A INFORMÁTICA CONSTROI MODELOS PARA SIMULAR SITUAÇÕES REAIS COM BASE EM MODELOS DE PROBABILIDADE.

1. Logo após a Revolução Industrial, métodos estatísticos foram incorporados nos processos industriais para garantir a qualidade dos produtos. A avaliação da qualidade passou a ser feita ao longo de todo o processo produtivo como forma de corrigir eventuais falhas no sistema. Isto levou a um aumento da qualidade do produto final e a redução de custos, pois se reduziram drasticamente as perdas por defeitos. ACOMPANHAMENTO ESTATÍSTICO DA QUALIDADE DO PRODUTO.

2. Enquanto a INFORMÁTICA é a ciência que trata da informação através de meios eletrônicos, a ESTATÍSTICA procura obter informações relevantes de massas de dados e, nos dias de hoje, isso costuma ser feito com o auxílio da máquina.

3. A INFORMÁTICA CONSTROI MODELOS PARA SIMULAR SITUAÇÕES REAIS COM BASE EM MODELOS DE PROBABILIDADE. A INFORMÁTICA UTILIZA UM CONJUNTO DE BANCO DE DADOS, ESTATÍSTICA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA EXTRAIR INFORMAÇÕES RELEVANTES E NÃO TRIVIAIS DE GRANDES ARQUIVOS DE DADOS, ARMAZENADOS SOB DIFERENTES FORMATOS, E EM DIFERENTES LOCAIS.

4. Coleção de números = estatísticas • O número de atendimentos ambulatoriais no país aumentou em 30%. • A taxa de desemprego atinge, este mês, 12,5%. • O número de universitários no país subiu para 1,5 milhão neste ano. • Resultados do Carnaval no trânsito: 145 mortos, 2430 feridos.

5. É um ramo da matemática que trata dos métodos de coletar, organizar, apresentar, analisar e interpretar dados numéricos com o objetivo de conhecer um conjunto de dados. Estatística: uma definição

6. CONCEITOS O TERMO ESTATÍSTICA PROVÉM DA PALAVRA ESTADO E FOI UTILIZADO ORIGINALMENTE PARA DENOMINAR LEVANTAMENTOS DE DADOS, CUJA FINALIDADE ERA ORIENTAR O ESTADO EM SUAS DECISÕES.

7. A ESTATÍSTICA ... ...FORNECE MÉTODOS PARA COLETA, ORGANIZAÇÕES, DESCRIÇÕES, ANÁLISE E INTERPRETAÇÃO DE DADOS E A SUA UTILIZAÇÃO NA TOMADA DE DECISÕES. OBJETIVO ESTATÍSTICA TEM COMO OBJETIVO O ESTUDO DOS FENÔMENOS COLETIVOS.

8. 1ª ETAPA ESTATÍSTICA DESCRITIVA ESTATÍSTICA : 2ª ETAPA ESTATÍSTICA INFERENCIAL OU INDUTIVA

9. ESTATÍSTICA DESCRITIVA : COLETA, ORGANIZAÇÃO E DESCRIÇÃO DOS DADOS. ESTATÍSTICA INFERENCIAL : INFERÊCIA, ANÁLISE E INTERPRETAÇÃO.

10. Fases do Método Científico As Fases principais são: Definição do Problema Definição ou formulação correta do problema a ser estudado. Saber exatamente aquilo que se pretende pesquisar é o mesmo que definir corretamente o problema. Planejamento Determinação do procedimento necessário para resolver o problema e, em especial, como levantar informações sobre o assunto objeto do estudo. Que dados deverão ser obtidos? Como se deve obtê-los?

11. Coleta de Dados A coleta pode ser feita direta ou indiretamente. É direta quando é obtida diretamente da fonte, como no caso da empresa que realiza uma pesquisa para saber a preferência dos consumidores pela sua marca. É indireta quando é inferida de elementos conhecidos (coleta direta) e/ou do conhecimento de outros fenômenos relacionados com o fenômeno estudado. Como por exemplo, a pesquisa sobre a mortalidade infantil, que é feita através de dados colhidos por coleta direta.

12. Apuração dos Dados Consiste em resumir os dados, através de sua contagem e agrupamento. É um trabalho de condensação e de tabulação dos dados. Pode ser manual, mecânica, eletromecânica ou eletrônica.

