ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE COM APLICAÇÕES PARA ...

ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE COM APLICAÇÕES PARA

ENGENHEIROS E CIENTISTAS

Bhisham C. GuptaProfessor de Estatística

University of Southern MainePortland, ME

Irwin GuttmanProfessor Emérito de Estatística

SUNY at Buffalo eUniversity of Toronto, Canada

Tradução e revisão TécnicaAna Maria Lima de Farias, D.Sc.

Professora-Associada, UFFVera regina Lima de Farias e Flores, M.Sc. Anteriormente Professora Adjunta, UFMG

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Traduzido deSTATISTICS AND PROBABILITY WITH APPLICATIONS FOR ENGINEERS AND SCIENTISTIS, FIRST EDITION Copyright © 2013 by John Wiley & Sons, Inc. All Rights Reserved. Authorized translation from the English language edition published by John Wiley & Sons Limi- ted. Responsibility for the accuracy of the translation rests solely with LTC — Livros Técnicos e Científicos Editora Ltda., and is not the responsibility of John Wiley & Sons Limited. No part of this book may be reproduced in any form without the written permission of the original copyright holder, John Wiley & Sons Limited.

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G985e

Gupta, C. Bhisham Estatística e probabilidade com aplicações para engenheiros e cientistas / Bhisham C. Gupta, Irwin Guttman ; tradução Ana Maria Lima de Farias, Vera Regina Lima de Farias e Flores. - 1. ed. - Rio de Janeiro : LTC, 2017. il. ; 28 cm. Tradução de: Statistics and probability with applications for engineers and scientists ApêndiceInclui bibliografia e índiceISBN 978-85-216-3074-6

1. Estatística. 2. Estatística matemática. 3. Probabilidade. I. Guttman, Irwin. II. Farias, Ana Maria Lima de. III. Flores, Vera Regina Lima de Farias e. IV. Título.

16-30072 CDD: 519.5 CDU: 519.2


Sumário

Prefácio xvii

Capítulo 1 | Introdução 1

1.1 Experimento Planejado 1 1.1.1 Motivação para o Estudo 2 1.1.2 Investigação 4 1.1.3 Mudança de Critérios 4 1.1.4 Resumo das Várias Fases da Investigação 4 1.2 Uma Pesquisa 5 1.3 Um Estudo Observacional 5 1.4 Um Conjunto de Dados Históricos 6 1.5 Uma Breve Descrição do que é Visto Neste Livro 6

PARTE I

Capítulo 2 | Descrição Gráfica e Numérica de Dados 11

2.1 Começando com a Estatística 11 2.1.1 O que é Estatística? 11 2.1.2 População e Amostra em um Estudo Estatístico 12 2.2 Classificação de Vários Tipos de Dados 14 2.2.1 Dados Nominais 15 2.2.2 Dados Ordinais 15 2.2.3 Dados Intervalares 15 2.2.4 Dados de Razão 16 2.3 Tabelas de Distribuição de Frequência para Dados Qualitativos e Quantitativos 16 2.3.1 Dados Qualitativos 17 2.3.2 Dados Quantitativos 19 2.4 Descrição Gráfica de Dados Qualitativos e Quantitativos 23 2.4.1 Diagrama de Pontos 23 2.4.2 Gráfico de Setores (Pizza) 24 2.4.3 Gráfico de Barras 25 2.4.4 Histogramas 28 2.4.5 Gráfico de Linha 33 2.4.6 Diagrama de Ramo e Folhas 34 2.5 Medidas Numéricas de Dados Quantitativos 38 2.5.1 Medidas de Centralidade 38 2.5.2 Medidas de Dispersão 43 2.6 Medidas Numéricas de Dados Agrupados 50 2.6.1 Média de Dados Agrupados 50 2.6.2 Mediana de Dados Agrupados 51 2.6.3 Moda de Dados Agrupados 51 2.6.4 Variância de Dados Agrupados 52 2.7 Medidas de Posição Relativa 53 2.7.1 Percentis 53 2.7.2 Quartis 54 2.7.3 Amplitude Interquartil 54 2.7.4 Coeficiente de Variação 55 2.8 Diagrama de Caixa 56 2.8.1 Construção de um Diagrama de Caixa 56 2.8.2 Como Usar um Diagrama de Caixa 57


