ 57 marcas (separadas em grupos de 5) ~30.000 anos  Contagem do tipo “um-dois-muitos”
                                          • https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.php/4381191/mod_resource/content/1/MAT1514%20-%20SistemasNumeracao%28Texto%20MariaElisa%29.pdf
                                          1. censos já eram realizados, muitos anos antes de Cristo, no Egito, na China e na Babilônia

                                            Annotations:

                                            •  censo = ESTUDO abrange TODA POPULAÇa  =>infs importantes pra criação de políticas públicas e tomadas de decisão.
                                        2. estatística (método) x estatísticaS (nº)

                                          Annotations:

                                          • [sing] MÉTODO (coleta, organiza, interpreta, apresenta). relação c/ PROBABILIDADE, ESTATÍSTICA DESCRITIVA, INFERENCIAL
                                          • [pl] NÚMERO (dados fornece infs de uma ativid ex: estatísticas demográficas - nº nasc/mortes, estatísticas econômicas - dados desempenho gov ou empresa)
                                          1. Aplicações

                                            Annotations:

                                            • https://www.youtube.com/watch?v=U5Q9zdIHbRU&t=3s
                                            • http://www.confe.org.br/areas.pdf

                                            Attachments:

                                            1. PROBABILIDADE (0 a 1)

                                              Annotations:

                                              • medida numérica (entre 0 e 1, sendo 0 evento impossível e 1 certeza) de um evento acontecer sendo 0 impossível e 1 certeza. *SOMA DE TODAS AS PROBABILIDADES = 1
                                              1. Análise Combinatória

                                                Annotations:

                                                •  pte da matemática q desenvolve tecnicas e metodos de contagem 
                                                • - Princípio Aditivo: m possibilidades + n possibilidades ; . - Princípio Multiplicativo: 1º evento com M possibilidades  x   2º evento com N possibilidades 
                                                • *ideia de fila (ordem importa) e grupo (ñ importa)
                                                1. PFC; Diagrama Árvore; Princps contagem adição (m possibilids + n possiblids) e multiplç (m * n)

                                                  Annotations:

                                                  • PFC: método algébrico p/determinar o nº possibilids de ocorrência sem precisar descrever todas as possiblids
                                                  1. PERMUTAÇÃO P(n) = n!
                                                    1. ARRANJO: An,p = n ! / (n - p) !
                                                    2. EXPERIMENTO (tentativa gera 1 result) ; ESPAÇO AMOSTRAL (conj todos results possíveis) ; EVENTO (subgrupo Espaço Amostral)
                                                      1. Evento COMPLEMENTAR (P(E) + P(E') = 1)
                                                        1. Evento SIMPLES (1 / nº total resultados do experimento aleatório) e COMPOSTO ( nº resultados favoráveis / nº total resultados para experimento)
                                                        2. tipos

                                                          Annotations:

                                                          • *Qd se repete mtas vezes experimento de probabilid empírica se aproxima da probabilid teórica. ex: lança moeda n vezes e vê q results de sair cara se aproximam de 0,5 [Lei dos grandes nºs]
                                                          1. Empírica

                                                            Annotations:

                                                            • experimentos anteriores
                                                            • ex: pesq eleitoral: candidatos A (ganharia 280 votos), B(170 votos) e N (50 votos). Qual probabilid da próx pessoa entrevistada votar no candidato A? = 280/500 = 0,56 08 56%
                                                            1. Clássica ou Teórica (= nº elementos do evento / nº elementos espaço amostral )

                                                              Annotations:

                                                              • ex: probabilid sair nº par ao jogar um dado 3/6 = 1/2 = 50%
                                                              1. Subjetiva

                                                                Annotations:

                                                                • Intuitiva ex: médico tem um palpite da probabilid do paciente se recuperar;
                                                              2. experimentos aleatórios => VARS ALEATÓRIAS ; DISTRIB PROB (estudo todas possibilids) ; DIST PROB VAR DISCRETA e CONTÍNUAS ( TLC ; dist NORMAL / GAUSSIANA)

                                                                Annotations:

                                                                • vars aleat = nascem de experimentos aleatórios (q n dá pra prever result) ; . *Distribuiç de probabilid = estudo de todas probabilids
                                                                • distrib normal / Gaussiana= teorema limite central TLC;
                                                                • https://www.youtube.com/watch?v=-N60-uc_Erk  ; https://www.youtube.com/watch?v=i6mUb252t-Q
                                                                1. DIST PROB DE VARS DISCRETAS ( dist POISSON = λ^x * e^-λ / x!)