13. Exposição e Apresentação dos dados Os dados devem ser expostos sob a forma adequada: Tabelas ou Gráficos Isso tornar mais fácil o exame daquilo que está sendo objeto de tratamento estatístico.

14. Análise dos Resultados Assim, realizadas as fases anteriores (estatística escritiva), fazemos uma análise dos resultados obtidos, através dos métodos da estatística indutiva, que tem por base a indução ou inferência, e tiramos desses resultados conclusões e previsões.

15. VARIÁVEL O fenômeno SEXO→ Poder ser: Masculino ou feminino O fenômeno NÚMERO DE FILHOS→Pode ser: 0,1,2,3,4... O fenômeno PESO→ Pode ser: 50,5kg, 66,7kg,48,0kg Variável é, o conjunto de resultados possíveis de um fenômeno.

16. Numéricas ou Quantitativas Valores expressos por números Qualitativas Valores expressos por atributos NOMINAL ORDINAL DISCRETA CONTÍNUA V A R I Á V E I S

17. Não pode ordenar: Sexo Religião Estado civil Profissão NOMINAL ORDINAL Pode ordenar: Escolaridade Nivel sócio-econômico

18. Contínua Contáveis Nº de extrações Nº de atendimentos Idade Nº de filhos Discreta Medidas Altura Peso Temperatura Pressão

19. POPULAÇÃO E AMOSTRA POPULAÇÃO OU UNIVERSO CONJUNTO DE ENTES PORTADORES DE, PELO MENOS, UMA CARACTERÍSTICA COMUM. Ex: Conjunto de todas as estaturas → Estatura Conjunto de todas as cores de olhos → Cores de olhos Conjunto de todos os moradores de Vitória → Moradores de Vitória. O que importa é a variável estudada.

20. AMOSTRA SUBCONJUTO FINITO DE UMA POPULAÇÃO. Redução da população, a dimensões menores, sem perda das características essenciais. Para uma amostra ser considerada boa, deve ser representativa, deve conter em proporção, tudo o que a população possui qualitativa e quantitativamente e ser imparcial, isto é, todos os elementos devem ter igual oportunidade de fazer parte da amostra. Escolha dos números → números aleatórios (tabelas, sorteios etc.)

21. Uma característica numérica estabelecida para toda a população é denominada PARÂMETRO. Uma característica numérica denominada para toda a amostra é denominado ESTIMADOR. Exemplo: No fenômeno Eleição para governador para o estado do ES, a população é o conjunto de todos os eleitores do ES, um parâmetro é a proporção de votos do candidato A, uma amostra é um conjunto de 1000 eleitores selecionados aleatoriamente, um estimador é a proporção de votos do candidato A nesta amostra.

22. PROCESSOS ESTATÍSTICOS DE ABORDAGEM CENSO: É UMA AVALIAÇÃO DIRETA DE UM PARAMETRO, UTILIZANDO-SE TODOS OS COMPONENTES DA POPULAÇÃO. ESTIMATIÇÃO: É UMA AVALIAÇÃO DIRETA OU INDIRETA DE UM PARAMETRO, COM BASE EM UMA AMOSTRA.

23. PRINCIPAIS PROPRIEDADES DO CENSO: • ADMITE ERRO PROCESSUAL ZERO E TEM CONFIABILIDADE 100%; • É CLARO; • É LENTO; • É QUASE SEMPRE DESATUALIZADO; • NEM SEMPRE É VIÁVEL.

24. PRINCIPAIS PROPRIEDADES DA ESTIMAÇÃO: • ADMITE ERRO PROCESSUAL POSITIVO E TEM CONFIABILIDADE MENOR QUE 100%; • É BARATA; • É RÁPIDA; • É ATUALIZADA; • É SEMPRE VIÁVEL.

25. 1ª Atividade Para pensar, responder e entregar... • Quais as fases do Método Estatístico? • Exemplifique uma variável qualitativa: nominal e ordinal • Exemplifique uma variável quantitativa discreta e contínua. • Exemplifique uma população e uma amostra e exemplifique um estimador e um parâmetro.

