Atps

UNIVERSIDADE ANHANGUERA

LÚCIO MENDIONÇA DE SOUZA

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ATPS: ATIVIDADES PRÁTICAS SUPERVISIONADAS – PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA

SÃO PUALO

2014

LÚCIO MENDONLA DE SOUZA

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ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA

ATPS: ATIVIDADES PRÁTICAS SUPERVISIONADAS – PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA

Atividades Práticas Supervisionadas apresentada à Universidade Anhanguera, como exigência do Curso de Análise e Desenvolvimento de Sistema

Orientador: Prof. Me.: Sergio

SÃO PAULO

2014

LÚCIO MENODNÇA DE SOUZA

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ATPS: ATIVIDADES PRÁTICAS SUPERVISIONADAS PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA

ATIVIDADES PRÁTICAS SUPERVISIONADAS APRESENTADA À UNIVERSIDADE ANHANGUERA COMO EXIGÊNCIA DO CURSO DE ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA

Professor Orientador

Nome: Dinho

Titulação: Mestre

Assinatura: ____________________________________________

NOTA FINAL: ___________

São Poulo, ___ de ________________ de 2014.

INTRODUÇÃO AO ESTUDO ESTATÍSTICO

Podemos distinguir no método estatístico as seguintes fases:

 Coleta de Dados

• A coleta de dados numéricos pode ser direta ou indireta.

A coleta é direta quando feita sobre elementos informativos de registro obrigatório (nascimentos, casamentos e óbitos, importação e exportação de mercadorias), elementos pertinentes aos prontuários dos alunos de uma faculdade ou, ainda, quando os dados são coletados pelo próprio pesquisador através de inquéritos e questionários, como é o caso das notas de verificação e de exames, do censo demográfico etc. A coleta direta de dados pode ser classificada relativamente ao fator tempo em:

a) Contínua (registro) – quando feita continuamente, tal como a de nascimentos e óbitos e a de frequência dos alunos às aulas;

b) Periódica – quando feita em intervalos constantes de tempo, como os censos (de 10 em 10 anos) e as avaliações periódicas dos alunos;

c) Ocasional – quando feita extemporaneamente, a fim de atender a uma conjuntura ou a uma emergência, como no caso de epidemias que assolam ou dizimam rebanhos inteiros.

A coleta se diz indireta quando é inferida de elementos conhecidos (coleta direta) e/ou do conhecimento de outros fenômenos relacionados com o fenômeno estudado. Como exemplo, podemos citar a pesquisa sobre a mortalidade infantil, que é feita através de dados colhidos por uma coleta direta.

 Crítica dos Dados

Obtidos os dados, eles devem ser cuidadosamente criticados, à procura de possíveis falhas e imperfeições, a fim de não incorrermos em erros grosseiros ou de certo vulto, que possam influir sensivelmente nos resultados. A crítica é externa quando visa às causas dos erros por parte do informante, por distração ou má interpretação das perguntas que lhe foram feitas; é interna quando visa observar os elementos originais dos dados da coleta.

 Apuração dos Dados

Nada mais é do que a soma e o processamento dos dados obtidos e a disposição mediante critérios de classificação. Pode ser manual, eletromecânica ou eletrônica.

 Exposição ou Apresentação dos Dados

Por mais diversa que seja a finalidade que se tenham em vista, os dados devem ser apresentados sob forma adequada (tabelas ou gráficos), tornando mais fácil o exame daquilo que está sendo objeto de tratamento estatístico e ulterior obtenção de medidas típicas.

 Análise dos resultados

Como já dissemos, o objetivo último da Estatística é tirar conclusões sobre o todo (população) a partir de informações fornecidas por parte representativa do todo (amostra). Assim, realizadas as fazes anteriores (Estatística Descritiva), fazemos uma análise dos resultados obtidos, através dos métodos da Estatística Indutiva ou Inferencial, que tem por base a indução ou inferência, e tiramos desses resultados conclusões e previsões.

População e Amostra

Qualquer estudo científico enfrenta o dilema de estudo da população ou da amostra. Obviamente tería uma precisão muito superior se fosse analisado o grupo inteiro, a população, do que uma pequena parcela representativa, denominada amostra. Observa-se que é impraticável na grande maioria dos casos, estudar-se a população em virtude de distâncias, custo, tempo, logística, entre outros motivos.

A alternativa praticada nestes casos é o trabalho com uma amostra confiável. Se a amostra é confiável e proporciona inferir sobre a população, chamamos de inferência estatística. Para que a inferência seja válida, é necessária uma boa amostragem, livre de erros, tais como falta de determinação correta da população, falta de aleatoriedade e erro no dimensionamento da amostra.

 Amostras relacionadas

Quando se retira aleatoriamente, dois elementos de uma mesma população e expõe-se apenas