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Probabilidade e Estatística (Distribuição de frequência (Limites (Limite…

- - - - Quando seu valores são expressos por atributos: sexo, cor da pele,etc.
    - - Quando os dados são de caráter nitidamente quantitativo, e o conjunto dos resultados possui uma estrutura numérica.
  - - - A coleta, a organização ,a descrição dos dados, o cálculo e a interpretação de coeficientes.
    - - A análise e a interpretação dos dados, associado a uma margem de incerteza.
  - - - Quando a população se divide em estratos (sub-populações), convém que o sorteio dos elementos da amostra leve em consideração tais estratos, daí obtemos os elementos da amostra proporcional ao número de elementos desses estratos.
    - - Quando os elementos da população já se acham ordenados, não há necessidade de construir o sistema de referência. São exemplos os prontuários médicos de um hospital, os prédios de uma rua, etc. Nestes casos, a seleção dos elementos que constituirão a amostra pode ser feita por um sistema imposto pelo pesquisador.
    - - É o processo mais elementar e freqüentemente utilizado. É equivalente a um sorteio lotérico. Pode ser realizada numerando-se a população de 1 a n e sorteando-se, a seguir, por meio de um dispositivo aleatório qualquer, x números dessa seqüência, os quais corresponderão aos elementos pertencentes à amostra.
    - - Algumas populações não permitem, ou tornam extremamente difícil que se identifiquem seus elementos. Não obstante isso, pode ser relativamente fácil identificar alguns subgrupos da população. Em tais casos, uma amostra aleatória simples desses subgrupos (conglomerados) pode se colhida, e uma contagem completa deve ser feita para o conglomerado sorteado. Agrupamentos típicos são quarteirões, famílias, organizações, agências, edifícios etc.
- - - - recenseamento demográfico, censo industrial;
    - - registro de casos de dengue.
    - - registros de nascimento, óbitos, casamentos;
- - - - Qi = i * (n + 1) / 4
    - - Di = i * (n + 1) / 10
    - - Pi = i * (n + 1) / 100
    - - Dados agrupados com intervalo de classe
        
        Ps = Σz/2
        
        md = li + h (Ps - Zaa / Z)
      - Dados agrupados sem intervalo de classe
        
        Ps = (n/2)ª e (n/2 + 1)ª
  - - - Pearson
        
        mo = 3md - 2x
      - King
        
        mo = li + h(zPost / zAnt + zPost)
      - Czuber
        
        mo = li + [z - zAnt/ (z - zAnt) + (z - zPost)] * h
    - - mo = valor com maior frequência
  - - - Dados não agrupados
        
        Xg = antilog(Σlogx / n)
      - Dados agrupados sem intervalo de classe
        
        Xg = antilog(Σz*logx / Σz)
      - Dados agrupados com intervalo de classe
        
        Xg = antilog(Σz*logxi / Σz)
    - - Dados não agrupados
        
        Xh = n/ (Σ1 / x)
      - Dados agrupados sem intervalo de classe
        
        Xh = Σz/(Σz / x)
      - Dados agrupados com intervalo de classe
        
        Xh = Σz/(Σz / xi)
    - - Dados agrupados sem intervalo de classe
        
        X = Σx*z / Σz
      - Dados agrupados com intervalo de classe
        
        X = Σxi*z / Σz
      - Dados não agrupados
        
        X=Σx / n
- - - - O extremo de cada classe. O menor número é o limite inferior de classe (li)
    - - são os extremos de cada classe. o maior número, limite superior de classe(Li).
- - - - São ilustrações relativas a cartas geográficas (mapas). O objetivo desse gráfico é o de figurar os dados estatísticos diretamente relacionados com áreas geográficas ou políticas.
    - - São gráficos geométricos dispostos em três dimensões, pois representam volume. São usados nas representações gráficas das tabelas de dupla entrada. Em alguns casos este tipo de gráfico fica difícil de ser interpretado dada a pequena precisão que oferecem.
    - - São gráficos geométricos dispostos em duas dimensões. São os mais usados na representação de séries estatísticas.
    - - São construídos a partir de figuras representativas da intensidade do fenômeno. Este tipo de gráfico tem a vantagem de despertar a atenção do público leigo, pois sua forma é atraente e sugestiva. Os símbolos devem ser auto-explicativos. A desvantagem dos pictogramas é que apenas mostram uma visão geral do fenômeno, e não de detalhes minuciosos.
  - - - Permitir uma correta interpretação.
    - - É imprescindível que os dados que os dados estejam rigorosamente corretos, quanto mais verdadeiros forem melhor será a atuação dos profissionais perante as análises.
    - - O gráfico não deve conter detalhes de importância secundária, que possam inferir ou induzir a interpretação errônea do leitor.
  - - - São gráficos destinados principalmente ao público em geral, objetivando proporcionar uma visualização rápida e clara. São gráficos tipicamente expositivos, dispensando comentários explicativos adicionais. As legendas podem ser omitidas, desde que as informações desejadas estejam presentes.
    - - São gráficos que prestam-se melhor ao trabalho estatístico, fornecendo elementos úteis à fase de análise dos dados, sem deixar de ser também informativos. Os gráficos de análise freqüentemente vêm acompanhados de uma tabela estatística. Inclui-se, muitas vezes um texto explicativo, chamando a atenção do leitor para os pontos principais revelados pelo gráfico.
- - - - S² = Σz*d² / Σz
    - - S² = Σz*d² / Σz
    - - S² = Σd² / n
  - - - S = √ S²
    - - S = √ S²
    - - S = √ S²
  - - - Dm = Σz*|d| / Σz
    - - Dm = Σz*|d| / Σz
    - - Dm = Σ|d| / n
- - - - As = (média - mediana) / desvio padrão
    - - Assimétrica positiva
        
        moda < mediana < média
        
        As > 0
      - Assimétria negativa
        
        moda > mediana > média
        
        As < 0
      - Simétrica
        
        moda = mediana = média
        
        As = 0
  - - - C = (Q3 - Q1) / 2(P90 - P10)
      - C = Dq = P90 - P10
        
        Dq = (Q3 - Q1) / 2
    - - C1 < 0,263 é uma curva leptocúrtica
      - C1 > 0,263 é uma curva platicúrtica
      - C = 0,263 é um curva mesocúrtica
  - - - CV = (S / média) * 100