26. REPRESENTAÇÃO DE DADOS

27. TABELAS TABELA: É UM QUADRO QUE RESUME UM CONJUNTO DE OBSERVAÇÕES. EXEMPLO: TÍTULO PRODUÇÃO DE CAFÉ BRASIL – 1991-1995 CABEÇALHO CABEÇALHO PRODUÇÃO (1.000 t) COLUNA INDICADORA ANOS COLUNA NUMÉRICA • 2.535 • 2.666 • 2.122 • 3.750 • 2.007 CASA OU CÉLULA CORPO LINHAS RODAPÉ FONTE: IBGE.

28. SÉRIES HISTÓRICAS, CRONOLÓGICAS OU TEMPORAIS. DESCREVEM OS VALORES DA VARIÁVEL, EM DETERMINADO LOCAL, DISCRIMINADOS SEGUNDO INTERVALOS DE TEMPO VARIÁVEIS. EXEMPLO:

29. SÉRIES GEOGRÁFICAS, ESPACIAIS, TERRITORIAIS. DESCREVEM OS VALORES DA VARIÁVEL, EM DETERMINADO INSTANTE, DISCRIMINADOS SEGUNDO REGIÕES. EXEMPLO:

30. SÉRIES ESPECÍFICAS DESCREVEM OS VALORES DA VARIÁVEL, EM DETERMINADO TEMPO E LOCAL, DISCRIMINADOS SEGUNDO ESPECIFICAÇÕES OU CATEGORIAS. EXEMPLO:

31. SÉRIES CONJUGADAS OU TABELA DE DUPLA ENTRADA MUITAS VEZES TEMOS NECESSIDADE DE APRESENTAR, EM UMA ÚNICA TABELA, A VARIAÇÃO DE VALORES DE MAIS UMA VARIÁVEL, ISTO É, FAZER UMA CONJUGAÇÃO DE DUAS OU MAIS TABELAS. EXEMPLO:

32. DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA É o tipo de tabela mais importante para a Estatística Descritiva. Sua construção usa faixa de dados em intervalos de classe ou células que aumentam a informação visual na distribuição de freqüências EXEMPLO:

33. GRÁFICOS O GRÁFICO ESTATÍSTICO É UMA FORMA DE APRESENTAÇÃO DOS DADOS ESTATÍSTICOS, CUJO OBJETIVO... ... É PRODUZIR NO INVESTIGADOR OU NO PÚBLICO EM GERAL UMA IMPRESSÃO MAIS RÁPIDA E VIVA DO FENÔMENO EM ESTUDO, JÁ QUE OS GRÁFICOS AJUDAM MAIS RÁPIDAMENTE NA COMPREENSÃO DE UM RESULTADO QUE VISUALIZAÇÃO DESTES DADOS EM TABELAS.

34. PRINCIPAIS TIPOS DE GRÁFICOS

35. GRÁFICO EM LINHA

36. GRÁFICO EM COLUNAS OU EM BARRAS SIMPLES

37. GRÁFICO EM COLUNAS OU EM BARRAS MÚLTIPLAS

38. GRÁFICO EM SETORES

39. CARTOGRAMA

40. PICTOGRAMA

41. AMOSTRAGEM Técnica especial para recolher amostras, que garante, tanto quanto possível, o acaso na escolha. Garante a representatividade dos elementos.

42. Existem 03 principais técnicas de amostragem • Casual ou Aleatória Simples • Proporcional Estratificada • Amostragem Sistemática

43. Para Pensar, fazer entregar: 1º) Em um curso da Faesa existem 120 alunos, sendo 35 no 1º período, 50 no 2º período, 25 no 3º período, 10 no 4º período. Obtenha uma amostra de 40 alunos utilizando a a amostragem proporcional estratificada. 2º) Explique como seria possível retirar uma amostra sistemática de 30 elementos de uma população ordenada, formada por 2500 componentes.

44. Tamanho da Amostra: O problema do tamanho da amostra tem sido discutido em dezenas de livros de estatística e é basicamente função dos seguintes fatores: • - números de indivíduos componentes da população; • - a variabilidade dos indivíduos; • - nível de precisão desejada para a inferências a partir da amostra. • - custos. ESSA QUANTIDADE É CHAMADA NÚMERO MÁGICO, deve está condicionada a análise dos itens anteriores.

45. Construção da tabela: DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA PRINCIPAIS ELEMENTOS DE UMA DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA.