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MATEMÁTICA APLICADA

MATEMÁTICA APLICADA. ESTATÍSTICA: O estudo numérico dos fatos sociais. Análise de Dados – Noções de Estatística I. Por que estudar Estatística? O desenvolvimento do raciocínio estatístico é extremamente útil em aplicações de caráter científico, comercial, etc.

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MATEMÁTICA APLICADA

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Presentation Transcript


  1. MATEMÁTICA APLICADA ESTATÍSTICA: O estudo numérico dos fatos sociais

  2. Análise de Dados – Noções de Estatística I Por que estudar Estatística? • O desenvolvimento do raciocínio estatístico é extremamente útil em aplicações de caráter científico, comercial, etc. • A estatística é excelente na organização e quantificação de dados. • A estatística é um instrumento de grande utilidade na tomada de decisão.

  3. Análise de Dados – Noções de Estatística I • Estatística – Definição Ciência que estuda elementos de pesquisa ou modelos probabilísticos. Através deste estudo tenta estimar ou prever a ocorrência de experimentos futuros dependendo da situação estudada. ESTATÍSTICA INFERENCIAL OU INDUTIVA DESCRITIVA OU DEDUTIVA PROBABILIDADE

  4. Análise de Dados – Noções de Estatística I • CONCEITOS BÁSICOS Exercício 3 – Pág. 60 Parâmetros Estatísticas ou Estimadores PROBABILIDADE

  5. Análise de Dados – Noções de Estatística I • VARIÁVEL: Característica que se estuda em uma população.

  6. Análise de Dados – Noções de Estatística I

  7. Análise de Dados – Noções de Estatística I Exercícios 1 e 2 – Págs. 59 e 60

  8. Análise de Dados – Noções de Estatística I • DADOS BRUTOS: Conjunto dos dados coletados numéricos obtidos após crítica dos valores coletados. • Rol: Disposição dos dados brutos em ordem crescente ou decrescente. Ex: Notas de 20 alunos em uma prova de Física.

  9. Análise de Dados – Noções de Estatística I • Distribuição de Frequência: forma resumida de apresentação dos dados de maneira que, para cada dado apresentado informamos a sua frequência de observação.

  10. Análise de Dados – Noções de Estatística I Distribuição de Frequências para dados Discretos Ex: Notas de 20 alunos em uma prova de Matemática.

  11. Análise de Dados – Noções de Estatística I Classe: Cada um dos resultados obtidos para uma determinada variável. Frequência Simples ou Absoluta de uma Classe ( ): quantidade de dados observados naquela classe.

  12. Análise de Dados – Noções de Estatística I Frequência Relativa de uma Classe ( ): Indica a comparação entre e o total pesquisado.

  13. Análise de Dados – Noções de Estatística I Frequência Absoluta Acumulada ( ): é a soma das frequências simples ou absolutas das classes anteriores e da classe atual.

  14. Análise de Dados – Noções de Estatística I Frequência Relativa Acumulada ( ): é a soma das frequências relativas das classes anteriores e da classe atual.

  15. Análise de Dados – Noções de Estatística I • Distribuição de frequências para dados contínuos Normalmente são utilizados os intervalos de classe (intervalos de variação da variável).

  16. Análise de Dados – Noções de Estatística I Tipos de Intervalos de Classe a) Fechado à esquerda e fechado à direita a I-I b ou [a,b] b) Fechado à esquerda e aberto à direita a I- b ou [a,b[ c) Aberto à esquerda e fechado à direita a -I b ou ]a,b] d) Aberto à esquerda e Aberto à direita a - b ou ]a,b[

  17. Análise de Dados – Noções de Estatística I Distribuição de Frequências para dados Contínuos . Ex: Dados referentes à altura (em m) de 40 alunos de uma sala de aula.

  18. Análise de Dados – Noções de Estatística I Procedimento: n (nº de elementos da amostra) = 40 Alunos R (Amplitude total da amostra) R = Xmaior – Xmenor = 1,73 – 1,50 = 0,23 Se n < 25, K = 5 Classes. Caso contrário, K (Número de classes) = K = h (Amplitude das classes)

  19. Análise de Dados – Noções de Estatística I

  20. Análise de Dados – Noções de Estatística I Ponto Médio de um Intervalo de Classe: Média aritmética entre os limites inferior e superior de um intervalo de classe.

  21. Análise de Dados – Interpretação de Gráficos I Gráficos Estatísticos O gráfico é um instrumento que possibilita transmitir o significado de planilhas ou tabelas complexas de uma forma mais eficiente e mais simples. a) Simplicidade • o gráfico deve ser destituído de detalhes de importância secundária, assim como de traços desnecessários que possam levar o observador a uma análise com erros; b) Clareza: • o gráfico deve possibilitar uma interpretação correta dos valores representativos do fenômeno em estudo; c.)Veracidade: • o gráfico deve expressar a verdade sobre o fenômeno em estudo, ou seja, cálculos devem coincidir com as marcações.

  22. Análise de Dados – Interpretação de Gráficos I Tipos de Gráficos Gráficos em Linha ou Segmentos Utiliza uma linha poligonal para representar os dados. Utilizado principalmente para mostrar crescimento, decréscimo ou estabilidade.

  23. Análise de Dados – Interpretação de Gráficos I Tipos de Gráficos Gráficos em Colunas ou em Barras É a representação de uma série por meio de retângulos, dispostos verticalmente (em colunas) ou horizontalmente (em barras).

  24. Análise de Dados – Interpretação de Gráficos I Tipos de Gráficos Gráficos em Colunas ou em Barras Muito utilizado quando as variáveis seguem uma ordem.

  25. Análise de Dados – Interpretação de Gráficos I Tipos de Gráficos Gráficos em Colunas ou em Barras Esse tipo de gráfico é geralmente empregado quando queremos representar, simultaneamente, dois ou mais fenômenos estudados como propósito de comparação.

  26. Análise de Dados – Interpretação de Gráficos I Tipos de Gráficos Gráficos em Setores (Pizza) Empregado sempre que desejamos ressaltar a participação do dado no total. O total é representado pelo círculo, que fica dividido em tantos setores quantas são as partes.

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