2.9 Medidas de Associação 61 2.10 Estudos de Caso 64 2.11 Usando o JMP® 66

Problemas Práticos de Revisão 66

Capítulo 3 | elementos de Probabilidade 73

3.1 Introdução 73 3.2 Experimentos Aleatórios, Espaços Amostrais e Eventos 74 3.2.1 Experimentos Aleatórios e Espaços Amostrais 74 3.2.2 Eventos 75 3.3 Conceitos de Probabilidade 77 3.4 Técnicas de Contagem de Pontos Amostrais 81 3.4.1 Diagrama de Árvore 81 3.4.2 Permutações 83 3.4.3 Combinações 83 3.4.4 Arranjos de n Objetos Envolvendo Vários Tipos de Objetos 84 3.5 Probabilidade Condicional 86 3.6 Teorema de Bayes 88 3.7 Introdução às Variáveis Aleatórias 91


Capítulo 4 | Variáveis Aleatórias Discretas e Algumas Importantes Distribuições de Probabilidade Discreta 98

4.1 Descrições Gráficas de Distribuições Discretas 98 4.2 Média e Variância de uma Variável Aleatória Discreta 100 4.2.1 Valor Esperado de Variáveis Aleatórias Discretas e de Suas Funções 100 4.2.2 A Função Geradora de Momentos – Valor Esperado de uma Função Especial de X 101 4.3 A Distribuição Uniforme Discreta 103 4.4 A Distribuição Hipergeométrica 104 4.5 A Distribuição de Bernoulli 108 4.6 A Distribuição Binomial 108 4.7 A Distribuição Multinomial 111 4.8 A Distribuição de Poisson 113 4.8.1 Definição e Propriedades da Distribuição de Poisson 113 4.8.2 Processo de Poisson 113 4.8.3 Distribuição de Poisson como Forma Limite da Binomial 113 4.9 A Distribuição Binomial Negativa 117 4.10 Algumas Deduções e Provas (Opcional) 119 4.11 Um Estudo de Caso 119 4.12 Usando o JMP 120


Capítulo 5 | Variáveis Aleatórias Contínuas e Algumas Importantes Distribuições de Probabilidade Contínuas 126

5.1 Variáveis Aleatórias Contínuas 126 5.2 Média e Variância de Variáveis Aleatórias Contínuas 128 5.2.1 Valor Esperado de Variáveis Aleatórias Contínuas e Suas Funções 128 5.2.2 Função Geradora de Momentos – Valor Esperado de uma Função Especial de X 130 5.3 Desigualdade de Chebychev 132 5.4 A Distribuição Uniforme 133 5.4.1 Definição e Propriedades 133 5.4.2 Média e Desvio-Padrão da Distribuição Uniforme 136 5.5 A Distribuição Normal 137 5.5.1 Definições e Propriedades 137 5.5.2 A Distribuição Normal Padrão 139

x Sumário


5.5.3 A Função Geradora de Momentos da Distribuição Normal 143 5.6 Distribuição de Combinação Linear de Variáveis Normais Independentes 144 5.7 Aproximação das Distribuições Binomial e de Poisson pela Distribuição Normal 147 5.7.1 Aproximação da Distribuição Binomial pela Distribuição Normal 147 5.7.2 Aproximação da Distribuição de Poisson pela Distribuição Normal 149 5.8 Um Teste de Normalidade 149 5.9 Modelos Probabilísticos Comumente Usados na Teoria da Confiabilidade 153 5.9.1 A Distribuição Lognormal 153 5.9.2 A Distribuição Exponencial 156 5.9.3 A Distribuição Gama 160 5.9.4 A Distribuição de Weibull 162 5.10 Um Estudo de Caso 165 5.11 Usando o JMP 166


Capítulo 6 | Distribuição de Funções de Variáveis Aleatórias 173

6.1 Introdução 173 6.2 Funções de Distribuições de Duas Variáveis Aleatórias 173 6.2.1 Caso de Duas Variáveis Aleatórias Discretas 173 6.2.2 Caso de Duas Variáveis Aleatórias Contínuas 176 6.2.3 O Valor Médio e a Variância de Funções de Duas Variáveis Aleatórias 177 6.2.4 Distribuições Condicionais 178 6.2.5 Correlação entre Duas Variáveis Aleatórias 180 6.2.6 Distribuição Normal Bivariada 183 6.3 Extensão para Várias Variáveis Aleatórias 185 6.4 A Função Geradora de Momento Revisitada 186