                                                                  Annotations:

                                                                  • distribuiç de poisson (var aleat discreta) aplicada experimentos ocorrência aleatória e independente ex nº acidentes numa rodovia num periodo tempo - cada acidente é evento único; ex: nº clientes entra mercado num intervalo de 1h ; Fórmula Dist Prob Poisson: P(x)=λ^x * e^-λ / x! λ (lambda, Parametro Poisson): M.A nº ocorrencias no intervalo estabelecido; e: nºEuler; x: qtd ocorrencias durante estudo
                                                                  1. função discreta de probabilidade ou função de probabilidade
                                                                  2. DIST PROB DE VARS CONTÍNUAS ( dist NORMAL / GAUSSIANA) dist normal padrão μ=0 e σ=1 ; Padronização da Var Tabela de escores z = x - μ / σ
                                                                    1. função densidade de probabilidade
                                                                    2. função distribuição de probabilidade
                                                                    3. EXPERIMENTO BINOMIAL ; DIST PROB BINOMIAL (= P(x) = nCx * p^x * q^(n-x)) ; M.A e D.P de Distr Binomial

                                                                      Annotations:

                                                                      • condiçs de experimento binomial:  tem q existir n testes idênticos (pode replicar o teste várias vezes em qualquer local por outras pessoas),  tem 2 results possíveis: Sucesso ou Insucesso/Fracasso (ñ no sentido bom/ruim, C/E, mas no sentido se aconteceu como esperado e ñ aconteceu como esperado), probabilids dos 2 eventos tem q permanecer ctes durante evento (chance de acontecer sucesso ou fracasso ñ pode mudar), todos testes tem q ser independentes (um teste ñ depende de outro ex: lançar 10 moedas),
                                                                      • P(x) = nCx * p^x * q^(n-x) nCx = n! / x!(n-x)! ; n = nºtot testes; p = prob sucesso; q = 1-p = prob insucesso; x = nº sucessos; n-x = nº insucessos
                                                                      • M.A e D.P de Distr Binomial (Média arit e Desvio padrao): M.A(µ) = n*p DP (σ)= raiz de n*p*q n: nº tot testes; p: prob sucesso; q: prob insucesso
                                                                      1. Probabilidade CONDICIONAL:

                                                                        Annotations:

                                                                        • resposta de um evento depende de outro
                                                                      2. EST. DESCRITIVA

                                                                        Annotations:

                                                                        •  pte da estatist descreve um fenômeno/situaç,  trab c/ coleta, tabulç dados e apresentç por meio graficos/tabelas; se preocupa em pensar como vai ser feita pesq, a coleta dados? quais técnicas amostragem usar? oq fazer c/esses dados dps q chegam na mão do pesquisador?
                                                                        1. MED DISPERSÃO / VARIABILIDADE

                                                                          Annotations:

                                                                          • dispersão dos valores em torno da M.A
                                                                          1. █AMPLITUDE ; █VARIÂNCIA (S² ou σ²) ; █DESVIO PADRÃO (S ou σ ) ; █COEFICIENTE VARIAÇÃO (CV % = (S / MÉDIA ) * 100)

                                                                            Annotations:

                                                                            • AMPLITUDE: diferença entre maior ou menor valor (pra saber se estudo tá sendo mto ou pouco amplo, qtas variáveis está pegando. Amplitude indicação ‘rapida e facil’ de variabilidade
                                                                            • VARIÂNCIA (S²  ou  σ²): quão distante cada valor está;  considera valores extremos e tb os intermediários; relaciona os desvios em torno da media; M.A dos quadrados dos desvios
                                                                            • DESVIO PADRÃO (S  ou σ ): ferramenta de calculo útil qd estiver trabalhando com média aritmética
                                                                            1. DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIAS: █Fi , █Fia , █Fr , █Fra

                                                                              Annotations:

                                                                              • Distribuição de frequências: são séries estatísticas nas quais os dados são agrupados (com ou sem intervalo de classes) com suas respectivas frequências absolutas. Também se pode apresentar as frequências relativas e as acumuladas; por exemplo: altura dos alunos de uma sala de aula em maio de 2019
                                                                              1. HISTOGRAMA (simétricos, assimétricos) ;
                                                                                1. POLÍGONO DE FREQ. ; POLÍGONO FREQ. RELATIVA

                                                                                  Annotations:

                                                                                  • Políg Frreq une (por segmentos de reta) pontos médios dos retangulos do histograma
                                                                                  1. TABELAS ; SÉRIES ESTAT. (Cronológica, Geográf, Específica, Série Est Mista)

                                                                                    Annotations:

                                                                                    •  série estatística="toda tabela que apresenta a distribuição de um conjunto de dados estatísticos em função da época, do local ou da espécie"" https://pt.wikipedia.org/wiki/S%C3%A9ries_estat%C3%ADsticas
                                                                                    • Série Temporal: dados são observados segundo a época de ocorrência Série Geográfica: dados são observados segundo a localidade da ocorrência; Série Específica: os dados são agrupados segundo a modalidade de ocorrência;
                                                                                    1. OGIVA ; BARRAS ; POLIGONAL / LINHA
                                                                                      1. SETORES / PIZZA
                                                                                        1. DIAGRAMA DISPERSÃO
                                                                                      2. p/ DADOS NÃO AGRUPADOS (* se NÃO TIVER REPETIÇÃO DE MSMS DADOS, NÃO NECESSARIO TABELAS DIST. FI)
                                                                                        1. POPULAÇÃO ( tam conj: N)
                                                                                          1. VARIÂNCIA σ² = soma ( xi - média) ² / N
                                                                                          2. AMOSTRA ( tam con: n )
                                                                                            1. VARIÂNCIA σ² = soma ( xi - média) ² / n - 1 , {denominador n-1 pq se fosse n tenderia subestimar/valores mto pequenos. colocando valor um pouco menor n-1 corrige essa estimativa}
                                                                                              1. s ² = GRAUS DE LIBERDADE ( gl )

                                                                                                Annotations:

                                                                                                • https://www.youtube.com/watch?v=RX-vvhCng48
                                                                                          3. P/ DADOS AGRUPADOS ( |--- )

                                                                                            Annotations:

                                                                                            • Ponto medio(xi) do intervalo -> xi.f -> para calc média = soma xi.f / total elementos -> (xi-média)².f -> variância = soma(xi-média)².f / N (*N qdo população. Se amostra dividir por n - 1 -> dp= raiz da variância
                                                                                            1. POPULAÇÃO (tam. N )
                                                                                              1. VARIÂNCIA σ² soma(xi-média)² . FREQUENCIA / N
                                                                                              2. AMOSTRA ( n)
                                                                                                1. VARIÂNCIA σ² soma(xi-média)² . FREQUENCIA / n-1
                                                                                            2. MEDIDAS POSIÇÃO / LOCALIZAÇÃO
                                                                                              1. MTC

                                                                                                Annotations:

                                                                                                • med tendencia central: resume conj; valor q caracteriza conj; - nem sempre a M.A (media arit) caracteriza conj de forma confiavel => Media PONDERADA, GEOMETRICA, HARMONICA
                                                                                                1. ●MODA(valor +freq: AMODAL, UNIMODAL, BIMODAL, MULTIMODAL)
                                                                                                  1. MÉDIAS SIMPLES (●M.A.S ; ●M.G.S ; ●M.H.S)

                                                                                                    Annotations:

                                                                                                    • MEDIA: Centro da distribuiç; Reflete todos os valores; É afetada por valores extremos; ; . https://ead.ucs.br/blog/media-ponderada .; https://www.youtube.com/watch?v=4qUvBrRLKLM
                                                                                                    1. ●M.G.S: Media GEOMETRICA (Simples): raiz c/ índide qtd termos do radicando produto dos termos

                                                                                                      Annotations:

                                                                                                      • M.G de 2 nºs= raiz qaudrada do produto dos 2 nºs; MG de 3 nºs= raiz cubica do produto dos 3 nºs;
                                                                                                      1. ●M.A.S: Média ARITMETICA Simples =soma valores / qtd valores),
                                                                                                        1. ●M.H.S: Media HARMÔNICA Simples = inverso da M.A dos inversos (1/Mai)
                                                                                                          1. MA x MH = (MG) ²

