Estatística

Estatística

1. Descritiva ou dedutiva

   • tem por objetivo descrever um conjunto de dados, resumindo as suas informações principais. Fazem parte deste ramo tanto as técnicas para coletar os dados (técnicas de amostragem) quanto as técnicas para o cálculo dos principais parâmetros (características) daquele grupo de dados coletados. Também fazem parte deste ramo da Estatística as técnicas para a apresentação de dados em tabelas e gráficos, bem como o cálculo de medidas utilizadas para resumir estes dados (média, moda, mediana, desvio padrão, etc.).
   • População: é o conjunto de todas as entidades sob estudo, que possuem pelo ao menos uma característica em comum. Ex: os moradores de Brasília.
     • Amostra: é observar um pequena parcela de membros de uma determinada população
     • Variável: é um atributo ou característica (ex: sexo, altura, salário etc.) dos elementos de uma população que pretendemos avaliar.
       • Observação: trata-se do valor que a variável assume para um determinado membro da população. Ex: a observação da variável sexo referente a João membro da população brasiliense, tem valor masculino.
   • Censo: é a análise de todos os indivíduos que compões aquela população como atributos e características semelhantes. ex: quantos moradores de um estado tem nível superior
   • Observação: trata-se de um valor que uma variável assume para determinado membro de uma população. exemplo: sexo > masculino > joão
     • As variáveis classificam em:
       • Qualitativa: quando não assumem valores numéricos . exemplo: quando podemos categorizar masculino e feminino
       • Quantitativa: é quando assumem valores numéricos. Exemplo a altura dos moradores de um condomínio
       • Contínuas: é quando não conseguimos separar o valor de uma variável em relação ao próximo valor que ela possa assumir. Exemplo: altura de 1,80 o próximo valor não será o de 1,81, mas algo próximo de 1,8000001, por esse motivo é contínua.
       • Discretas: é quando podemos saber imediatamente qual valor vem após ou mesmo antes de outro. Exemplo: altura, 1,80, antes vêm 1,79 e depois 1,81.
       • Variável aleatória: é aquela que pode assumir qualquer valor de forma aleatória e é representada por uma letra maiúscula.
         • As variáveis aleatórias podem ser classificadas em:
           • Variáveis nominais: São aquelas definidas por nomes, não podendo ser colocadas em ordem crescente. exemplo: masculino e feminino.
           • Variáveis ordinais: são aquelas que podem ser colocadas em uma ordem crescente, mas não é possível (ou não faz sentido) calcular a diferença entre um valor e o seguinte. Ex.: numa escola onde as notas dos alunos sejam dadas em letras (A, B, C, D ou E), sabemos que a menor nota é “E” e a maior é “A”. Porém não podemos mensurar quanto seria, por exemplo, a subtração A – B.
           • Variáveis intervalares: são aquelas que podem ser colocadas em uma ordem crescente, e é possível calcular a diferença entre um valor e o seguinte. Ex.: se as notas dos alunos forem dadas em números (de 0 a 10), sabemos que a nota 5 é maior que a nota 3, e que a diferença entre elas é 5 – 3 = 2.
   • Medidas Estatísticas
     • Estas medidas tem por objetivo auxiliar o entendimento de um conjunto de dados, resumindo-os e apresentando as suas características mais relevantes.
     • Medidas de posição
       • Média
         • Média é a soma de todos os elementos dividido pela quantidade.
       • Moda
         • A moda é aquele número que mais se repete, pode ser que exista outro número repetido no mesmo rol e então a moda será esse dois números repetidos ou se não houver nenhum número repetido será o rol inteiro que será a moda.
       • Mediana
         • Sempre devemos colocar a sequencia que nos é apresentado em ordem para que possamos achar corretamente a mediana. A formula é n+1/2
           • quando colocamos os números ordenadamente damos o nome da sequencia de rol.
           • Se a sequencia for PAR devemos somar os dois números que aparece no rol e dividir por 2. exemplo: 1,2,3,4,5 e 6. somo 3+4 e divido por 2. é 7/2=3,5
           • Mas se for IMPAR depois de feito o ROL pego o número do meio. exemplo: 12345. a mediana será 3
     • Medidas de dispersão

2. Inferencial ou indutiva

   • tem por objetivo inferir/induzir, a partir das informações de um conjunto de dados (amostra), informações sobre um conjunto mais amplo (população). A teoria da Probabilidade faz parte deste ramo, pois nela o nosso objetivo é, a partir do conhecimento de um fenômeno (ex.: lançamento de um dado), inferir possíveis resultados para a ocorrência de um determinado evento. Também fazem parte da estatística inferencial os testes de hipóteses, que visam obter conclusões sobre uma população a partir da análise de um subconjunto desta (amostra).
   • Probabilidade
   • Hipótese analisa um subconjunto de uma amostra

3. Em estatística quando os dados pendem para a direita são positivos e quando pendem para esquerda negativos