Capítulo 7 | Distribuições Amostrais 192

7.1 Amostragem Aleatória 192 7.1.1 Amostragem Aleatória de uma População Infinita 192 7.1.2 Amostragem Aleatória de uma População Finita 194 7.2 A Distribuição Amostral da Média 195 7.2.1 População Amostrada Normal 196 7.2.2 População Amostrada Não Normal 196 7.2.3 O Teorema Limite Central 196 7.3 Amostragem de uma População Normal 200 7.3.1 A Distribuição Qui-Quadrado 201 7.3.2 A Distribuição t de Student 206 7.3.3 Distribuição F de Snedecor 209 7.4 Estatísticas de Ordem 211 7.5 Usando o JMP 211


Capítulo 8 | estimação de Parâmetros Populacionais 214

8.1 Introdução 214 8.2 Estimadores Pontuais para a Média e a Variância Populacionais 215 8.2.1 Propriedades dos Estimadores Pontuais 216 8.2.2 Métodos para a Determinação de Estimadores Pontuais 218 8.3 Estimadores Intervalares para a Média m de uma População Normal 223 8.3.1 r 2 Conhecida 223 8.3.2 r 2 Desconhecida 225 8.3.3 Tamanho Amostral Grande 226 8.4 Estimadores Intervalares para a Diferença das Médias de Duas Populações Normais 231 8.4.1 Variâncias Conhecidas 231 8.4.2 Variâncias Desconhecidas 232 8.5 Estimadores Intervalares para a Variância de uma População Normal 238

Sumário xi


8.6 Estimador Intervalar para a Razão das Variâncias de duas Populações Normais 241 8.7 Estimadores Pontual e Intervalar para os Parâmetros de Populações Binomiais 244 8.7.1 Uma População Binomial 244 8.7.2 Duas Populações Binomiais 245 8.8 Determinação do Tamanho Amostral 248 8.8.1 Média de uma População 249 8.8.2 Diferença entre Duas Médias Populacionais 249 8.8.3 Uma Proporção Populacional 250 8.8.4 Diferença entre Duas Proporções Populacionais 251 8.9 Alguma Informação Suplementar 252 8.10 Um Estudo de Caso 252 8.11 Usando o JMP 252


Capítulo 9 | Teste de Hipótese 258

9.1 Introdução 258 9.2 Conceitos Básicos do Teste de uma Hipótese Estatística 259 9.2.1 Formulação de Hipótese 259 9.2.2 Avaliação de Risco 260 9.3 Testes Relativos à Média de uma População Normal com Variância Conhecida 262 9.3.1 Caso do Teste de Uma Cauda (à Esquerda) 262 9.3.2 Caso do Teste de Uma Cauda (à Direita) 265 9.3.3 Caso de um Teste de Duas Caudas 266 9.4 Testes Relativos à Média de uma População Normal com Variância Desconhecida 271 9.4.1 Caso de Teste Unilateral à Esquerda 271 9.4.2 Caso de Teste de Cauda Direita 272 9.4.3 Caso de Duas Caudas 273 9.5 Teoria de Grandes Amostras 275 9.6 Testes Relativos à Diferença de Médias de Duas Populações que Têm Distribuições com Variâncias Conhecidas 277 9.6.1 O Teste de Cauda Esquerda 277 9.6.2 O Teste da Cauda Direita 278 9.6.3 O Teste de Duas Caudas 279 9.7 Testes Relativos à Diferença de Médias de Duas Populações que Têm Distribuições Normais com Variâncias Desconhecidas 282 9.7.1 Duas Populações com Variâncias Iguais 282 9.7.2 Duas Populações com Variâncias Desiguais 285 9.7.3 O Teste t Emparelhado 287 9.8 Teste de Proporções Populacionais 291 9.8.1 Teste Relativo a Uma Proporção Populacional 291 9.8.2 Teste Relativo à Diferença entre Duas Proporções Populacionais 293 9.9 Testes Relativos à Variância de uma População Normal 295 9.10 Testes Relativos à Razão de Variâncias de Duas Populações Normais 298 9.11 Teste de Hipóteses Estatísticas Usando Intervalos de Confiança 301 9.12 Testes Sequenciais de Hipóteses 302 9.12.1 Procedimento de Teste Sequencial de Uma Cauda 302 9.12.2 Um Procedimento de Teste Sequencial de Duas Caudas 309 9.13 Estudos de Caso 311 9.14 Usando o JMP 312


