ATPS Estatística - Completa

7/24/2019 ATPS Estatstica - Completa

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Introduo

Nessa ATPS, mostraremos Correlao e Regresso Linear, mostraremos caractersticas

de cada uma delas, exerccios demonstrados com grficos exatos, e apresentaremos

situaes onde ! interesse em estudar o comportamento con"unto de uma ou mais#ari#eis$

%m muitas pes&uisas estatsticas, o o'"eti#o principal ( esta'elecer relaes &ue

possi'ilitem predi)er uma ou mais #ari#eis em termos de outras$

A regresso e a correlao so duas t(cnicas muito relacionadas$ A anlise de correlao

d um n*mero &ue resume o grau de relacionamento entre duas #ari#eis+ a anlise de

regresso tem como resultado uma e&uao matemtica &ue descre#e o relacionamento$

A seguir maiores especificaes$

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ETAPA 1 PASSO 1

Estatstica Descritiva

a ferramenta utili)ada para extrair informaes resultantes de uma amostra ou

descrio de dados$

Primeiramente ( necessrio definir os atri'utos de interesse do estudo &ue de#em ser

#erificadas, tais atri'utos so c!amados de #ari#eis$

Na estatstica descriti#a, seu o'"eti#o 'sico ( o de sinteti)ar uma s(rie de #alores de

mesma nature)a, permitindo dessa forma &ue se ten!a uma #iso glo'al da #ariao

desses #alores, organi)a e descre#e os dados de tr-s maneiras. por meio de ta'elas, de

grficos e de medidas descriti#as$

A ta'ela ( um &uadro &ue resume um con"unto de o'ser#aes, en&uanto os grficos so

formas de apresentao dos dados, onde o o'"eti#o ( o de produ)ir uma impresso mais

rpida e #i#a do fen/meno em estudo$

A estatstica tra'al!a com dados, os &uais podem ser o'tidos por meio de uma

populaoou de uma amostra, definida como.

Dados. con"unto de informao &ue constitui o o'"eto de estudo da %statstica$

UnidadeEstatstica0ou amostral1. elemento da populao &ue ( o'"eto de o'ser#ao$

Populao. con"unto de dados de todas as respostas, medidas ou contagens &ue se"am

de interesse$

%sta caracterstica de#e delimitar corretamente &uais so os elementos da populao$

Amostra. uma parte ou su'con"unto de elementos de uma populao$ %ste su'con"unto

de#e ter dimenso menor &ue o da populao e seus elementos de#em ser

representati#os da populao$

A seleo dos elementos &ue iro compor a amostra pode ser feita de #rias maneiras e

ir depender do con!ecimento &ue se tem da populao e da &uantidade de recursos

dispon#eis$

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Varivel. caracterstica comum aos elementos da populao 0cu"o #alor pode ser

diferente de elemento para elemento1$

Classificao das 2ari#eis.

!UA"ITATIVA #O$I#A"3 sexo, cor dos ol!os

O%DI#A"3 classe social, grau de instruo

!UA#TITATIVA &O#T'#UA3 peso, altura, salrio, idade

DIS&%ETA3 n*mero de fil!os, n*mero de carros

$edidasdePosio. mnimo, mximo, moda, m(dia, mediana$

$ediana. ( o #alor &ue di#ide o con"unto de dados em duas partes, tais &ue a'aixo e

acima da mediana encontram4se 567 das o'ser#aes$ Para o clculo da mediana, (

necessrio &ue os dados este"am ordenados$ Se o n*mero de o'ser#aes for mpar, a

mediana ( o #alor central, se o n*mero de o'ser#aes for par, a mediana ( a m(dia dos

dois #alores centrais$

$oda. ( o #alor mais fre&uente$

$(dia Amostral. a m(dia amostral, aritm(tica, ou simplesmente m(dia, ( calculada

somando4se os #alores das o'ser#aes da amostra e di#idindo4se o resultado pelo

n*mero de #alores$ Assim, a m(dia ( dada por.

$(dia Populacional) a m(dia populacional ( calculada somando4se todos os #alores da

populao e di#idindo o resultado pelo total de elementos da populao$ Numa

populao de elementos, a m(dia populacional ( dada por.