                                                                                                            Annotations:

                                                                                                            • https://youtu.be/4qUvBrRLKLM?t=1390
                                                                                                            1. MA >= MG >=MH
                                                                                                          2. ●MEDIANA: divide conj em 2 ptes iguais; meio da Amostra; (1º) Ordenar dados 2º) tam.conj ímpar: n+1/2) ou 3º) tam.par: média M.A das posições 1 e 2, sendo posiç1= n/2 e posiç2= n/2+1
                                                                                                            1. MÉDIAS PONDERADAS (●M.A.P ; ●M.G.P ; ●M.H.P)
                                                                                                              1. ● M.A.P: Aritmetica Ponderada(multip peso a cada obs / soma valores)
                                                                                                                1. ●M.G.P: Geometrica Ponderada = raiz índice soma dos pesos e radicando produto dos termos sendo cada termo elevado ao seu respectivo peso
                                                                                                                  1. ●M.H.P: Harmonica Ponderada =MA ponderada dos inversos => MH = 1/MAPI
                                                                                                                  2. DADOS AGRUPADOS ( |--- )

                                                                                                                    Annotations:

                                                                                                                    • por intervalos / classes
                                                                                                                    1. Ponto/Valor Médio dos Intervalos (VM)
                                                                                                                      1. MÉDIA = soma ( VM * Freq ) / total elementos

                                                                                                                        Annotations:

                                                                                                                        • nesse caso calcula como MÉDIA PONDERADA pq tem frequencia (peso)
                                                                                                                      2. Freq Acumulada (Fia)
                                                                                                                        1. achar classe da Md

                                                                                                                          Annotations:

                                                                                                                          • n / 2 => posição do meio
                                                                                                                          1. MEDIANA = lim.inf da classe da Md + [ ( n / 2 - Freq Acumulada da classe anterior à classe da Md) / Freq simples da classe da Md ] x amplitude da classe

                                                                                                                            Annotations:

                                                                                                                            • https://www.youtube.com/watch?v=PRNZpbCE-iM&t=205s
                                                                                                                        2. REGRA DE STURGES: k = 1 + 3,3 log n

                                                                                                                          Annotations:

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                                                                                                                          1. Método prático: se n < 25 = 5 classes. Se n >= 25 = raiz de n

                                                                                                                            Annotations:

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                                                                                                                            1. MODA BRUTA , KING , CZUBER , PEARSON

                                                                                                                              Annotations:

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                                                                                                                              1. MODA BRUTA = ( l + L ) / 2 , ou seja, lim inf classe modal + lim sup dividido 2 = Ponto Médio do Intervalo Modal (Intervalo Modal é a classe com > fi )

                                                                                                                                Annotations:

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                                                                                                                                1. MODA KING = l+ fpost/fpost+fant * (L-l) = Lim inf do intervalo modal + [ Freq Post / (Freq Post + Freq Ant) ] x amplitude

                                                                                                                                  Annotations:

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                                                                                                                                  1. MODA CZUBER = l + D1/D1+D2 * (L-l) = Lim inf do intervalo modal + [(Δant,ou seja, variação da freq simples do intervalo modal com a freq do intervalo anterior) /Δant +Δpost ] x amplitude

                                                                                                                                    Annotations:

                                                                                                                                    • D1= fi- fant D2= fi-fpost https://www.youtube.com/watch?v=cqc5X4y5vEo
                                                                                                                                    1. PEARSON = 3 * Md - 2 * média
                                                                                                                                2. MED POSIÇÃO RELATIVA
                                                                                                                                  1. █PERCENTIS (percentil de x=nº valores menores q x / nºtot valores *100)

                                                                                                                                    Annotations:

                                                                                                                                    • divide dados em 100 grupos, cada um contendo ~1% do conj;
                                                                                                                                    • &nbsp;percentil do valor x = nº valores menores q x / nºtot valores *100 ; .. L = k/100 * n&nbsp;(L: localizador, posição do valor, uma vez ordenado a base;&nbsp;&nbsp;n: nº tot valores do conj;Pk: k-ésimo percentil)
                                                                                                                                    1. █QUARTIS ( Q1= Ʃfi / 4 ; Q2=Md=Ʃ fi / 2 ; Q3 = 3*Ʃ fi / 4 )
                                                                                                                                  2. ANALISE BIDIMENSIONAL (2 vars, var X: Independente / Explanatória / Explicativa, var Y: Dependente / Resposta / Explicada)

