O que é Estatística ?
As estatísticas podem ser um assunto difícil de entender, mas é importante ter pelo menos uma compreensão básica dos conceitos . Este guia irá apresentá-lo ao básico de estatísticas e ajudá-lo a desmistificar alguns dos jargões :
- Modelos estatísticos :
Um modelo estatístico é um modelo matemático que é usado para descrever ou prever dados . Existem muitos tipos diferentes de modelos estatísticos, mas todos eles têm uma coisa em comum : todos eles são baseados em probabilidades .
- Parâmetros :
Parâmetros são as variáveis em um modelo estatístico que podem ser estimadas a partir de dados . Por exemplo, em um modelo de regressão linear, os parâmetros são a inclinação e a interceptação .
- Estimadores :
Um estimador é uma estatística que é usada para estimar um parâmetro populacional . Por exemplo, a média da amostra é um estimador da média da população .
- Viés :
Viés é a diferença entre o valor esperado de um estimador e o valor verdadeiro do parâmetro da população que está sendo estimado . Um estimador é tendencioso se seu valor esperado não for igual ao valor verdadeiro do parâmetro de população .
- Variância :
A variância é uma medida de como os valores de um estimador são distribuídos . Um estimador com alta variância é menos confiável do que um com baixa variância
- Teorema do limite central :
O Teorema do Limite Central afirma que a distribuição amostral de uma estatística será aproximadamente normalmente distribuída, independentemente da distribuição subjacente da população . Isso significa que, mesmo que os dados sejam provenientes de uma população não normal, você pode assumir que ela é normalmente distribuída ao estimar parâmetros .
- Intervalos de confiança :
Um intervalo de confiança é um intervalo de valores que é calculado a partir de uma amostra de dados, onde o parâmetro de população verdadeira é pensado para estar dentro . Esses intervalos são calculados tomando a média da amostra e adicionando/subtraindo um certo número de erros padrão . Quanto maior o tamanho da amostra, mais estreito será o intervalo de confiança .
- Teste de hipótese :
O teste de hipótese é um método usado para testar se uma hipótese nula pode ser rejeitada ou não . Envolve calcular uma estatística de teste a partir de dados de amostra e compará-la com os valores de uma distribuição conhecida . Se a estatística de teste estiver fora do intervalo esperado, podemos rejeitar a hipótese nula e aceitar uma hipótese alternativa .
Estes são apenas alguns dos termos comuns usados em Estatísticas . É importante se familiarizar com esses conceitos para que você possa entender e fazer uso de modelos e métodos estatísticos .
Quais São Os Tipos de Dados Usados Em Estatística ?
Existem dois tipos de dados : qualitativo e quantitativo . Os dados qualitativos são descritivos e tratam de informações não numéricas, como palavras ou rótulos . Pode ainda ser dividido em dados categóricos e ordinais . Os dados categóricos são divididos em um número limitado de categorias, como a cor do cabelo (loira, morena, vermelha, etc .), enquanto os dados ordinais têm uma ordem definida, como 1o, 2o, último, 3o lugar em uma corrida . Os dados quantitativos são numéricos e podem ser divididos em dados discretos e contínuos . Os dados discretos consistem em números inteiros (sem casas decimais), enquanto os dados contínuos incluem casas decimais .
Exemplos de dados qualitativos incluem género, raça, opiniões, nível de educação, cor do cabelo e rótulos subjetivos, como “good” ou “bad .” Exemplos de dados quantitativos incluem peso, altura, idade e número de irmãos .
Os dados qualitativos podem ser manipulados e analisados usando métodos qualitativos, como análise estatística, correlação, testes não paramétricos e análise de regressão . Os dados quantitativos podem ser manipulados e analisados por meio de métodos quantitativos, como análise de média, mediana e modo, correlação, testes paramétricos e análise de regressão .
O tipo de dados usados para um estudo ou análise específica dependerá do propósito e dos objetivos do estudo . Dados qualitativos e quantitativos podem ser úteis para fornecer insights sobre um problema . No entanto, é importante escolher o tipo de dados mais adequado, dados os objetivos do estudo .
Não importa qual tipo de dados é usado, é importante garantir que ele seja confiável, válido e livre de viés . Deve ser coletado de forma sistemática e detalhada, e interpretado e analisado com precisão . A precisão dos dados é essencial para garantir que os resultados sejam significativos e úteis .
Quais São As Medidas de Tendência Central e Dispersão (Média, Mediana, Modo, Alcance) ?