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Distri*uiode+re,u-ncia

A distri'uio de fre&u-ncias ( um agrupamento de dados em classes, de tal forma &ue

conta'ili)amos o n*mero de ocorr-ncias em cada classe$ 8 n*mero de ocorr-ncias em

uma determinada classe rece'e o nome defrequnciaabsoluta$ 8 o'"eti#o ( apresentar

os dados de uma maneira mais concisa e &ue nos permita extrair informao so're seu

comportamento$ A seguir, algumas definies necessrias para a construo da

distri'uio de fre&u-ncias.

+re,u-ncia A*soluta ou Simples 0fi):( o n*mero de o'ser#aes correspondente a

cada classe$ A fre&u-ncia a'soluta, (, geralmente, c!amada apenas defrequncia$

+re,u-ncia %elativa (fn). ( o &uociente entre a fre&u-ncia a'soluta da classe

correspondente e a soma das fre&u-ncias 0total o'ser#ado1$

.r/icos

9rfico ( um recurso #isual da %statstica utili)ado para representar um fen/meno$ Sua

utili)ao em larga escala nos meios de comunicao social, t(cnica e cientfica, de#em4

se tanto : sua capacidade de refletir padres gerais e particulares do con"unto de dados

em o'ser#ao, como : facilidade de interpretao e a efici-ncia com &ue resume

informaes dos mesmos$

%m'ora os grficos forneam menor grau de detal!es &ue as ta'elas, estes apresentamum gan!o na compreenso glo'al dos dados, permitindo &ue se aperce'a imediatamente

da sua forma geral sem deixar de e#idenciar alguns aspectos particulares &ue se"am de

interesse do pes&uisador$

;ma representao grfica coloca em e#id-ncia as tend-ncias, as ocorr-ncias

ocasionais, os #alores mnimos e mximos e tam'(m as ordens de grande)as dos

fen/menos &ue esto sendo o'ser#ados$ Todo grfico, em sua #erso final de#e primar

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pela simplicidade, clare)a e #eracidade nas informaes$ Para atingir tal o'"eti#o, a

construo de um grfico exige muito tra'al!o e cuidados$

.r/icode&olunas

o grfico mais utili)ado para representar #ari#eis &ualitati#as$


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.r/icode"in0as

Sua aplicao ( mais indicada para representaes de s(ries temporais sendo por tal

ra)o, con!ecidos tam'(m como grficos de s(ries cronol>gicas$ Sua construo ( feita

colocando4se no eixo #ertical 0?1 a mensurao da #ari#el em estudo e na a'scissa 0x1,

as unidades da #ari#el numa ordem crescente$ %ste tipo de grfico permite representar

s(ries longas, o &ue auxilia detectar suas flutuaes tanto &uanto analisar tend-ncias$

Tam'(m podem ser representadas #rias s(ries em um mesmo grfico$ %x.

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.r/icodeast2es

%ste grfico ( formado por segmentos de retas perpendiculares ao eixo !ori)ontal 0eixo

da #ari#el1, cu"o comprimento corresponde : fre&u-ncia a'soluta ou relati#a de cada

elemento da distri'uio$ Suas coordenadas no podem ser unidas por&ue a leitura dogrfico de#e tornar claro &ue no ! continuidade entre os #alores indi#iduais

assumidos pela #ari#el em estudo$ %x.

3isto4rama

um grfico de colunas "ustapostas &ue representa uma distri'uio de fre&u-ncia para

dados contnuos ou uma #ari#el discreta &uando esta apresentar muitos #alores

distintos$

No eixo !ori)ontal so dispostos os limites das classes segundo as &uais os dados foram

agrupados en&uanto &ue o eixo #ertical corresponde :s fre&u-ncias a'solutas ou

relati#as das mesmas$

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Pol4onode+re,u-ncia

um grfico de lin!a cu"a construo ( feita unindo4se os pontos de coordenadas dea'scissas correspondentes aos pontos m(dios de cada classe e as ordenadas, :s

fre&u-ncias a'solutas ou relati#as dessas mesmas classes$

8 polgono de fre&u-ncia ( um grfico &ue de#e ser fec!ado no eixo das a'scissas$

%nto, para finali)ar sua ela'orao, de#e4se acrescentar : distri'uio, uma classe :

es&uerda e outra : direita, am'as com fre&u-ncias )ero$ Tal procedimento permite &ue a

rea so' a lin!a de fre&u-ncias se"a igual : rea do !istograma$

8


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;ma das #antagens da aplicao de polgonos de fre&u-ncias ( &ue, por serem grficos

de lin!as, permitem a comparao entre dois ou mais con"untos de dados por meio da

superposio dos mesmos$ %x.