PARTE II

Capítulo 10 | elementos de Teoria de Confiabilidade 323 10.1 A Função de Confiabilidade 323 10.1.1 A Função Taxa de Risco 324

xii Sumário


10.1.2 Empregando a Função de Risco 330 10.2 Estimação: Distribuição Exponencial 331 10.3 Teste de Hipótese: Distribuição Exponencial 336 10.4 Estimação: Distribuição de Weibull 337 10.5 Estudos de Caso 343 10.6 Usando o JMP 344


Capítulo 11 | Controle estatístico da Qualidade — Gráficos de Controle da Fase I 346

11.1 Conceitos Básicos da Qualidade e Seus Benefícios 347 11.2 O que é um Processo e Algumas Ferramentas Valiosas 347 11.2.1 Folha de Verificação 348 11.2.2 Gráfico de Pareto 348 11.2.3 Diagrama de Causa e Efeito (Espinha de Peixe ou de Ishikawa) 352 11.2.4 Diagrama de Concentração de Defeito 353 11.3 Causas Comuns e Atribuíveis 353 11.3.1 Avaliação de Processo 354 11.3.2 Ação sobre o Processo 354 11.3.3 Ação sobre a Saída 354 11.3.4 Variação 354 11.4 Gráficos de Controle 355 11.4.1 Preparação para Uso dos Gráficos de Controle 356 11.4.2 Benefícios de um Gráfico de Controle 357 11.4.3 Limites de Controle Versus Limites de Especificação 359 11.5 Gráficos de Controle para Variáveis 360 11.5.1 Gráficos de Controle de Shewhart X

– e R 360

11.5.2 Gráficos de Controle de Shewhart X–

e R Quando a Média do Processo m e o Desvio-padrão do Processo s São Conhecidos 365 11.5.3 Gráficos de Controle de Shewhart X

– e S 365

11.6 Gráficos de Controle para Atributos 372 11.6.1 O Gráfico P: Gráfico de Controle para a Fração de Unidades Não Conformes 373 11.6.2 O Gráfico de Controle P: Gráfico de Controle para Fração Não Conforme com Tamanhos Amostrais Variáveis 376 11.6.3 O Gráfico de Controle np: Gráfico de Controle para o Número de Unidades Não Conformes 379 11.6.4 O Gráfico de Controle c 380 11.6.5 O Gráfico de Controle u 383 11.7 Capacidade do Processo 388 11.8 Estudos de Caso 391 11.9 Usando o JMP 392


Capítulo 12 | Controle estatístico da Qualidade — Gráficos de Controle da Fase II 398

12.1 Introdução 398 12.2 Conceitos Básicos do Gráfico de Controle CUSUM 399 12.3 Planejamento de Um Gráfico de Controle CUSUM 401 12.3.1 Gráfico de Controle Cusum Bilateral Usando um Procedimento Numérico 402 12.3.2 A Característica de Resposta Inicial Rápida (RIR) para o Gráfico de Controle CUSUM 406 12.3.3 O Gráfico de Controle Combinado Shewhart-CUSUM 409 12.3.4 O Gráfico de Controle CUSUM para o Controle da Variabilidade do Processo 410 12.4 O Gráfico de Controle da Média Móvel (MM) 411 12.5 Gráfico de Controle de Média Móvel Exponencialmente Ponderada (MMEP) 415 12.6 Estudos de Caso 419 12.7 Usando o JMP 420


Sumário xiii


Capítulo 13 | Análise de Dados Categóricos 423

13.1 Introdução 423 13.2 O Teste Qui-Quadrado da Qualidade do Ajuste 423 13.3 Tabelas de Contingência 430 13.3.1 O Caso 2 3 2 de Parâmetros Conhecidos 430 13.3.2 O Caso 2 3 2 com Parâmetros Desconhecidos 431 13.3.3 A Tabela de Contingência r 3 s 433 13.4 Teste Qui-Quadrado para Homogeneidade 436 13.5 Comentários sobre a Distribuição da Estatística de Falta de Ajuste 439 13.6 Estudos de Caso 440