Existem três principais medidas de tendência central : a média, a mediana e a moda . A média é a média aritmética de um conjunto de números e é a medida de tendência central mais comumente usada . A mediana é o valor médio em um conjunto de números e é menos afetada por outliers do que a média . O modo é o valor que ocorre com mais frequência em um conjunto de números .
O intervalo é uma medida de dispersão, e é simplesmente a diferença entre os maiores e menores valores em um conjunto de números . Outras medidas de dispersão incluem desvio padrão e variância .
E a Teoria e Regras da Probabilidade ?
Em matemática, a teoria da probabilidade é o estudo de fenômenos aleatórios . A teoria da probabilidade é usada para descrever o comportamento de sistemas que são governados pelo acaso . Em outras palavras, é a matemática da sorte .
Existem dois tipos de probabilidade : clássica e empírica . A probabilidade clássica é baseada em modelos teóricos, como um sorteio de moedas ou um baralho de cartas . A probabilidade empírica é baseada em dados observados, como de uma pesquisa ou de um experimento .
A probabilidade pode ser expressa em termos de proporções, porcentagens ou probabilidades . Por exemplo, a proporção de vezes que um evento ocorre sobre o número de tentativas é a probabilidade de que esse evento ocorra . A porcentagem é simplesmente a proporção multiplicada por 100% . As probabilidades são uma relação entre o número de maneiras pelas quais um evento pode ocorrer dividido pelo número de eventos que não podem ocorrer .
Existem quatro regras básicas de probabilidade : adição, multiplicação, generalização e teorema de Bayes . Essas regras nos permitem calcular probabilidades para vários eventos acontecendo simultaneamente .
A regra de adição diz que se houver dois resultados possíveis (A e B) e queremos saber a probabilidade de que A ou B aconteça, então, nós simplesmente adicionamos as probabilidades individuais :
P(A ou B) = P(A) + P(B) – P(A e B ) .
A regra de multiplicação diz que se houver dois resultados possíveis (A e B) e queremos saber a probabilidade de que A e B aconteçam, então, precisamos multiplicar as probabilidades individuais juntas :
P(A e B) = P(A) * P(B) .
A regra de generalização diz que, se houver mais de dois resultados possíveis (A, B e C), precisamos adicionar todas as probabilidades individuais :
P(A ou B ou C) = P(A) + P(B) + P(C) .
Finalmente, o teorema de Bayes é uma fórmula para calcular probabilidades condicionais . Isso afirma que se soubermos a probabilidade de um evento B dado outro evento A ter ocorrido (P(B\A)), e sabemos a probabilidade prévia de ocorrência do evento A (P(A)), então podemos calcular a probabilidade posterior de ocorrência do evento B (P(B)) . Isso pode ser expresso da seguinte forma :
P(B\A)=P(A e B)/P(A)
Quais São Os Diferentes Tipos de Estatísticas ?
Existem quatro tipos diferentes de estatísticas :
- Estatística Descritiva :
Esse tipo de estatística resume os dados de uma amostra usando ferramentas como médias, medianas e modo .
- Estatística Inferencial :
Este tipo de estatística usa uma amostra menor para fazer previsões sobre uma população maior . Ele emprega técnicas como estimação e teste de hipóteses .
- Estatísticas Preditivas :
Este tipo de estatística usa dados históricos para construir modelos que preveem eventos futuros . Ele é usado em campos como previsão do tempo e análise do mercado de ações .
- Estatísticas Prescritivas :
Este tipo de estatística combina técnicas preditivas e inferenciais para recomendar ações que podem ser tomadas para alcançar os resultados desejados . Ele é usado em áreas como pesquisa operacional e análise de decisão .
Estes são os quatro principais tipos de estatísticas, mas pode haver muito mais dentro dessas categorias também .
Quais São Os Pontos-Chave Para Saber Sobre Estatísticas Descritivas ?
A estatística descritiva é um ramo da matemática que lida com a coleta, análise, interpretação, apresentação e organização de dados . Trata-se de descrever dados .
Existem dois tipos principais de estatística descritiva : univariada e bivariada . A estatística univariada lida com dados que podem ser quantificados ou categorizados em uma variável, enquanto a estatística bivariada lida com duas variáveis .
Os descritores comuns usados na estatística univariada incluem média, mediana, modo, intervalo, IQR (Interquartile Range) e desvio padrão . A média é a média aritmética de um conjunto de números, enquanto a mediana é o valor médio de um conjunto de números . Modo é o valor que ocorre com mais frequência em um conjunto de números . O intervalo é a diferença entre os maiores e menores valores em um conjunto de números . IQR é usado para medir a dispersão e é calculado subtraindo o percentil 25 do percentil 75 . O desvio padrão mede até que ponto um conjunto de números é distribuído a partir da média .