.r/icodeO4iva

um grfico &ue permite descre#er dados &uantitati#os por meio da fre&u-ncia

acumulada$ A ogi#a ( um grfico de lin!a &ue une os pontos cu"as a'scissas so os

limites superiores das classes, e, ordenadas suas respecti#as fre&u-ncias acumuladas$Con#(m o'ser#a4se &ue o ponto inicial desse grfico ( o limite inferior do primeiro

inter#alo, com fre&u-ncia acumulada )ero, pois no existe &ual&uer #alor inferior a ele$

%x.

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ETAPA 15 PASSO 6 E 7

Passo 2

Considerar o seguinte caso@A empresa @Vendomundo importou B6 contineres de l=mpadas especiais de duas

marcas distintas 0marca A e 1$ ;m controle de &ualidade ( reali)ado antes &ue cada

lote de l=mpada importada saia do pas de origem$ Para tanto, l=mpada importada saia

dos pases de origem$ Para tanto, os dois fa'ricantes coletam uma amostra de D6

l=mpadas de B66 Eatts e medem o tempo de #ida *til 0em !oras1 de cada l=mpada$

A'aixo, #emos os resultados o'tidos pelos fa'ricantes da l=mpada A e l=mpada .

Passo 3

;tili)ar a ferramenta %xcel para a resoluo dos desafios propostos nesta etapa$ Para

maiores informaes, acessar os linFs disponi'ili)ados no passo B$

B$


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L=mpada da marca A.

HI DHJ KK 6KK MI BIM B 5ID II5 JIH 6 IIK 6 HIJ M JJ6 5 J

JB BJ D H HJM I JJD M HJ5 DJK B KJI DB66 5B6B D H

B6D BB65 B6I 6B6J M

L=mpada da marca .

IB JIM HII IIJ KJ6 M KJB I

JD MJ5 JJH

JI HJJ DB66 D 5 K

B6B 5 H IB6 6 B6M D IB6K K KB6I B6J HBB6 6BBB M M HBB5 M D

BBK DBBI IBM 6

$


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M$


13/35

13


14/35

679.5 750.5 820.5 890.5 960.5 1030.5 1100.50

5

10

15

20

25

30

35

40

45

Grfco de Frequncia Cumulativa (Ogiva) - Lmpada A

"8mpada

Regra de Sturges:

Classe

"imite das&lasses

onto

!"dio

#elativa

CumulativaBO IB5 QQQ II5 I56 6,65 O II5 QQQ J55 J J6 6, BBMO J55 QQQ B65 BM JJ6 6,M DDO B65 QQQ B6J5 H B6H6 6,B5 M65O B6J5 QQQ BBH5 K BBM6 6,BI MKHO BBH5 QQQ BM5 M B66 6,6I D6

9 :; lo4 > M,M x logD6M,M x B,H6 5,M 6 classes

X = 40


15/35


16/35

815.5 885.5 955.5 1025.5 1095.5 1165.5 1235.50

5

10

15

20

25

30

35

40

45

Grfco de Frequncia Cumulativa (Ogiva)- - Lmpada $


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ETAPA 1 PASSO :

%elat?rio introduo @ Estatstica Descritiva

Na administrao, temos muitas formas de aprimoramentos, ensinos, ferramentas para

uma mel!or a"uda, mais efici-ncia, controle e 'ons entendimentos &ue esto ai param

nos a"udar em mel!ores escol!as e tomadas de decises certas$

A medida de disperso tem como o'"eti#o, fa)er clculos em relao a medidas,

tam'(m tem o'"eti#o de a#aliar alguns dados &ue se assemel!am e aos graus darepresentao da m(dia$

%xistem alguns estudados, &ue nos a"udam muito a entender mel!or algumas medidas

de disperso, ac!ar des#ios a m(dia aritm(tica$

xima etapa$

%ssas ferramentas so as &ue nos a"udam a ter mel!or controle de contas e conseguir

mel!or plane"amentos, ( mais um elemento na administrao, &ue est a para mostrar o

&uanto este ramo cresce cada #e) mais, com pessoas dedicadas, &ue &uerem aprender, e

passar o &ue con!ecem$

%xistem alguns exemplos de medidas de posio como.