Capítulo 14 | Testes Não Paramétricos 446

14.1 Introdução 446 14.2 O Teste dos Sinais 446 14.2.1 Teste de Uma Amostra 446 14.2.2 O Teste de Postos com Sinais de Wilcoxon 449 14.2.3 Teste de Duas Amostras 451 14.3 Teste W de Mann-Whitney (Wilcoxon) para Duas Amostras 455 14.4 Teste de Sequências 457 14.4.1 Sequências Acima e Abaixo da Mediana 457 14.4.2 O Teste de Sequências de Wald-Wolfowitz 459 14.5 Correlação de Postos de Spearman 461 14.6 Usando o JMP 463


Capítulo 15 | Análise de Regressão Linear Simples 467

15.1 Introdução 467 15.2 Ajuste de um Modelo de Regressão Linear Simples 468 15.2.1 Modelo de Regressão Linear Simples 468 15.2.2 Ajustando uma Reta por Mínimos Quadrados 470 15.2.3 Distribuição Amostral dos Estimadores dos Coeficientes de Regressão 474 15.3 Estimador Não Viesado de r 2 477 15.4 Mais Inferências Relativas aos Coeficientes de Regressão (a0, a1), E(Y) e Y 479 15.4.1 Intervalo de Confiança para a1 com Coeficiente de Confiança (1 – `) 479 15.4.2 Intervalo de Confiança para a0 com Coeficiente de Confiança (1 – `) 480 15.4.3 Intervalo de Confiança para E(Y|X) com Coeficiente de Confiança (1 – `) 480 15.4.4 Intervalo de Predição para uma Observação Futura Y com Coeficiente de Confiança (1 – `) 483 15.5 Testes de Hipóteses para a0 e a1 486 15.5.1 Teste de Hipótese para a1 487 15.5.2 Teste de Hipótese para a0 487 15.6 Abordagem da Análise da Variância à Análise de Regressão Linear Simples 491 15.7 Análise de Resíduos 495 15.8 Transformações 502 15.9 Inferência sobre q 508 15.10 Um Estudo de Caso 510 15.11 Usando o JMP 511


Capítulo 16 | Análise de Regressão Linear Múltipla 516

16.1 Introdução 516 16.2 Modelos de Regressão Linear Múltipla 517 16.3 Estimação dos Coeficientes de Regressão 520 16.3.1 Estimação dos Coeficientes de Regressão Usando Notação Matricial 521

xiv Sumário


16.3.2 Propriedades dos Estimadores de Mínimos Quadrados 523 16.3.3 A Tabela da Análise da Variância 523 16.3.4 Mais Inferências sobre Coeficientes de Regressão 525 16.4 Modelo de Regressão Linear Múltipla Usando Variáveis Preditoras Quantitativas e Qualitativas 530 16.4.1 Variável Qualitativa Única com Duas Categorias 531 16.4.2 Variável Qualitativa Única com Três ou Mais Categorias 531 16.5 Coeficientes de Regressão Padronizados 540 16.5.1 Multicolinearidade 541 16.5.2 Consequências da Multicolinearidade 542 16.6 Construindo Modelos de Predição Tipo Regressão 543 16.6.1 Primeira Variável a Entrar no Modelo 543 16.7 Análise de Resíduos e Certos Critérios para Seleção do Modelo 546 16.7.1 Análise de Resíduos 546 16.7.2 Certos Critérios para Seleção do Modelo 547 16.8 Regressão Logística 551 16.9 Estudos de Caso 554 16.10 Usando o JMP 556


Capítulo 17 | Análise de Variância 562

17.1 Introdução 563 17.2 Modelos de Planejamento 563 17.2.1 Parâmetros Estimáveis 563 17.2.2 Funções Estimáveis 564 17.3 Esquemas Experimentais de um Critério 565 17.3.1 O Modelo e Sua Análise 565 17.3.2 Intervalos de Confiança para Médias de Tratamentos 569 17.3.3 Comparações Múltiplas 573 17.3.4 Determinação do Tamanho Amostral 578 17.3.5 O Teste de Kruskal-Wallis para Esquemas de Um Fator (Método Não Paramétrico) 579 17.4 Planejamentos em Blocos Completamente Aleatorizados 582 17.4.1 O Teste Fr de Friedman para Planejamento em Blocos Completamente Aleatorizado (Método Não Paramétrico) 588 17.4.2 Experimentos com Uma Observação Ausente em um Experimento de Planejamento BCA 589 17.4.3 Experimentos com Várias Observações Ausentes em um Experimento de

