cap01

.
ESTATÍSTICA APLICADA
Capítulo 1
Introdução à Estatística
Prof. Paulo Renato de Morais
Motivação
.
Ex.: Análise do Desempenho em Vôo






Aceitar, ou não, a variabilidade de um parâmetro.
Confirmar, ou corrigir, um método empírico de
estimação de desempenho.
Confirmar, ou corrigir, um modelo matemático de
uma característica de vôo.
Estabelecer o efeito, ou não, de uma modificação na
aeronave no desempenho em vôo.
Monitorar desempenho “em serviço” para ter aviso
sobre degradação, ou defeito, de motor ou estrutura.
Obter valores de garantia para o cliente.
O que é a Estatística?
.
1.
2.
Ciência dos dados
Envolve:
 Coleta
 Organização
 Apresentação
 Resumo
 Análise
 Interpretação
O que é a Estatística?
.
1.
2.
Ciência dos dados
Envolve:
Compreensão
 Coleta
 Organização
Objetivos
 Apresentação
 Resumo
 Análise
 Interpretação
© 1984-1994 T/Maker Co.
Por
quê?
© 1984-1994 T/Maker Co.
Tomada
de
decisão
Áreas da Estatística
.
Métodos
Estatísticos
Estatística
Descritiva
Inferência
Estatística
Estatística Descritiva
.
1.
Envolve:



2.
Organizar dados
Apresentar dados
Resumir dados
Objetivo:

Descrever dados
Estatística Descritiva
.
1.
Envolve:



2.
Organizar dados
Apresentar dados
Resumir dados
Objetivo:

50
$
25
0
98
99
00
01
Descrever dados
`X = 30,5 S2 = 113
Inferência Estatística
.
1.
Envolve:


Estimação
Teste de hipóteses
Inferência Estatística
.
1.
Envolve:


2.
Estimação
Teste de hipóteses
Objetivo:

Tomar decisões sobre
características da
população
População?
Conceitos básicos
.
1. População: Todos os
itens de interesse
População
J
J
J
J
J J
J J J
Conceitos básicos
.
1. População: Todos os
itens de interesse
2. Variável:
Característica da
população
População
18
J
19
J
18
19 21
J
20
J
J J
18
20
20
J J J
Idade
Conceitos básicos
.
1. População: Todos os
itens de interesse
2. Variável:
Característica da
população
3. Amostra: Parte da
população
População
18
J
19
J
18
19 21
J
20
J
J J
Amostra
18
20
20
J J J
Idade
Conceitos básicos
.
1. População: Todos os
População
itens de interesse
2. Variável: Característica
18
19
da população
J
20
J
3. Amostra: Parte da
J
18
população
19 21
J J J
4. Parâmetro:
Amostra
Característica numérica
da população
18
20 20
Idade
média na
população,
m, é 19,2
J J J
Idade
Conceitos básicos
.
1. População: Todos os
População
Idade
itens de interesse
média na
2. Variável: Característica
18
população,
19
da população
J
20 m, é 19,2
J
3. Amostra: Parte da
J
18
população
19 21
Idade
J J J
4. Parâmetro:
média na
Amostra
Característica numérica
amostra,
da população
18
`X, é 20
20 20
5. Estatística (estimativa):
J J J
Característica numérica
Idade
da amostra
Processo de Inferência
.
Estimar e
testar
parâmetro
populacional
Estatística
Amostral
(X)
População
Amostra
Fontes de dados
.
Fontes
de dados
Primárias
Experimento
Pesquisa
Secundárias
Observação Publicação
Tipos de Dados
.
Quantitativos

Resultado de contagens ou medições (valor
numérico)
Qual é o número de defeitos? ___
 Qual é o diâmetro? ___ (cm)

Qualitativos

Resultado de classificação por atributo (nãonumérico)
Qual é a condição da peça? __ Perfeita __ Defeituosa
 Qual é sua avaliação? (excelente, boa, ruim)? ___

Tipos de Dados Quantitativos
.
Discretos

Resultados de contagens (valores isolados)
Quantos defeitos? ___
 Quantas acidentes? ___

Contínuos

Resultados de medições (valores em um
intervalo)
Qual é a área? ___ (cm2)
 Qual é o peso? ___ (kg)

Níveis de Mensuração
.
Qualitativos

Nominal


Qual é a condição da peça? __ Perfeita __ Defeituosa
Ordinal

Qual é sua avaliação? (excelente, boa, ruim)? ___
Quantitativos

Intervalo


Qual é a temperatura? ___ (° Celsius)
Razão

Qual é o diâmetro? ___ (cm)
Questão
.
São quantitativos ou qualitativos? Qual
é o nível de mensuração?
1. Sexo

Masculino, feminino
2. Peso

63 kg, 88 kg etc.
3. Velocidade

80 km/h, 60 km/h etc.
4. Anos

1977, 1994 etc.
5. Número de filhos

0-2, 3-5, 6+
6. Classe social

A, B, C etc.
.
Métodos de Amostragem
Por Quê Amostrar?
.
1. Destruição das
unidades de teste
 Controle de
Qualidade
2. Resultados mais
precisos e confiáveis
3. Razões práticas
 Tempo
 Custo
.
Amostragem Aleatória Simples
Amostragem Aleatória Simples
.
1.
Cada elemento da população
tem igual chance de ser
selecionado
2.
Selecionar 1 objeto não afeta
a seleção de outros
3.
Pode-se usar tabela de
números aleatórios, computador
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T/Maker Co.
.
Amostragem Sistemática
Amostragem Sistemática
.
1.
Cada k-ésimo
elemento é selecionado
após um início aleatório com
os primeiros k elementos
2.
Intervalo, k, é o
Tamanho da população
Tamanho da amostra
3.
Usada em pesquisas
por telefone, por exemplo
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Amostragem Estratificada
Amostragem Estratificada
.
1.
Dividir população em
subgrupos



Mutuamente exclusivos
Exaustivos
Ao menos 1 característica
comum de interesse
2.
Selecionar amostras
aleatórias simples dos
subgrupos
Todos os Estudantes
Viajam
Residem
Amostra
.
Amostragem Não-Probabilística
Amostras Não-Probabilísticas
.
Julgamento

Usar experiência para selecionar
amostra
Quota

Similar à amostragem estratificada
exceto sem amostragem aleatória
Conveniência

Usar elementos mais disponíveis