(dia, mediana, moda$

Goi mostrado como as medidas de posio e disperso so efetuadas, como agem e

como so praticadas, na administrao, so ferramentas com suma import=ncia, para

identificar #alores, posies e o &ue podemos construir no futuro usando esses clculos

matemticos, e #ari#eis, fa)endo mel!or #ista do &ue se tem !o"e e &ue com essas

ferramentas de gesto mudar no s> uma empresa, mas tam'(m a fa)endo crescer$


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ETAPA 6 PASSO 1

$edidas de posio e disperso na rea da administrao

Na administrao, temos muitas formas de aprimoramentos, ensinos, ferramentas para

uma mel!or a"uda, mais efici-ncia, controle e 'ons entendimentos &ue esto ai pra nos

a"udar em mel!ores escol!as e tomadas de decises certas$

$edidas de disperso) as medidas de disperso t-m como o'"eti#o, fa)er clculos em

relao a medidas, tam'(m tem o'"eti#o de a#aliar alguns dados &ue se assemel!am e

aos graus da representao da m(dia$

Desvio m(dio) calcula4 se em inter#alos se ! des#ios, e com isso se fa) um clculo em

cada elemento, para se ter plena certe)a de &ue a misso est sendo correta em relao :

m(dia.

%ssa f>rmula para desco'rir os des#ios m(dios utili)ados$

Vari8ncia) ( calculada e su'trada o #alor o'ser#ado como, por exemplo, uma

competio &ue tem tr-s notas para calcular dos atletas e as m(dias #o possi'ilitar as

irregularidades dos competidores e c!egando : m(dia regular$

%esoluo.

Competidor A

Competidor


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Desvio padro) ( a rai) &uadrada da #ari=ncia, mostra tam'(m o &uanto ( posto de

#ariao e disperso numa existente m(dia e expressa na mesma unidade &ue a #ari#el

0g, cm, atm$$$1 representado por @s e calculado$

s 9 B C >i $(dia6 Cn 1

Com todos esses argumentos podemos di)er &ue o des#io padro tem essas medidas de

posio, a"udam a caracteri)ar um pleno comportamento, de uma s(rie de elementos,fa)endo com &ue as medidas forneam o >timo processo e mel!or conceito final$

%ssas ferramentas &ue nos a"udam a ter mel!ores controles de contas, e conseguir

mel!ores plane"amentos, so mais um elemento na administrao, &ue nos mostra

&uanto este ramo cresce cada #e) mais, com pessoas dedicadas &ue aprendem e

transmitem o aprendi)ado$

$edidas de Posio

$(dia)demonstra o foco das funes de #alores, expressando o seu mel!or #alor+ e

com isso existem alguns tipos de m(dias. media aritm(tica, media geom(trica, media

!arm/nica e suas ponderaes+

A m(dia aritm(tica+ permite su'stituir por n*meros e soma, ( o mais simples

para utili)ar.

usado para dar uma m(dia em unidades de determinado produto e reali)ado

trimestralmente$


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A m(dia geom(trica+ e dado pelos #alores de um produto em lista e dado pela

f>rmula$

usado para dar uma taxa de produo e da m(dia de aumento mensal durante um

perodo programado$

A m(dia !arm/nica+ ( o in#erso da m(dia aritm(tica$

Apresenta des#antagens na m(dia aritm(tica nos con"untos de dados e no pode conter o

#alor )ero$

$(dia ponderada) so a&uelas &ue t-m um peso como uma m(dia de uma nota final de

um aluno de uma escola &ue este"a estudando, cada mat(ria tem um peso para dar m(dia

final das notas das meterias estudadas$

(dia aritm(tica ponderada.