Planejamento BCA 589 17.5 Esquemas Experimentais de Dois Fatores 591 17.5.1 Esquemas Experimentais de Dois Fatores com Uma Observação por Cela 593 17.5.2 Esquemas Experimentais de Dois Fatores com r > 1 Observações por Cela 593 17.5.3 Blocos em Esquemas Experimentais de Dois Fatores 601 17.5.4 Extensão Para n Fatores dos Planejamentos Experimentais de Dois Fatores 601 17.6 Planejamentos de Quadrados Latinos 603 17.7 Modelos de Efeitos Aleatórios e de Efeitos Mistos 608 17.7.1 Modelo de Efeitos Aleatórios 608 17.7.2 Modelo de Efeitos Mistos 609 17.7.3 Planejamentos Aninhados (Hierárquicos) 610 17.8 Um Estudo de Caso 616 17.9 Usando o JMP 616


Capítulo 18 | Planejamentos Fatoriais 2k 628

18.1 Introdução 628 18.2 Os Planejamentos Fatoriais 629

Sumário xv


18.3 O Planejamento Fatorial 2k 630 18.4 Planejamentos Fatoriais 2k Não Replicados 637 18.5 Blocos no Planejamento Fatorial 2k 642 18.5.1 Confundimento no Planejamento Fatorial 2k 642 18.5.2 Algoritmo de Yates para Planejamentos Fatoriais 2k 647 18.6 Os Planejamentos Fatoriais Fracionados 2k 649 18.6.1 Replicação de Metade de um Planejamento Fatorial 2k 649 18.6.2 Replicação de Um Quarto de um Planejamento Fatorial 2k 653 18.7 Estudos de Caso 657 18.8 Usando JMP 658


Capítulo 19 | Superfícies de Resposta (Disponível no Site da LTC editora)

Apêndices 664

Apêndice A | Tabelas estatísticas 666

Apêndice B | Respostas a Problemas Selecionados 700

Apêndice C | Bibliografia 716

Índice 720

xvi Sumário


Prefácio

Público-alvo

Este é um livro-texto introdutório de estatística e probabilidade aplicadas para estudantes de gra-duação em engenharia e ciências naturais. Inicia-se em um nível adequado àqueles que não foram antes expostos à estatística e à probabilidade e os leva a um nível de proficiência em várias técnicas estatísticas. Este texto se divide em duas partes: a Parte I discute a estatística descritiva, conceitos de probabilidade, distribuições de probabilidade, distribuições amostrais, estimação e teste de hipóteses, e a Parte II discute vários tópicos de estatística aplicada, incluindo alguma teoria de confiabilidade, gráficos de controle estatístico da qualidade das fases I e II, algumas técnicas não paramétricas, aná-lise de dados categóricos, análise de regressão linear simples e múltipla, planejamento e análise da variância com ênfase em planejamentos fatoriais 2k e metodologia de superfície de resposta.

Este texto é adequado para um curso de graduação de um ou dois semestres sequenciais. A apre-sentação do material propicia aos professores bastante flexibilidade para selecionar e escolher tópicos que cobrem o conteúdo de seus cursos. No entanto, achamos que um primeiro curso para graduações em engenharia e ciências deve incluir os Capítulos 1 e 2, uma breve discussão sobre probabilidade no Capítulo 3, distribuições discretas e contínuas selecionadas dos Capítulos 4 e 5, com maior ênfase na distribuição normal, Capítulos 7 a 9, e alguns dos tópicos da Parte II que satisfaçam as necessi-dades do grupo particular de estudantes. Por exemplo, alguma discussão do material sobre análise de regressão e planejamento de experimentos nos Capítulos 15 e 17 pode ser útil. Um curso de dois semestres pode cobrir todo o livro. O único pré-requisito é um curso introdutório de cálculo, que to-dos os estudantes de engenharia e ciências devem fazer.

Devido a considerações de espaço, algumas demonstrações e deduções, certos tópicos de interesse de nível avançado, incluindo o Capítulo 9 sobre superfície de resposta, não estão incluídos no texto, mas estão disponíveis no site da Editora LTC.