Na estatística bivariada, os descritores comuns incluem correlação e regressão . A correlação mede a força e a direção da relação entre duas variáveis, enquanto a regressão prediz o valor de uma variável com base na outra variável .
As estatísticas univariadas e bivariadas podem ser usadas para descrever conjuntos de dados; no entanto, cada um deles tem seus próprios pontos fortes e fracos . É importante escolher o tipo apropriado de estatística descritiva com base em quais informações você está tentando aprender com seus dados .
Estatísticas descritivas são úteis para transformar dados em informações úteis . Eles ajudam a resumir e dar sentido a grandes quantidades de dados, permitindo que os pesquisadores tirem conclusões significativas sobre suas descobertas .
Quais São Os Pontos-Chave Para Saber Sobre Estatística Inferencial (Teste Qui-Quadrado, ANOVA) ?
Para entender a estatística inferencial, é importante primeiro entender alguns conceitos básicos . Medidas de tendência central, como a média e a mediana, nos dão uma maneira de descrever o “centro” de nossos dados . Medidas de variabilidade, como o intervalo e o desvio padrão, nos dão uma maneira de descrever como os dados estão espalhados . Correlação e regressão permitem medir a relação entre duas variáveis .
Com essa compreensão das estatísticas básicas, podemos passar para a estatística inferencial . Os tipos mais comuns de testes estatísticos inferenciais são o teste qui-quadrado e ANOVA .
O teste do qui-quadrado é usado para determinar se há uma diferença significativa entre duas ou mais variáveis categóricas . Por exemplo, podemos usar um teste de qui-quadrado para comparar a proporção de homens e mulheres em uma população que é canhota .
ANOVA é usado para comparar as médias de dois ou mais grupos . Por exemplo, podemos usar ANOVA para comparar as pontuações médias do SAT para alunos de diferentes séries .
Tanto o teste qui-quadrado quanto a ANOVA exigem que certas suposições sejam atendidas para que os resultados sejam confiáveis . Essas suposições incluem coisas como homogeneidade de variância e normalidade dos dados . É importante verificar essas suposições antes de executar qualquer teste estatístico inferencial .
No geral, a estatística inferencial nos dá as ferramentas para tirar conclusões dos dados . Eles nos permitem tirar conclusões sobre populações quando temos apenas dados de amostra disponíveis . Esta é uma ferramenta incrivelmente poderosa para pesquisadores e estatísticos .
Quais São Os Pontos-Chave Para Saber Sobre Estatísticas Preditivas ?
As estatísticas preditivas abrangem uma ampla variedade de métodos usados para identificar padrões e relacionamentos nos dados e, em seguida, usam esses padrões para fazer previsões sobre eventos futuros . Os pontos-chave a saber sobre estatísticas preditivas incluem :
- A análise preditiva não é uma bola de cristal, mas sim uma ferramenta que pode ajudar as organizações a tomar decisões mais informadas .
- A análise preditiva é usada extensivamente em uma variedade de indústrias, incluindo saúde, seguros, varejo e manufatura .
- A análise preditiva pode ser usada para previsões de curto prazo (como qual produto um cliente provavelmente comprará em seguida) e previsões de longo prazo (como quais pacientes estão em risco de desenvolvimento certas doenças) .
- Existem muitas técnicas diferentes que se enquadram no guarda-chuva da análise preditiva, incluindo análise de regressão, análise de séries temporais, aprendizado de máquina e inteligência artificial .
- Os dados são fundamentais quando se utiliza a análise preditiva – quanto mais dados tiver, melhores serão as suas previsões .
- É importante usar uma mistura de técnicas e ferramentas ao alavancar a análise preditiva, dependendo do problema que precisa ser resolvido .
- A análise preditiva pode ajudar as organizações a melhorar a eficiência, reduzir custos e tomar melhores decisões .
- Considerações éticas devem sempre ser mantidas em mente ao usar análise preditiva .
Quais São Os Pontos-Chave Para Saber Sobre Estatísticas Prescritivas ?
Quando se trata de estatísticas, há muitas informações por aí que podem ser confusas . Mas, não deixe que isso o impeça de aprender sobre esse tópico importante ! A estatística prescritiva é um ramo da matemática que lida com previsões e recomendações baseadas em dados . Aqui estão os pontos-chave para saber sobre estatísticas prescritivas :
- A estatística prescritiva usa modelos matemáticos para fazer previsões e recomendações .
- As previsões e recomendações feitas por modelos estatísticos prescritivos são baseadas em dados passados .
- Existem diferentes tipos de modelos estatísticos prescritivos, cada um com seus próprios pontos fortes e fracos .
