Definição estatística

UNIVERSIDADE ANHANGUERA UNIDERP

ESTATÍSTICA

Trabalho apresentado como requisito parcial para obtenção de nota na disciplina ESTATÍSTICA, sob orientação do tutor Rodrigo Shiguemoto.

CAMPO GRANDE

2013

Sumário

Definição De Estatística 3

Áreas De Aplicação 3

Fundamentos 4

Aplicações 5

Coleta De Dados 5

Gráficos de Frequência 7

Referencias Fonte De Dados E Bibliografia 10

DEFINIÇÃO DE ESTATISTICA

A palavra estatística vem do latim e significa “estado”. Este termo provém do primeiro uso da estatística eu tinha como função o registro de dados e a elaboração de tabelas e gráficos para descrever resumidamente um determinado país em números.

Estatística é um conjunto de métodos especialmente apropriados à coleta, à apresentação, à análise e à interpretação de dados de observação, tendo como objetivo a compreensão de uma realidade específica para a tomada da decisão.

A estatística trabalha com dois conjuntos de dados: o universo e a amostra. Apesar de a estatística se preocupar em obter informações sobre a população, dificilmente ela estuda todos os componentes da mesma.

Não existem estatísticas especiais, como bioestatística e estatística econômica, mas sim aplicações específicas de estatística em determinadas áreas, o que leva a dividir a estatística especificamente para questões didáticas.

Estatística é a ciência que prioriza coleta análise e interpretação dos dados. Prioriza-se com os métodos de recolha, organização, resumo e interpretação de dados.

ÁREAS DE APLICAÇÃO

Os métodos estatísticos podem ser empregados em praticamente todas as áreas do conhecimento, sempre que estiver envolvida a coleta ou análise de dados observacionais ou experimentais.

Nas ciências exatas e tecnologia, em especial na melhoria da qualidade, a metodologia estatística tem um papel vital. Nesse sentido, destaca-se o elevado nível de competitividade da indústria japonesa, com produtos de alta qualidade e baixo custo, como consequência da revolução da qualidade iniciada pelo Professor W. Deming. Ele alertou os dirigentes das empresas para a necessidade de criar um ambiente no qual as ferramentas estatísticas possam ser usadas.

Também se devem destacar as aplicações na área de biometria (medicina, biologia, agronomia, psicologia, etc.), bem como nas ciências humanas, que tiveram enorme importância no desenvolvimento dos métodos estatísticos. Recentemente, até mesmo áreas que tradicionalmente não faziam análises baseadas em métodos quantitativos estão empregando modelos estatísticos extremamente sofisticados na pesquisa científica. Como exemplo, pode-se citar o uso de modelos logísticos em estudos de variação linguística, na sociolinguística. A seguir, serão apresentados exemplos da necessidade e importância da metodologia estatística para algumas áreas de conhecimento.

FUNDAMENTOS

Ligações para estatística observacional fenômeno são coletados pelos fenômenos estatísticos.

Estatística inferencial é o conjunto de técnicas utilizadas para identificar relações entre variáveis que representem ou não relações de causa e efeito;

Estatística robusta é o conjunto de técnicas utilizadas para atenuar o efeito de outliers e preservar a forma de uma distribuição tão aderente quanto possível aos dados empíricos.

A estatística não é uma ferramenta matemática que nos informa sobre o quanto de erro nossas observações apresentam sobre a realidade pesquisada. A estatística baseia-se na medição do erro que existe entre a estimativa de quanto uma amostra representa adequadamente a população da qual foi extraída. Assim o conhecimento de teoria de conjuntos, análise combinatória e cálculo são indispensáveis para compreender como o erro se comporta e a magnitude do mesmo. É o erro (erro amostral) que define a qualidade da observação e do delineamento experimental.

A faceta dessa ferramenta mais palpável é a estatística descritiva. A descrição dos dados coletados é comumente apresentada em gráficos ou relatórios e serve tanto a prospecção de uma ou mais variáveis para posterior aplicação ou não de testes estatísticos bem como a apresentação de resultados de delineamentos experimentais.

Nós descrevemos o nosso conhecimento (e) de forma matemática e tentamos aprender mais sobre aquilo que podemos observar. Isto requer:

O planejamento das observações por forma a controlar a sua variabilidade (concepção do experimento);

Sumarização da coleção de observações;

Inferência estatística - obter um consenso sobre o que as observações nos dizem sobre o mundo que observamos.

Em algumas formas de estatística descritiva, nomeadamente mineração de dados (data mining), os segundo e terceiro passos tornam-se normalmente mais importantes que o primeiro. A probabilidade de um evento é frequentemente definida como um número entre zero e um. Na realidade, porém, nunca há situações que tenham probabilidades 0 ou 1. Você pode dizer que, por indução, o sol irá certamente nascer amanhã, mas, e se acontecer um evento extremamente improvável que o destrua?

Normalmente aproximamos a probabilidade de alguma coisa para cima ou para baixo porque elas são tão prováveis ou improváveis de ocorrer, que é fácil de reconhecê-las como probabilidade de um ou zero. Entretanto, isso pode levar a desentendimentos e comportamentos perigosos, porque é difícil distinguir entre, uma probabilidade de 10−4 e uma de 10−9, a despeito da grande diferença numérica entre elas. Por exemplo, se você espera atravessar uma estrada 105 ou 106 vezes na sua vida, definir o risco de atravessá-la em 10−9 significa que você está bem seguro pelo resto da sua vida. Entretanto, um risco de 10−4 significa que é bem provável que você