Aula 4 - Frequências: Absoluta, Relativa, Acumulada ou Cumulativa, e Relativa Acumulada

Se A é o sucesso, então A é igual a X mais Y mais Z. O trabalho é X; Y é o lazer; e Z é manter a boca fechada.   Albert Einstein

Nesta quarta aula falamos um pouco sobre os tipos de frequências utilizada na estatística.
As frequência pode ser:

• Absoluta;
• Acumulada;
• Relativa;
• Acumulada Relativa.

ROL e Frequências

Vamos iniciar falando um pouco sobre ROL (Tabela Primitiva).

ROL nada mais é do que os dados ordenados, seja ela crescente ou decrescente.

Exemplo de ROL:

Para pegar os dados para trabalhar a frequência, montamos uma tabela com a altura de cada aluno presente na sala de aula.
Obteve-se a seguinte amostra:

Para alguns conjuntos de dados o número de valores distintos da variável em estudo é muito grande. em tais casos seria útil dividir os valores em grupos, intervalos de classe. existem diversas formas de estabelecer o número de classes, porém qualquer número de classe poderia ser utilizado, baseando-se nas seguintes informações:

• não escolher poucas classes, para evitar perda de informação sobre os dados;
• não escolher muitas classes, o que poderia fazer cada classe ser tão pequena a ponto de atrapalhar o discernimento da variável de estudo.

Com a imagem acima temos o que chamamos de dados brutos. dados que poderiam ser agrupados em classe. poderíamos usar 4 classes. 

Tomando-se a diferença entre o maior e o menor valor do conjunto de dados teríamos a amplitude.

Amplitude: 1,85 - 1,50 = 0,35

Frequência: define a quantidade de entrada de dados em uma classe.

Frequência Acumulada: é a soma da frequência para aquela classe e todas as anteriores. A frequência acumulada da  ultima classe é igual ao tamanho n da amostra.

Frequência Relativa: é a porcentagem de dados que está em determinada classe. Para encontrar a frequência relativa de uma classe, divida a frequência F pelo n numero de mostra.

Frequência Acumulada Relativa: é a frequência relativa acumulada da classe, dividida pela frequência total da distribuição. 

Este vídeo irá auxiliar a você entender melhor sobre a distribuição de frequência.

Arredondamento

Nesta aula também vimos um pouco sobre arredondamento, este processo é muito utilizado na estatística adotando sempre duas casas decimais após a virgula.
O arredondamento é feito da seguinte maneira:

• Quando o primeiro algarismo a ser abandonado é 0, 1, 2, 3 ou 4, fica inalterado o último algarismo a permanecer.

Exemplo: 53,224 passa a 53,22

• Quando o primeiro algarismo a ser abandonado é 6, 7, 8 ou 9, aumenta-se de uma unidade o algarismo a permanecer.

Exemplos:

92,878 passa a 92,88

35,008 passa a 35,01

83,999 passa a 84,00

• Se o 5 for o último algarismo ou se ao 5 só seguirem os zeros, o último algarismo a ser conservado só será aumentado de uma unidade se for ímpar.

Exemplos:

84,775 passa a 84,78

64,565 passa a 64,56

44,465 passa a 44,46

Aula 3 - Estatística Descritiva

Steve Jobs pegou a maçã que caiu na cabeça de Isaac Newton e mordeu para nos libertar do insuportável paraíso da ignorância. - Arnaldo Jabor

A partir desta aula, entramos no capitulo 2 do nosso PLT.
Neste capitulo iremos ver um pouco sobre a estatística descritiva.
A Estatística Descritiva é a etapa inicial da análise utilizada para descrever e resumir os dados. A disponibilidade de uma grande quantidade de dados e de métodos computacionais muito eficientes
revigorou está área da estatística.
A estatística descritiva pode ser resumida nas seguintes etapas:

• Definição do problema
• Planejamento
• Coleta de dados
• Crítica dos dados
• Apresentação dos dados
• Tabelas 
• Gráficos
• Descrição dos dados

Veja o vídeo abaixo:

Aula 2 - Análise Combinatória e Amostragens

Nada é suficientemente bom. Então vamos fazer o que é certo, dedicar o melhor de nossos esforços para atingir o inatingível, desenvolver ao máximo os dons que Deus nos concedeu e nunca parar de aprender. Ludwing Van Beethoven

Olá pessoal!
Hoje estou postando a nossa segunda aula de Probabilidade e Estatística, nesta aula percorremos o capitulo 1 do livro Estatística Aplicada - Larson Faber - 4º Edição.

A matemática que estuda as diferentes maneiras de organizar números é chamada de análise combinatória. Utilizamos esta matemática quando precisamos saber de quantas maneiras diferentes podemos arranjar N  objetos em N conjuntos de acordo com a regra prescrita.
De uma forma simples? Bem, com analise combinatória podemos saber quantas combinações de roupas podemos fazer com determinada peças para usar nos 7 dias semanas, sem repetição! Não é maravilhoso?!

Abaixo segue todos os módulos que iremos aprender sobre Analise Combinatória:

• Arranjo
• Permutação
• Combinação
• Simples
• Com repetição
• Distribuição de Frequência e dados
• Medidas de Desvio
• Coeficiente de correlação
• Probabilidade
• Conjunta
• Condicional
• Variáveis aleatórias
• Contínua
• Discretas
•  Medidas de Posição e Dispersão
• Distribuição de Probabilidade
• Amostras e Distribuição amostrais

Nossa quanta coisa!!!
Mas sei que tudo isso será visto com calma e conforme for passando as aulas, cada tópico acima terá um possível post.
Para quem se interessar assistam ao vídeo do canal Nerckie no youtube, ele postou diversos vídeos que fala somente sobre o assunto de forma simples e dinâmica.

Abaixo deixo o vídeo da 1º aula sobre Analise Combinatória.

Amostragem

Na estatística é muito utilizado os termos de população e amostra, mas qual a diferença? Isso veremos a seguir.

"Estatística toma como referência uma amostra, por meio desta amostra é possível fazer estatísticas."

• População: total de dados com as características que vai ser analisada, por exemplo, população do estado de São Paulo.
• Amostra: pesquisas, analise baseada com um parte da população, ou seja, uma amostra da população para fazer o estudo.

Amostra Aleatória Simples

Uma amostra aleatória simples é aquela onde todas as unidades amostrais têm probabilidades iguais e positivas de serem selecionadas. Por exemplo, a escolha de uma bolinha num jogo de bingo não viesado (honesto). Cada bolinha tem a mesma chance de ser sorteada.

Amostragem Aleatória Estratificada

Muitas vezes uma população se divide em diversos subgrupos, ou seja, estratos. Seleciona um elemento de cada estrato da população para estuda-lo.

Vamos supor que uma empresa com 250 funcionários, sendo 150 homens e 100 mulheres. São portanto dois estratos: masculino e feminino queremos a amostra de 20% da população. Logo Temos:

Amostragem Sistemática

Como o próprio nome diz, é a seleção feita por um sistema pre-definido (não aleatório).