Estatística

Descritiva

Inferencial

  • 🔢 Variável: características q podem assumir vários valores
    • Quantitativa: Discreta (valor exato) e Contínua (valor entre dois limites quaisquer)
    • Qualitativa (não numérico): Nominal (s/ ordem específica ex bom/ruim) e Ordinal (tem ordem ex meses ano)
  • 👉 Parâmetro: variável q está interessada em estudar
    ex qtd anos vividos em média é parâmetro p/ calcular expectativa de vida
  • 👁 Observação: valor de 1 variável para certo elemento / membro
  • 👀 Dados: conj. observações
  • 👀👀 Conj.Dados: compilação de todas observações de 1 ou + variáveis
  • prevê

  • generaliza


  • Inferência Estatística:


    • Intervalo de confiança


    • Comparação


    • Teste de Hipóteses


  • descreve situaçs, fenômenos
  • coleta, tabula dados
    ex: INPC (indice nacional preços ao consumidor) variação dos produtos q formam cesta basica;
    ex: anuário estatístico brasileiro pelo IBGE
    ex: anuário estatístico da EMBRATUR (dados turismo interno, entrada turistas/estrangeiros)

apresentação:
GRÁFICOS e TABELAS

  • Representação gráfica: desenho q compile comporta/o e relação das variáveis em um estudo

GRÁFICOS

  • Histograma: gráfico p/ver comporta/o da distritbuição frequências
  • Polígono de frequência: liga pontos médios das classes de um Histograma
  • Polígono de frequência relativa: usa Freq. Relativa (%), útil qd quer comparar +1 dado
  • Ogiva:
  • de Barras:
  • de Colunas:
  • Setores 🍕 :
  • 👥 População / Universo Estatístico: todos elementos sob investigação
    *na Populaç ter pelo menos 1 característica em comum
  • Censo : conj dados de todos membros da população . 📔 🔗 Recenseamento
    *Desvantagens Censo: caro, lento, não 100% confiável, quase inviável e desatualizado

👤: Elemento/ Membro: cada elemento da população q está sendo coletado infs
*Elemento = objeto 📦 e Membro = Sujeito 👤

👥🔍 Amostra :parte da população

  • Amostragem (proc.de escolher amostra representativa e de preferencia aleatórias).

  • 🎲 Métodos p/ composição da Amostra:


    • Probabilística:
    • Não Probabilística / Intencional:
      escolha deliberada dos elementos da amostra; não garantem representatividade da populç;
      results não generalizáveis;

  • Proc. Amostragem: delimitar características da população-> planejamento (tamanho e coleta da amostra)

  • 🔗 Estatística (foco no método) e Estatísticas (nº)


  • Estatística relação c/ ▶

  • 🔗 🎲 PROBABILIDADE ,
  • ESTATÍSTICA DESCRITIVA E AMOSTRAGEM,
  • ESTATÍSTICA INFERENCIAL
    .
  • MÉTODO ESTATÍSTICO:
    def problema;
    planejar pesq;
    coleta dados;
    apuraç dados (tabulação, agrupamento, contagem);
    apresentaç dados;
    análise e interpretaç dados (cálculos, tirar conclusões).
  • em uma massa de dados é comum organizar em classes(intervalos)
  • Amplitude de classe: de qto em qto vai agrupar

  • TABELA Distribuição de Frequências: indica freq. Absoluta, Relativa e/ou Acumulada


    • Freq. Absoluta (nº registros)
    • Freq.Relativa (%)
    • Freq.Acumulada

  • Rol dados: massa de dados brutos (s/analise estatistica)

MTC medidas de tendência central

MODA:
valor q ocorre c/+ freq

MÉDIA

MEDIANA

  • AMODAL: qd nenhum valor se repete em um conjunto de dados,
  • BIMODAL:qd 2 valores com a mesma quantidade (e maior) de repetições,
  • MULTIMODAL: 3 valores ou + c/ msm freq

🎲 Amostragem Probabilística: "cada membro da população tem probabilidade conhecida e que os elementos sejam independentemente selecionados, ou seja, além de cada indivíduo possuir chance não-nula de pertencer à amostra, a seleção de um deles, de forma alguma, irá influenciar na seleção de outro"

🎲 Amostragem Não Probabilística / Intencional: "Consiste em uma técnica amostral na qual, por qualquer razão, alguns elementos da população não possuem a mesma chance de pertencer à amostra. Esse tipo de amostragem é utilizado quando a população de estudo não é totalmente acessível, sendo realizada a esmo, ou seja, sem sorteio"

Métodos seleção q garantem que todo o elemento pertença à amostra com probabilidade conhecida e diferente de zero:

  • Amostragem Aleatória Simples: método sorteio, q elementos são selecionados até q amostra esteja completa
    .
  • Amostragem Sistemática: obtido por critério no qual são tomados intervalos regulares e de msm tamanho entre unids da amostra até compor uma amostra completa
    .
  • Amostragem Aleatória Estratificada: subdivide a população em pelo menos 2 estratos(supopulaçs) c/msms caracts. Dps seleciona uma amostra de cada estrato (Amostragem probabilística). Isso leva a um ganho de precisão na estimação de parâmetros da populç.
    .
  • Amostragem por Conglomerados: divide população em conglomerados/seções. Dps escolhe algumas dessas seções p/então tomar tdos elementos das seções escolhidas. Porém os conglomerados ñ são do msm tamanho, dificultando o controle da amplitude da amostra

mais usadas:

  • Amostragem por conveniência / acidental:
  • Amostragem intencional / julgamento
  • Amostragem por quotas / proporcionalidade:

Inferência Estatística:

  • possível tirar conclusões do particular para o geral
  • raciocínio indutivo

Medidas de Dispersão