Turma Online On34 | Python | Semana 09 | 2024 | Professora Roberta Martins
Antes de começar, vamos organizar nosso setup.
- Fork esse repositório
- Clone o fork na sua máquina (Para isso basta abrir o seu terminal e digitar
git clone url-do-seu-repositorio-forkado) - Entre na pasta do seu repositório (Para isso basta abrir o seu terminal e digitar
cd nome-do-seu-repositorio-forkado) - [Add outras intrucoes caso necessario]
O que veremos na aula de hoje?
- Definição e Objetivos da Estatística
- Classificação de Dados e Variáveis
- Medidas Descritivas: Média, Mediana, Moda, Variância e Desvio Padrão
A Estatística é uma disciplina essencial para analisar e interpretar dados, fornecendo as ferramentas necessárias para tomar decisões informadas em diversas áreas.
Estatística é uma disciplina da matemática que lida com a coleta, organização, análise, interpretação e apresentação de dados. Ela é fundamental para a compreensão e descrição de padrões, tendências e características relevantes para a tomada de decisões.
A importância da estatística é evidente em diversas áreas:
- Tomada de Decisão: A estatística fornece métodos para analisar dados e tirar conclusões objetivas, ajudando na tomada de decisões informadas em negócios, governo, saúde, entre outros.
- Pesquisa Científica: Na ciência, a estatística é essencial para planejar experimentos, analisar resultados e validar hipóteses de forma rigorosa.
- Economia e Finanças: Em economia, estatísticas são usadas para medir indicadores como inflação, desemprego e produção econômica, enquanto em finanças ajudam a modelar riscos e prever tendências de mercado.
- Medicina e Saúde: Na área da saúde, a estatística é vital para entender a eficácia de tratamentos, estudar padrões epidemiológicos e planejar intervenções de saúde pública.
- Engenharia e Tecnologia: Em engenharia, a estatística auxilia no controle de qualidade e na melhoria de processos, enquanto na tecnologia é fundamental para análise de dados em áreas como inteligência artificial e aprendizado de máquina.
- Ciências Sociais: Em disciplinas como sociologia e psicologia, a estatística é utilizada para estudar comportamentos, atitudes e padrões sociais.
Vantagens de Estudar Estatística:
- Aprimora o pensamento crítico, auxilia na compreensão da incerteza, favorece decisões racionais e amplia oportunidades profissionais.
Desvantagens de Estudar Estatística:
- Complexidade, necessidade de softwares/ferramentas, a importância da interpretação correta e suas limitações.
Em resumo, a estatística permite transformar dados brutos em informações úteis e compreensíveis, fornecendo uma base sólida para a compreensão do mundo ao nosso redor e para a formulação de políticas, estratégias e descobertas científicas.
Exemplo: Imagine uma empresa que deseja entender o desempenho de vendas ao longo dos meses. A estatística permite analisar esses dados para identificar padrões sazonais, picos de vendas e áreas de melhoria.
Os dados podem ser classificados de diversas maneiras, sendo essencial compreender essa classificação para realizar análises estatísticas apropriadas. Existem variáveis qualitativas (categóricas) e quantitativas (numéricas).
As VARIÁVEIS QUALITATIVAS descrevem características que não podem ser medidas numericamente de forma direta. Elas são divididas em dois tipos:
- Variáveis Nominais
- Variáveis Ordinais
- Variáveis Nominais: São variáveis que representam categorias sem uma ordem específica. Exemplos:
- Cor dos olhos: Azul, verde, castanho, preto.
- Tipo de carro: SUV, Sedan, Hatch, Pick-up.
- Estado civil: Solteira, casada, divorciada, viúva.
- Profissão: Médica, professora, advogada, engenheira, bióloga, arquiteta.
- Variáveis Ordinais: São variáveis que possuem uma ordem ou hierarquia natural entre as categorias. Exemplos:
- Nível de Educação: Ensino Fundamental, Ensino Médio, Graduação, Pós-graduação e assim por diante.
- Nível Socioeconômico: Baixo, Médio e Alto.