                                                                                                                                    Annotations:

                                                                                                                                    • tecnicas estatisticas&nbsp;REGRESSÃO&nbsp; e CORRELAÇÃO avaliam como variaveis se relacionam
                                                                                                                                    1. CORRELAÇÃO (AV qualid da relaç) ; Diagrama Correlaç (correlaç significativa?) ; coeficiente correlaç ( -1, 0, +1)

                                                                                                                                      Annotations:

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                                                                                                                                      1. CORRELAÇÃO LINEAR (Positiva r~1, Negativa r~ -1, SemCorrelaç) <-> coef correlaç pearson (r) = Sxy / raiz de Sxx.Syy

                                                                                                                                        Annotations:

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                                                                                                                                        • univesp&nbsp;https://www.youtube.com/playlist?list=PLxI8Can9yAHdJq561NyRN9wZpTqVJn0Z0
                                                                                                                                        1. REGRESSÃO (descreve por meio Equaçs Algébricas previsão da situaç) y = a + b.x

                                                                                                                                          Annotations:

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                                                                                                                                        2. COVARIÂNCIA (direç da relaç entre vars)
                                                                                                                                    2. EST. INFERENCIAL

                                                                                                                                      Annotations:

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                                                                                                                                      1. TESTE DE HIPÓTESES captam DIFERENÇA, PREDIÇÃO, ASSOCIAÇÃO
                                                                                                                                        1. Ponto Estimado e Intervalo de Confiança
                                                                                                                                          1. Medidas de risco

                                                                                                                                            Annotations:

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                                                                                                                                        2. █POPULAÇÃO / UNIVERSO EST (todos elementos c/ 1caract em comum sob investigação. Pode ser Finita/Infinita) ; █ELEMENTO / MEMBRO (objeto/ sujeito); █CENSO: dados todos membros pop. (caro, lento, quase inviável, ñ 100%confiável)

                                                                                                                                          Annotations:

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                                                                                                                                          1. █ALGARISMO (sist indo arabico 0 a 9 . romano I,V,X,L,C,D,M) ; █NÚMERO (qtd, formado por Algarismos) ; █NUMERAL (<->gramática. ●CARDINAL, ●ORDINAL, ●MULTIPLICATIVO, ●FRACIONÁRIO, ●COLETIVO) ;

                                                                                                                                            Annotations:

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                                                                                                                                            • https://comunidade.rockcontent.com/numero-numeral-e-algarismo/
                                                                                                                                            1. █OBSERVAÇÃO (valor de 1 var. p/ certo elemento) ; █DADO (valor coletado no estudo) █CONJ DADOS (todas Observações de 1 ou + vars).

                                                                                                                                              Annotations:

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                                                                                                                                              1. █ROL DADOS: dados ordem de/crescente █ DADOS AGRUPADOS (por PONTOS; por CLASSES/INTERVALOS) E NÃO AGRUPADOS (na mesma ordem de coleta)

                                                                                                                                                Annotations:

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                                                                                                                                              2. █AMOSTRA (pte da população): representa pop. █ESTIMADOR (caract numérica estabelecida na amostra)

                                                                                                                                                Annotations:

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                                                                                                                                                1. █AMOSTRAGEM (processo pra obter amostra <-> desvantagens do Censo)

                                                                                                                                                  Annotations:

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                                                                                                                                                  1. AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA / ALEATÓRIA (generalizáveis)

                                                                                                                                                    Annotations:

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                                                                                                                                                    1. ALEATÓRIA SIMPLES (sorteio; =n! / k! (n-k)! ; TNA)
                                                                                                                                                      1. ALEATÓRIA ESTRATIFICADA (pop. dividida em estratos ; na = n/N * Na )

                                                                                                                                                        Annotations:

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                                                                                                                                                        1. POR CONGLOMERADO (amostra aleat.simples, cada unid amostragem é um grupo ou conglomerado elementos)
                                                                                                                                                          1. SISTEMÁTICA (seleção obedece Intervalo ; Intervalo = populç com N elementos / tamanho n da amostra)