(dia geom(trica ponderada.

(dia !arm/nica ponderada.

$ediana) ( a separao de con"untos em dois su'con"untos do mesmo taman!o$


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8 n*mero mpar tem a posio mediana de ser o'tida por 0nF16$

8 n*mero par tem posio mediana de ser o'tida por GCn6 F Cn6F1H6$

Para calcular corretamente, os n*meros de#em estar corretamente ordenadas no #alor da

mediana menor para maior, e a mediana no ( necessariamente fa)er parte de um

con"unto de dados$

8 con"unto B, , 5, H, K tem n*mero mpar e a posio mediana e de CF1697

mediana de J

$oda) mostra repetio &ue da o #alor mais pro##el a ser escol!ido e mais se a'range

na populao, sempre dando prioridade na a'ordagem e fre&u-ncia dos dados &ue

surgem$ Podem ter mais de um #alor podendo ser um con"unto de amodal, monomodal e

'imodal$

Amodal. ( um con"unto de dados B, , M, D, 5 no possui repetio e se torna o

con"unto de A8


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ETAPA 6 PASSO 6 E 7

Desa/io

As medidas de posio t-m o o'"eti#o de resumir o con"unto de dados em alguns

#alores &ue possam representar a #ari#el em estudo$ As medidas de disperso a"udam a

medir o &uanto a m(dia aritm(tica realmente representa os dados em estudo$ Vuanto

maior a disperso, menor a representati#idade da m(dia e &uanto menor a disperso,

mais confi#el ( a m(dia$ A respeito do estudo da #ida *til das l=mpadas da marca A e

, podemos afirmar &ue.

U48 tempo m(dio de #ida *til das l=mpadas A e so respecti#amente. IJD,H5 !oraseB66M, M5 !oras$

%) Errada= pois o tempo de vida Ktil das l8mpadas A e so L;L=M e 1;1N=7J

UU 4 Comumente, as l=mpadas da marca A duram I5 !oras e da as marca B$6KK !oras+

%) Errada= pois temos dois tempos ,ue as l8mpadas duram maisJ Sendo na

l8mpada A N6 e L6M 0oras e a l8mpada 1; e 1117 0orasJ

UUU48 tempo mediano de #ida *til para a l=mpada da marca A ( JB6 !oras e para a

l=mpada ( B$6B5,5 !oras+

%) Errada= pois a mediana da l8mpada A ( L1M= e da l8mpada ( 1;1=J

U24


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%) Errada= pois e>istem duas modas= 1; e 1117= am*as no so a mel0or medida

representativa= a mel0or medida representativa ( a medianaJ

2U4A se&u-ncia de dados referentes : l=mpada da marca A apresenta uma forte

concentrao de dados em sua rea central+

%) &orreto= pois e>iste uma /orte concentrao de dados da medida N6; a LM;J

2UU4A l=mpada da marca possui uma distri'uio assim(trica positi#a+

%) Errada= pois a l8mpada da marca A possui uma distri*uio assim(tricaJ

2UUU4 K57 dos #alores apresentados na ta'ela B, para a l=mpada da marca A, possuemum tempo de #ida *til menor do &ue JKB !oras+

%) Errada= pois 6=Q representam um tempo de vida Ktil menor ,ue L1 0orasJ

UW4 57 dos #alores apresentados na ta'ela B, para a l=mpada da marca , possuem um

tempo de #ida *til maior do &ue B$666 !oras+

%) Errada= pois M;Q possuem uma vida Ktil maior ,ue 1;;; 0orasJ

W48s grficos ox4Plot para os dados amostrais da l=mpada da marca A e marca so.