- Classificação de Dor: Sem dor, Dor leve, Dor moderada, Dor intensa.
- Classificação de Satisfação: Muito insatisfeito, Insatisfeito, Neutro, Satisfeito, Muito satisfeito.
- Classificação de Desempenho: Abaixo das expectativas, Atende às expectativas, Excede as expectativas.
As VARIÁVEIS QUANTITATIVAS representam quantidades numéricas que podem ser medidas ou contadas. Elas são divididas em dois tipos:
- Variáveis Contínuas
- Variáveis Discretas
- Variáveis Contínuas: São variáveis que podem assumir qualquer valor dentro de um intervalo (ou seja, podem ser medidas dentro de um intervalo contínuo). Exemplos:
- Altura: A altura de uma pessoa pode ser medida com precisão variável (por exemplo, 165,2 cm, 170,5 cm, etc.). É uma variável contínua porque pode assumir um número infinito de valores dentro de um intervalo.
- Temperatura: A temperatura em graus Celsius ou Fahrenheit pode ser medida com qualquer grau de precisão (por exemplo, 25,3°C, 30,1°C, etc.). É uma variável contínua porque pode assumir valores em uma escala contínua
- Peso: O peso de uma pessoa pode ser medido com qualquer precisão (por exemplo, 65,4 kg, 70,2 kg, etc.). É uma variável contínua porque pode assumir valores em uma escala contínua.
- Tempo: O tempo decorrido em horas, minutos e segundos. É uma variável contínua, pois pode ser medido com qualquer grau de precisão.
- Variáveis Discretas: São variáveis que assumem valores específicos e geralmente são contáveis (ou seja, podem ser contadas, números inteiros). Exemplos:
- Número de Filhos: O número de filhos em uma família é uma variável discreta porque só pode assumir valores inteiros (por exemplo, 0, 1, 2, 3, etc.).
- Número de Carros em um Estacionamento: O número de carros em um estacionamento em um determinado momento é uma variável discreta, pois só pode assumir valores inteiros, (por exemplo: 10, 50,170, etc.).
- Pontuação em um Teste: A pontuação obtida por um aluno em um teste (por exemplo, 7, 8, 9, 10), geralmente expressa em números inteiros, é uma variável discreta.
- Quantidade de Produtos Vendidos: O número de produtos vendidos em uma loja em um determinado dia é uma variável discreta (por exemplo: 200, 1000, 5000, etc.), pois só pode assumir valores inteiros.
- Número de Pacientes em um Hospital: O número de pacientes internados em um hospital em um determinado momento é uma variável discreta (por exemplo: 1000, 200, 369, etc.), pois só pode ser um número inteiro.
Medidas descritivas em estatística são técnicas utilizadas para resumir e descrever as características principais de um conjunto de dados. Elas ajudam a compreender melhor a distribuição, a centralidade e a variabilidade dos dados. As medidas descritivas mais comuns incluem:
-
Medidas de Tendência Central
-
Medidas de Dispersão
-
Medidas de Tendência Central As medidas de tendência central são estatísticas que resumem um conjunto de dados em um único valor que representa o centro ou a posição central dos dados. Elas são úteis para descrever a localização típica dos dados e são amplamente utilizadas na análise estatística.
- Média
- Mediana
- Moda
- Medidas de Dispersão As medidas de dispersão são estatísticas que indicam o quanto os dados estão espalhados ou dispersos em torno da medida de tendência central. Elas fornecem insights sobre a variabilidade dos dados, o que é crucial para entender a consistência ou a dispersão dos valores dentro de um conjunto de dados. As principais medidas de dispersão incluem:
- Variância
- Desvio Padrão
A média é a medida de tendência central mais comum. É calculada somando todos os valores dos dados e dividindo pelo número total de valores.
Fórmula para Calcular: Média = Soma dos valores / Número de valores
Exemplo: Se as idades de cinco amigos são 20, 25, 30, 35 e 40, a média das idades é? Média = (20 + 25 + 30 + 35 + 40) / 5 = 30 anos. Então em média, os amigos têm 30 anos.
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