                                                                                                                                                            Annotations:

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                                                                                                                                                          2. AMOSTRAGEM NÃO PROB. / INTENCIONAL (escolhe elementos; ñ garante representativid; ñ generalizáveis)

                                                                                                                                                            Annotations:

                                                                                                                                                            • escolha deliberada dos elementos da amostra; ; não garantem representatividade da populç;results não generalizáveis;
                                                                                                                                                            1. ACIDENTAL / POR CONVENIÊNCIA

                                                                                                                                                              Annotations:

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                                                                                                                                                              1. INTENCIONAL / JULGAMENTO

                                                                                                                                                                Annotations:

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                                                                                                                                                                1. POR QUOTAS / PROPORCIONALIDADE

                                                                                                                                                                  Annotations:

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                                                                                                                                                                  • https://www.youtube.com/watch?t=719&amp;v=sWJlocN-bpc&amp;feature=youtu.be
                                                                                                                                                            2. █VARIÁVEL (características do estudo q pode assumir vários valores ex:altura, peso, cor do objeto) ; █PARÂMETRO (caract q descreve populç ;var interessada em estudar, ex: expectativa vida <- [qtd anos vividos])
                                                                                                                                                              1. █QUANTITATIVA: ●DISCRETA (nºinteiro) E ●CONTÍNUA (valor entre 2 limites)
                                                                                                                                                                1. █QUALITATIVA (valor ñ numérico): ●NOMINAL (s/ordem específ) E ●ORDINAL(tem ordem)
                                                                                                                                                                2. MÉTODO ESTATÍSTICO
                                                                                                                                                                  1. DEF PROBLEMA ; PLANEJAMENTO (●oq e como será coletado? ●censitário/amostral? ●cronograma; ●custos) ;
                                                                                                                                                                    1. COLETA (DIRETA / ●DADOS PRIMÁRIOS) OU JÁ PUBLICADOS POR OUTRA ORG / ●DADOS SECUNDÁRIOS)

                                                                                                                                                                      Annotations:

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                                                                                                                                                                      • DADOS SECUNDÁRIOS: coletados / publicados por outra organização ex: Anuario estatistico do IBGE
                                                                                                                                                                      1. APURAÇÃO: ●TABULAÇÃO, ●CONTAGEM (respostas válidas), ●AGRUPAMENTO (intervalos)
                                                                                                                                                                        1. APRESENTAÇÃO: TABELAS, GRÁFICOS
                                                                                                                                                                          1. ANÁLISE E INTERPRETAÇÃO: cálculos, conclusões
                                                                                                                                                                  2. canais, links

                                                                                                                                                                    Annotations:

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                                                                                                                                                                    • https://www.youtube.com/c/ProfessorAriomar/playlists
                                                                                                                                                                    1. Matemática básica

                                                                                                                                                                      Annotations:

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                                                                                                                                                                      1. Lógica Matemática

                                                                                                                                                                        Annotations:

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                                                                                                                                                                        Attachments:

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                                                                                                                                                                        Luiz Fernando
                                                                                                                                                                        Conhecimentos de Estatística e Probabilidade
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                                                                                                                                                                        Estatística
                                                                                                                                                                        Crislaine Silva 2794
                                                                                                                                                                        Quiz Aula 03 Amostragem - Estatística para Gestores
                                                                                                                                                                        Jéssica Meireles
                                                                                                                                                                        Quiz Aula 02 - Probabilidade e Estatística
                                                                                                                                                                        Jéssica Meireles
                                                                                                                                                                        Estatística - Distribuições Discretas de Probabilidade
                                                                                                                                                                        Natanael Lima
                                                                                                                                                                        Quiz Aula 01 - Probabilidade e Estatística
                                                                                                                                                                        Jéssica Meireles
                                                                                                                                                                        Estatística descritiva: Quizz
                                                                                                                                                                        Maristela Bauer
                                                                                                                                                                        Apresentação da disciplina - Estatística para Gestores
                                                                                                                                                                        Jéssica Meireles
                                                                                                                                                                        Quiz Aula 02 - Estatística SSO
                                                                                                                                                                        Jéssica Meireles
                                                                                                                                                                        Contextualização Aula 01- Probabilidade e Estatística
                                                                                                                                                                        Jéssica Meireles