UNIDADE 1

INTRODUÇÃO À ESTATÍSTICA 1

Introdução a Estatística

1. Conceitos básicos em

Estatística;

2. Divisão da Estatística;

3. Variáveis discretas e contínuas;

4. Fases do trabalho estatístico;

5. Arredondamento de números.

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1. Conceitos Básicos em Estatística

Estatística

É um conjunto de métodos destinados à coleta,

organização, resumo, apresentação e análise de dados de

observação, bem como da tomada de decisões razoáveis

baseadas em tais análises.

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População Finita

Apresenta um número limitado de observações, que é

passível

de contagem.População Infinita

Apresenta um número ilimitado de observações que é

impossível de contar e geralmente está associada a

processos.

População (N)

Conjunto de todos os elementos relativos a um

determinado fenômeno que possuem pelo menos uma

característica em comum.

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Amostra probabilística ou aleatória:

Cada elemento da população tem a mesma

probabilidade de ser incluído na amostra.

Amostra não-probabilística:

Cada elemento da amostra é escolhido

intencionalmente.

É um subconjunto da população e deverá ser

considerada finita, ela deve representar todas as

características da população.

Amostra (n)

Censo

É a coleta exaustiva de informações das "N" unidades

populacionais.

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Experimento

Conjunto de procedimentos reprodutíveis que visam a

obtenção de informação sobre uma dada realidade.

Experimento determinístico

É aquele que garantidas as mesmas condições iniciais

o resultado será o mesmo.

Experimento aleatório

É aquele que mesmo garantindo as condições iniciais é

impossível prever com certeza o resultado do mesmo.

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2. Divisão da Estatística

Estatística Descritiva

É a parte da Estatística que tem por objetivo descrever

os dados observados e na sua função dos dados.

Tem as seguintes atribuições:

A obtenção ou coleta de dados

É normalmente feita através de um questionário ou de

observação direta de uma população ou amostra.

A organização dos dados

Consiste na ordenação e crítica quanto à correção dos

valores observados, falhas humanas, omissões,

abandono de dados duvidosos.A representação dos dados

Os dados são apresentados através de tabelas e

gráficos, que permitem uma visualização instantânea.Professor Walter – Estatística e Probabilidade – Tecnologia em Agroindústria –

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Estatística Indutiva

É a parte da Estatística que tem por objetivo obter e

generalizar conclusões para a população a partir de uma

amostra, através do cálculo de probabilidade.

A tais conclusões estão sempre associados a um grau

de incerteza e consequentemente, a uma probabilidade

de erro.

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3. Variáveis discretas e contínuas

Variável

É aquilo que se deseja observar para se tirar algum tipo

de conclusão, geralmente as variáveis para estudo são

selecionadas por processos de amostragem.

As variáveis podem ser classificadas em qualitativas (ou

atributos) e quantitativas.

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Variável Qualitativa

É o tipo de variável que não pode ser medida

numericamente.Podem ser classificadas em:

Ordinal ou por Postos:

Os elementos têm relação de ordem, de conceito ou de

colocação entre eles.

Exemplos: De conceito: ótimo, bom, regular

Nominal:

Os elementos são identificados por um nome.

Exemplo: Cor dos olhos: castanho, preto, azul e

verde

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Variável Quantitativa

Pode ser medida numericamente.

Classificam-se em:

Discreta:

O valor numérico muda em saltos ou passos, não

admitindo valores intermediários entre eles.

Exemplos: Número de carros, número de filhos.

Contínua:

Admite infinitos valores entre elas (dentro de um

intervalo).Exemplo: altura.

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Observações:

Todas as vaiáveis associadas a contagem são

discretas.

Todas as vaiáveis associadas à medidas que

dependem da precisão de um instrumento são

contínuas.

A variável idade, apesar de geralmente ser

representada por valores inteiros, é uma variável

contínua pois está relacionada com o tempo, que é

variável contínua.

Quantia em dinheiro também é considerada uma

variável contínua.Professor Walter – Estatística e Probabilidade – Tecnologia em Agroindústria –

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4.Fases do trabalho estatístico

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1 • Definição do Problema

2 • Planejamento

3 • Coleta de dados

4 • Crítica dos questionários

5 • Apuração dos dados

6 • Apresentação dos Dados

7 • Análise e Interpretação dos Dados

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Arredondamento de dados de acordo com a resolução

886/66 do IBGE:

1 - Quando o primeiro algarismo a ser abandonado é

0,1,2,3 ou 4, fica inalterado o último algarismo a

permanecer.

Ex: 53,24 passa a 53,2 ; 44,03 passa a 44,0

2 - Quando o primeiro algarismo a ser abandonado é 6,7,8,

ou 9, aumenta-se de uma unidade o algarismo a

permanecer.

Ex: 53,87 passa a 53,9 ; 44,08 passa a 44,1 ; 44,99 passa a

45,0

5. Arredondamento de números.

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3 - Quando o primeiro algarismo a ser abandonado é 5, há

duas soluções:

a) Se ao 5 seguir em qualquer casa um algarismo diferente

de zero, aumenta-se uma unidade ao algarismo a

permanecer.

Ex: 2,352 passa a 2,4 ; 25,6501 passa a 25,7 ; 76,250002

passa a 76,3

b) Se o 5 for o último algarismo ou se ao 5 só se seguirem

zeros, o último algarismo a ser conservado só será

aumentando de uma unidade se for ímpar.

Exemplos:

24,75 passa a 24,8

24,65 passa a 24,6

24,75000 passa 24,8

24,6500 passa a 24,6Professor Walter – Estatística e Probabilidade – Tecnologia em Agroindústria –

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Observação:

Não devemos nunca fazer arredondamentos sucessivos.

Exemplo: 17,3452 passa a 17,3 e não para 17,35 e depois

para 17,4.

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