Trabalho de Introdução à Estatística

[pic 1]

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO JOÃO DEL REI

Trabalho de Introdução à Estatística

 Trabalho Final a ser entregue ao professor Ben Dêivide, da matéria de Introdução à Estatística aplicada no curso de Engenharia de Produção, referente ao segundo semestre de 2017.

                        

                                                        

                                        Professor: Ben Dêivide (DMAT)

Aluna: Paula Fernanda Machado da Costa

São João Del Rei, Novembro 2017

---

1. INTRODUÇÃO
   

O trabalho de introdução a estatística consiste em uma coleta de dados estatísticos de uma determinada empresa, utilizando o programa RStudio para auxiliar na elaboração de tabelas e gráficos. A empresa que obteve os dados levantados para realização deste trabalho foi a Confecções Comércio e Indústria Limitada, constituída em novembro de 1975 na cidade de Campinas. O ramo industrial pertencente à organização está relacionado a confecções de calça jeans.

A estrutura administrativa organizacional da empresa caracteriza-se como empresa familiar, em que a alta direção da empresa pertence aos proprietários (pai e filho). A empresa possui sete vendedores autônomos que atuam no estado de São Paulo e no sul do estado de Minas Gerais, distribuídos de acordo com as seguintes microrregiões: Sorocaba, Campinas, Piracicaba, Limeira, Rio Claro, Casa branca, Jundiaí, Bragança Paulista, Ribeirão Preto, Franca, Ituverava, São Joaquim da barra, Jaboticabal, São Carlos, Bauru, Jaú, São José do Rio Preto, Catanduva e outros locais.

1. DESENVOLVIMENTO
   

Foram coletados os dados estatísticos baseados na composição de vendas por microrregiões da empresa Confecções Comércio e Indústria Limitada no período de Janeiro à Agosto de 2015, de acordo com a tabela 1.  

[pic 2]
     Tabela 1 – Composição de vendas por microrregião

        Por meio destes dados e com o auxílio do programa RStudio programou-se a tabela de frequência baseada em variável quantitativa contínua. O script do programa referente a essa tabela, foi o seguinte:

################################

# Curso de Estatistica I - MPAEP

# Prof. Ben Deivide (UFSJ/DEMAT)

# Aluna - Paula Fernanda Machado da Costa

# 2017 - Segundo Semestre

################################

# Representaçao da composiçao de vendas da empresa Confecçoes Comercio e Industria Limitada por micro regiao,de janeiro a agosto de 2015, em reais

# As micro regioes sao – Sorocaba, Campinas, Piracicaba, Limeira, Rio Claro, Casa Branca, Jundiai, Bragança Paulista, Ribeirao Preto, Franca, Ituverava, São Joaquim da Barra, Jaboticabal, Sao Carlos, Bauru, Jau, Sao Jose do Rio Preto, Catanduva, Outros locas

# Dados brutos

valor <- c(2105620, 5431165, 680580, 1340510, 871338, 42840, 1364880, 193930,

          2116378, 3467455, 217000, 777550, 475140, 344550, 30000, 456690,

          32330, 270200, 8225716)

# Dados em Rol (Elaborados)

sort(valor)

# tamanho da amostra

n <- length(valor); n

# Numero de classes

k <- round(sqrt(n)); k

# OBS.: O valor de k nao necessariamente precisa ser

#       sqrt(n). Esse e um valor base

# Amplitude total

At <- diff(range(valor)); At

# Valor minimo

x1 <- min(valor); x1

# Amplitude da classe

c <- round(At/(k - 1), 2); c

# Limite inferior da primeira classe

LI1 <- x1 - c/2; LI1

vi <- c(LI1, rep(0, k - 1))

vs <- c(LI1 + c, rep(0, k - 1))

# Calculando os limites inferior e superior

for (i in 2:k) {

  vi[i] <- vi[i - 1] + c

  vs[i] <- vs[i - 1] + c

}

vi <- round(vi, 2)

vs <- round(vs, 2)

# Funcao para calculo das frequencias das classes

freq <- function(x, vi, vs, k) {

  freq <- rep(0, k)

  for (i in 1:(k - 1)) {

    freq[i] <- length(x[x >= vi[i] & x < vs[i]])

  }

  freq[k] <- length(x[x >= vi[k] & x <= vs[k]])

  return(freq)

}

# Frequencia absoluta

fi <- freq(valor, vi, vs, k);fi

# Construindo as classes

classe <- paste(round(vi, 2), "|--- ", round(vs, 2))

classe[k] <- paste(round(vi[k], 2), "|---|", round(vs[k], 2))

classe

# Ponto medio

pm <- (vi + vs)/2

# Frequencia relativa

fr <- fi/n

# Frequencia acumulada (abaixo de)

fac1 <- cumsum(fi)

# Frequencia acumulada (acima de)

# x: representa as frequencias absolutas

fac2 <- function(x) {

  f1 <- sum(x)

  n <- length(x)

  vet <- c(f1, rep(0,n - 1))

  for (j in 2:n) {

    vet[j] <- vet[j - 1] - x[j - 1]

  }

  return(vet)

}

fac22 <- fac2(fi)

# Frequencia percentual

fp <- fr*100

# Fac (abaixo de) percentual

fac1p = (fac1/n)*100

# Fac (acima de) percentual

fac22p <- (fac22/n)*100

# Tabela de frequencias

tab4 <- data.frame(Classe = classe, Fi = fi,

                   PM = pm, Fr = fr,

                   Fac1 = fac1, Fac2 = fac22,

                   Fp = fp, Fac1p = fac1p,

                   Fac2p = fac22p); tab4

# Fi => Frequencia absoluta

# PM => Ponto medio da classe

# Fr => Frequencia relativa

# Fac1 => Frequencia acumulada (abaixo de)