MoTivaÇÃo

Os estudantes se deparam com problemas de análise de dados em muitas áreas dos currículos de engenharia ou de ciências naturais. Em suas vidas profissionais, engenheiros e cientistas frequente-mente encontram situações, em suas áreas de atuação, que exigem a análise de dados. Com frequ-ência, devem planejar a investigação que gera dados (uma atividade eufemisticamente chamada de planejamento de experimentos), analisar os dados obtidos e interpretar os resultados. Outros pro-blemas e investigações podem se relacionar com a manutenção da qualidade de produtos existentes ou com o desenvolvimento de novos produtos, ou com um resultado desejado em uma investigação dos mecanismos subjacentes que governam certo processo.

O conhecimento de como “planejar” uma investigação particular para a obtenção de dados confiá- veis deve ser acompanhado do conhecimento de ferramentas estatísticas descritivas e de inferência que permitam a análise adequada e a interpretação de tais dados. O objetivo deste livro é expor, ao não iniciado, os métodos estatísticos que lidam com a geração de dados para diferentes (mas frequen-temente encontrados) tipos de investigações, e discutir como analisar e interpretar os dados gerados.

HiSTÓRia

Este texto tem suas raízes em três edições de Estatística Introdutória para Engenharia, a primeira em coautoria com Irwin Guttman e com o falecido grande Samuel Wilks. O Professor J. Stuart Hunter (Princeton University), um dos melhores expositores na profissão de estatístico, renomado pesqui-sador, e colega do Professor Wilks, juntou-se ao Professor Guttman para produzir as edições dois e três. Todas as três edições foram publicadas por John Wiley & Sons, sendo que a terceira edição apareceu em 1982.


aboRDaGEM

Neste texto, enfatizamos tanto a estatística descritiva quanto a inferencial. Primeiramente, damos de-talhes da estatística descritiva e, então, continuamos com uma discussão elementar dos fundamentos da teoria da probabilidade subjacente a muitas das técnicas estatísticas discutidas neste texto. Em seguida, abordamos uma grande variedade de técnicas estatísticas, tais como estimação estatística, métodos de regressão, controle estatístico da qualidade (com ênfase nos gráficos de controle da fases I e II), e índices da capacidade do processo, métodos não paramétricos, elementos da teoria da con-fiabilidade e semelhantes. Uma característica dessas discussões é que todos os conceitos estatísticos se apoiam em um grande número de exemplos que usam dados encontrados em situações da vida real. Ilustramos, também, como os pacotes estatísticos MINITAB® Versão 16, Microsoft Excel® Versão Windows 2007 e JMP® Versão 9 podem ser usados para ajudar na análise de vários conjuntos de dados.

Outra característica deste texto é a cobertura em um nível adequado e compreensível do planeja-mento de experimentos. Isso inclui uma discussão de planejamentos em blocos aleatorizados, pla-nejamentos de um e dois critérios, planejamentos de quadrados latinos, planejamentos fatoriais 2k, planejamentos de superfície de resposta, entre outros. Como indicado acima, tudo é ilustrado com situações reais e junto com conjuntos de dados, apoiados pelo MINITAB, Microsoft Excel e JMP. Não conhecemos qualquer outro livro no mercado que aborde todos esses pacotes estatísticos.

caRacTERÍSTicaS MaRcaNTES

integração de Programas de computador

Como dito acima, incorporamos o MINITAB e o Microsoft Excel ao longo de todo o texto e apresen-tamos o JMP no final de cada capítulo. Nossa abordagem, passo a passo ao uso dos pacotes estatís-ticos, não exige qualquer conhecimento prévio desses pacotes estatísticos. Depois de completar um curso que usa este texto, os estudantes serão capazes de usar esses pacotes para a análise de dados estatísticos em seus campos de interesse.

amplitude da cobertura

Além da cobertura de muitas técnicas estatísticas populares, incluímos a discussão de certos aspec-tos das distribuições amostrais, testes não paramétricos, gráficos de controle da fase II, teoria da confiabilidade, planejamento de experimentos, e metodologia da superfície de resposta. Gráficos de controle da fase II são discutidos em um capítulo separado que inclui o uso de pacotes estatísticos para suas implementações.

Planejamento de experimentos e metodologia de superfície de resposta são tratados com su-ficiente amplitude e profundidade para serem apropriados para uma sequência de dois cursos em estatística para engenharia que inclua probabilidade e planejamento de experimentos.