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%) &orreta= pois mostra ,ue 0ouve uma /orte concentrao de dados entre N1L a

167; e ,ue a l8mpada A se inicia em MN: e vai at( 1;L7 R a l8mpada se inicia N1L

e vai at( 167;J

ETAPA 7 Csu*stituio Etapa 7 e>erccios dados em sala

A seguir, encontram4se as notas dos alunos de uma turma de Administrao, referentes :

a#aliao do BX imestre %statstica$


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4 5,75 |- 7,0 75 7,0|- 8,25 126 8,25 |-| 9,50 8

f = 34

1 Calcule o ponto m(dio, a fre&u-ncia relati#a e a fre&u-ncia cumulati#a 0#e"a

pg$ M5 3 PLT1+

Classe

s

Limites f Ponto

Mdio

f

Relativa

f Cumulativa

1 2,0 |- 3,25 1 2,63 0,03 12 3,25 |- 4,50 2 3,88 0,06 33 4,50 |- 5,75 4 5,13 0,12 7

4 5,75 |- 7,0 7 6,38 0,21 145 7,0|- 8,25 12 7,63 0,34 266 8,25 |-| 9,50 8 8,88 0,24 34

f = 34 f / n = 1

M1 Calcule as fronteiras de classe e construa um !istograma de fre&u-ncia para a

distri'uio dada 0#e"a pg$ MH 3 PLT1 e determine se o aspecto do !istograma (

sim(trico uniforme, assim(trico : es&uerda, assim(trico : direita ou nen!uma

dessas alternati#as$ Yustifi&ue a sua resposta 0#e"a pg$ H 3 PLT1+


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ol%gono de Frequncia

R$. Assim(trica : es&uerda, pois os 'locos possuem uma cauda : es&uerda$

D1 Construa um polgono de fre&u-ncia para a distri'uio dada no item 1 0#e"a

pg$ MK 3 PLT1+

Construa um diagrama ramo4e4fol!a com as notas o'tidas pelo alunos do M e D

perodo de Administrao$

6 C!a#e. Z6

M

D 6 6 5

5 6 6 6

H 6 6 6 5 5 5 5

K 6 6 6 5 5 5 5

I 6 6 6 6 6 5 5

J 6 6 6 5 5 5

MConstrua um diagrama de pi))a com as fre&u-ncias relati#as das notas o'tidas pelos

alunos do M e D perodo de Administrao$


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6,6M [ 6,6H [ 6,B [ 6,B [ 6,M5 [ 6,D B \ B667

6,6M x B66 M7

6,6H x B66 H7

6,B x B66 B7

6,B x B66 B7

6,M5 x B66 M57

6,D x B66 D7

&'('

12%

21%&)'

*+'

,ota-

Construa um mapa de disperso com as notas o'tidas pelos alunos do M e do Dperodo de Administrao$


28/35

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

0

1

23

4

5

6

ETAPA : PASSO 1

&orrelao e %e4resso "inear

A regresso linear e a correlao so duas t(cnicas, esto estreitamente relacionadas e

en#ol#em a anlise de correlao, d o numero &ue resume o grau de relacionamento

entre duas #ari#eis$ A anlise de regresso tem como resultado uma e&uao

matemtica &ue descre#e o relacionamento, assim de#emos considerar as #ari#eis,

como peso e altura$

&orrelao

8 o'"eti#o do estudo correlacional, ( a determinao da forma de duas o'ser#aes$ 8

termo @Correlao significa literalmente relacionamento, pois indica at( &ue ponto os

#alores de uma #ari#el esto relacionadas com os das outras, ou se"a, a correlao

mede a fora, ou o grau de relacionamento entre duas #ari#eis so plotados usando4se

coordenadas x e ?, os pontos no daro uma ideia se existe ou no correlao entre as

duas #ari#eis$

A determinao da correlao entre duas #ari#eis por meio de uma inspeo nos pares

anotados ou no diagrama de disperso correspondente, ( pouco, depende do treinamento

e da senilidade do o'ser#ador$

%e4resso linear

A regresso linear simples constitui uma tentati#a de esta'elecer e&uao matemtica

linear 0lin!a reta1 &ue descre#a o relacionamento entre duas #ari#eis$


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A finalidade de uma e&uao de regresso seria ento estimar #alores de uma #ari#el$

ETAPA : PASSO 6 CDesa/io A

Ta'ela 3 Seleo de pontos de lo"as$

Coela!"o#$nea

Colnas 1 e2

n &'aes( = 14

&)eason( = 0,9583*C 95% = 0.87 a 0.99


30/35

*C 99% = 0.82 a 0.99

+2 = 0,9184

= 11,6179

# = 12

&'( = 0.0001

)oe 0.05 = 1

)oe 0.01 = 1

Grfco de .i-per-/o Linear


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ETAPA : PASSO 6 CDesa/io

6J Desa/io

A respeito dos dados amostrais apresentados na ta'ela , podemos afirmar.