- É importante entender as limitações dos modelos estatísticos prescritivos antes de usá-los para tomar decisões .
- Modelos estatísticos prescritivos podem ser usados em qualquer campo ou indústria e fornecer informações valiosas aos tomadores de decisão .
- Para analisar com precisão os dados com estatísticas prescritivas, é essencial ter uma forte compreensão dos dados e das suposições subjacentes por trás dos modelos .
- É importante estar ciente de possíveis vieses nos dados ou nas suposições de modelagem ao criar ou usar modelos estatísticos prescritivos .
- Também é importante considerar quaisquer implicações éticas das previsões ou recomendações feitas com modelos estatísticos prescritivos .
O que são Correlação e Regressão ?
Os conceitos de correlação e regressão estão intimamente relacionados e são usados para medir a força da relação entre duas variáveis . A correlação é uma medida de quão bem duas variáveis estão linearmente relacionadas, enquanto a regressão é uma técnica usada para prever o valor de uma variável com base no valor de outra .
Tanto a correlação quanto a regressão podem ser usadas para entender as relações entre diferentes variáveis em um conjunto de dados . Por exemplo, você pode usar correlação para entender a relação entre altura e peso, ou usar regressão para prever o peso de alguém com base em sua altura . Em ambos os casos, você estaria medindo a força da relação linear entre as duas variáveis .
A correlação é medida usando uma estatística chamada coeficiente de correlação, que assume valores entre – 1 e 1 . Um coeficiente de correlação positivo indica que, à medida que uma variável aumenta, a outra variável também aumenta; um coeficiente de correlação negativo indica que, à medida que uma variável aumenta, a outra diminui . A magnitude do coeficiente de correlação indica quão forte é a relação linear entre duas variáveis . Por exemplo, um coeficiente de correlação pequeno (perto de 0) indicaria uma relação linear fraca, enquanto um coeficiente grande (perto de -1 ou 1) indicaria uma relação linear forte .
A regressão é uma técnica estatística mais complexa que pode ser usada para prever o valor de uma variável com base nos valores de outras variáveis . Por exemplo, você pode usar regressão para prever o peso de alguém com base em sua altura e idade . Esse tipo de previsão é chamado de modelagem preditiva e pode ser usado para fazer previsões sobre eventos ou tendências futuras . modelos de regressão também podem ser usados para entender as relações entre diferentes variáveis em um conjunto de dados, bem como para identificar quais variáveis são mais importantes para prever um resultado específico . Em geral, a regressão é uma ferramenta poderosa para analisar e entender dados .
No geral, correlação e regressão são duas técnicas intimamente relacionadas usadas para medir a força das relações lineares entre duas ou mais variáveis . Ambos podem ser usados para entender as relações entre diferentes variáveis em um conjunto de dados, bem como para fazer previsões sobre eventos ou tendências futuras .
Quais São os Pacotes de Software Estatístico ?
Existem muitos tipos diferentes de pacotes de software estatístico disponíveis no mercado hoje . Alguns são projetados para tipos específicos de análise de dados, enquanto outros são de propósito mais geral . Ao escolher um pacote de software estatístico, é importante considerar que tipo de análises você estará realizando e se o pacote tem a funcionalidade necessária .
Os pacotes de software estatístico mais populares são SAS, SPSS e R . SAS é um pacote comercial amplamente utilizado na indústria e na academia . É uma ferramenta poderosa para análise de dados, mas pode ser caro para comprar . O SPSS é outro pacote comercial que também é amplamente utilizado . Ele tem uma interface amigável e oferece muitos recursos para análise de dados . R é um pacote de software livre e de código aberto que está se tornando cada vez mais popular na indústria e na academia . Ele oferece uma ampla gama de recursos para análise de dados e está disponível gratuitamente para qualquer pessoa .
Ao escolher um pacote de software estatístico, é importante considerar seu orçamento, o tipo de dados que você analisará e o tipo de análise que você realizará . SAS, SPSS e R são excelentes opções para pacotes de software estatístico e oferecem vantagens diferentes dependendo de suas necessidades .
Conclusão
A estatística pode ser um conceito assustador e intimidante, mas com o conhecimento e a compreensão certos, não precisa ser . Este artigo teve como objetivo desmistificar as estatísticas, ilustrando o que são conceitos estatísticos e fornecendo uma visão geral de algumas ferramentas comuns usadas na análise de dados .
Com esses conceitos básicos, agora podemos usar com confiança técnicas analíticas básicas em conjuntos de dados que nos darão informações importantes sobre decisões de negócios ou questões de pesquisa que podem surgir em nosso caminho !