Os dados reais nos exemplos e exercícios de trabalho em casa ilustram a importância da estatística e probabilidade como ferramentas para engenheiros e cientistas em suas vidas profissionais. Todos os conjuntos de dados com 20 ou mais pontos de dados estão disponíveis no site da editora LTC em três formatos: MINITAB, Microsoft Excel e JMP.

Os Estudos de Casos em cada capítulo ilustram ainda mais a importância das técnicas estatísticas na prática profissional.

aGRaDEciMENToS

Agradecemos aos seguintes revisores e colegas cujos comentários e sugestões foram valiosos na me-lhoria do texto:

xviii Prefácio


Agradecemos a William Belcher, Darwin Davis, Julie Ellis, Pushpa Gupta, Mohamad Ibourk, Ja-mes Lucas, Mary McShane-Vaughn, Louis Neveux e Phil Ramsey que ajudaram a encontrar con-juntos de dados apropriados para os estudos de casos. Agradecemos, também, a Laurie McDermott por sua ajuda na digitação de algumas partes desse manuscrito. Agradecimentos especiais a Eric Laflamme pela ajuda na escrita dos procedimentos do JMP/Excel e na criação das apresentações em PowerPoint®, a George Bernier pela ajuda na escrita dos livros de exercícios e macros do Excel, e a Patricia Miller e Brenda Townsend pela edição dos slides do PowerPoint e de algumas partes do manuscrito.

Agradecemos a Minitab Inc., SAS Institute Inc., e à Microsoft por nos permitirem imprimir neste livro fotografias de telas do MINITAB, JMP e Microsoft Excel.

Porções do texto são reproduzidas por permissão da American Society for Quality (ASQ), Applied Statistics for the Six Sigma Green Belt e Statistical Quality Control for the Six Sigma Green Belt de Bhisham C. Gupta e H. Fred Walker (Milwaukee: ASQ Quality Press, 2005, 2007). Para pedir esses livros, ligue para ASQ em 800-248-1946 ou 414-272-8575, ou visite o site http://www.asq.org/quality-press.

Gostaríamos também de expressar nossos agradecimentos e gratidão às pessoas da John Wiley, por seu apoio, confiança e orientação durante o tempo em que trabalhamos juntos para a realização deste projeto.

Os autores gostariam de agradecer a suas famílias. Bhisham reconhece a paciência e apoio de sua esposa, Swarn; das filhas, Anita e Anjali; de seu filho, Shiva; de seus genros, Prajay e Mark; nora, Adi-ti; e aos maravilhosos netos, Priya, Kaviya, Ayush e Amari. Por sua paciência e apoio, Irwin agradece a sua esposa, Mary; seu filho, Daniel; suas filhas, Karen e Shaun; maravilhosos netos, Liam, Teia e Sebastian; irmãos e esposas, Alvin e Rita, e Stanley e Gloria.

Bhisham GuptaIrwin Guttman

Prefácio xix


Material Suplementar

Este livro conta com os seguintes materiais suplementares:

Ilustrações da obra em formato de apresentação (acesso restrito a docentes);

PowerPoint Slides: Apresentações para uso em sala de aula (MS-PowerPoint) (acesso restrito a docentes);

Solutions Manual: manual de soluções em inglês, em formato (.pdf e MS-Word) (acesso restrito a docentes);

Capítulo 19: capítulo online em formato (.pdf) (acesso livre);

Excel Macros: Arquivos macros com entrada de dados (MS-Excel) (acesso livre);

Usando o JMP: Arquivos tutoriais com exemplos (MS-Word) (acesso livre);

Data Files: Arquivos de Dados – XLS, JMP, MTW (acesso livre);

Provas e demonstrações: adicionais sobre provas e derivações para os Capítulos 4, 5, 7, 8, 13, 15 e 17 (MS-Word) (acesso livre).

O acesso ao material suplementar é gratuito. Basta que o leitor se cadastre em nosso site (www.grupogen.com.br), faça seu login e clique em Ambiente de Aprendizagem, no menu superior do lado direito.

É rápido e fácil. Caso haja alguma mudança no sistema ou dificuldade de acesso, entre em contato conosco ([email protected]).

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ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE COM APLICAÇÕES PARA ...

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