U 3 o coeficiente de correlao dePearsonpara os dados amostrais apresentados na

ta'ela ( dado por r 6,J5HH+

1M::6;7 ;=LM ;=LMM11NL:L

%) Sim esta certa por,ue @ correlao de Pearson ( de ;=LMMJ

UU 3 e&uao de regresso de mnimos &uadrados para os dados apresentados na ta'ela

( dada por. Y X x BHJD,K6D MH,HJB+

6Jy=m x+b

m=n xy (x )(y)

n x2(x)

b=ym x=y

n

mx

n


32/35

m=164427037

6593646113=0,025

b=3.819

80,025.

163853

8=477,375512,041=34,666

y=0,025 x34,666

UUU 3 a m(dia pre#ista de #endas semanais para uma lo"a &ue ten!a M66 metros

&uadrados de rea ser de aproximadamente B$K66 0mil!ares de R]1$

7J y=300m x=12.700

y=0,025 .12,70034,666=282,83 283m

U2 3 se as #endas da lo"a K forem iguais a 5$MDM 0mil!ares de R]1, a m(dia pre#ista de

#endas semanais ser de aproximadamente 566 metros &uadrados$

:J y=500m2=x=5.343

y=0,025 .5,34334,666=98,9199m

Passo 3


33/35

Resol#er os desafios A e $ Yulgar as afirmaes apresentadas no desafio , como

certas ou erradas$ 8s clculos reali)ados para tal "ulgamento, utili)ando osoftware

Biostat !"#, de#em ser de#idamente registrados$

Para o desafio .

Associar o n*mero B, se a afirmao U esti#er certa$

Associar o n*mero 6, se a afirmao U esti#er errada$

Associar o n*mero 6, se a afirmao UU esti#er certa$

Associar o n*mero B, se a afirmao UU esti#er errada$

Associar o n*mero 6, se a afirmao UUU esti#er certa$

Associar o n*mero B, se a afirmao UUU esti#er errada$

Associar o n*mero B, se a afirmao U2 esti#er certa

$

Associar o n*mero 6, se a afirmao U2 esti#er errada$


34/35

&oncluso

picos citados, podemos concluir &ue Correlao eRegresso linear so um tema estatstico de grande import=ncia e utilidade, no s> nas

disciplinas, mas tam'(m em di#ersas profisses e grandes estudos$ %studar esse tema

sempre nos a"udar a mel!orar nossa percepo estatstica, fornecendo um raciocnio

l>gico completo, e dados e informaes mais precisas, em &ual&uer situao ou como

fonte de pes&uisas$


35/35

i*lio4ra/ia

'//.$nfoescola.co/esa$s$ca/e$as-e-$s'esao/

'//.'oalecacao.co./ecacao/a$os/30521/$nocao-as-

e$as-e-$s'esao

'//.'oaleenc$a$s.co./e$as-e-'os$%C3%7%C3%3o.''

http://www.andremachado.org

)# 731 - sas$ca :esc$$;a
http://www.infoescola.com/estatistica/medidas-de-dispersao/http://www.portaleducacao.com.br/educacao/artigos/30521/introducao-as-medidas-de-dispersaohttp://www.portaleducacao.com.br/educacao/artigos/30521/introducao-as-medidas-de-dispersaohttp://www.portalgerenciais.com.br/medidas-de-posi%C3%A7%C3%A3o.phphttp://www.andremachado.org/http://www.portaleducacao.com.br/educacao/artigos/30521/introducao-as-medidas-de-dispersaohttp://www.portaleducacao.com.br/educacao/artigos/30521/introducao-as-medidas-de-dispersaohttp://www.portalgerenciais.com.br/medidas-de-posi%C3%A7%C3%A3o.phphttp://www.andremachado.org/http://www.infoescola.com/estatistica/medidas-de-dispersao/

ATPS Estatística - Completa

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