MBAProf. Ms. Cristiane A. Castela1 UMC - Universidade de Mogi das Cruzes Escola Paulista de...

MBA Prof. Ms. Cristiane A. Castela 1

UMC - Universidade de Mogi das CruzesEscola Paulista de Negócios

Estatística AplicadaEstatística Aplicada

Aula 01Aula 01



Ementa:

Critérios estatísticos aplicados a determinação do risco dos investimentos. Medidas de tendência e de dispersão: média e variância, análise de risco e retorno e sua relação com a expectativa de resultados. Valor esperado. A estatística e probabilidade como instrumentos de análise financeira. Risco absoluto e risco relativo. Regressão linear e a determinação do risco relativo Beta. Intervalo de confiança.



Bibliografia Recomendada:

SALVATORI, B. V. Estatística Aplicada. São Paulo: Edicon, 2007.

LARSON, R e FARBER, B. Estatística Aplicada. São Paulo: Pearson, 2007.

FREUND, J. E. Estatística Aplicada – Economia, Administração e Contabilidade. São Paulo: Martins Fontes, 2007.



Estatística é a ciência interessada na coleta, organização, resumo, apresentação e análise dos dados, bem como na obtenção de conclusões e da tomada de decisões baseadas em tais análises

As informações obtidas por meio de coleta, análise, apresentação e interpretação dos dados proporcionam aos gerentes e tomadores de decisões uma melhor compreensão do ambiente empresarial e econômico e, assim, capacita-os a tomar decisões mais fundamentadas e de melhor qualidade.



Aplicações:Em reportagens mais aprofundadas sobre assuntos de interesse atual (ou não):• Melhores produtos de determinado ano;• Panorama econômico;• Dados sobre economia, índices de produção, preços de ações, taxas de juros, etc.

Algumas revistas fazem pesquisas anuais para conhecer os seus leitores... Saber, por exemplo, que 90% dos assinantes têm computador em casa, implica em várias medidas que podem ser tomadas:• Interesse dos assinantes em artigos sobre área de informática;• Incentivo para que os fabricantes de produtos para informática anunciem na revista, etc.



Principais fases do método estatístico:

1.Coleta e crítica dos dados;

2. Classificação e condensação dos dados;

3. Apresentação dos dados por meio de gráficos;

4. Descrição dos dados;

5. Análise dos resultados e previsão.



A estatística descritiva é ramo que trata da organização, do resumo e da apresentação dos dados.

A estatística inferencial é ramo que trata de tirar conclusões sobre uma população a partir de uma amostra. A ferramenta básica no estudo da estatística inferencial é probabilidade.

O processo de realização de uma pesquisa para coletar dados correspondentes à população inteira chama-se censo.



População: é a totalidade de itens, objetos ou pessoas sob considerações.

Amostra: é uma parte da população que é selecionada para análise (subconjunto de uma população).

A primeira tarefa de um estatístico é definir clara e precisamente o problema a ser estudado, qual a população envolvida e que amostra irá utilizar.

Parâmetro: é uma descrição numérica de uma característica da população.

Estatística: é uma descrição numérica de uma característica da amostra.



Retirada de Amostra Representativa

POPULAÇÃO

Estudos estatísticos somente com o uso dos

elementos da amostra

GENERALIZAÇÃO Inferência Estatística



Exemplo 1: Queremos obter informações sobre a audiência de certo programa de TV, na Grande São Paulo.

A população de interesse é o conjunto de todos os domicílios da região da Grande São Paulo que possuem TV.

A amostra é o conjunto dos domicílios que serão visitados.

Exemplo 2: Estudar a procedência dos candidatos a uma certa universidade.

População: Conjunto de todos os candidatos à referida universidade.

Amostra: Conjunto dos candidatos que serão entrevistados.



• Um grupo de crianças será escolhido para receber uma nova vacina contra meningite;

• Sorteamos um certo número de donas de casa, para testar um novo sabão em pó;

• Uma fábrica deseja saber se sua produção de biscoitos está com o sabor previsto;

• Aceitação popular de um certo projeto do governo.



Dê sua opinião sobre os tipos de problemas que surgiriam nos seguintes planos amostrais:

a) Para investigar a proporção dos operários de uma fábrica favoráveis à mudança do início das atividades das 7h para as 7:30, decidiu-se entrevistar os 30 primeiros operários que chegassem na fábrica na quarta-feira.

b) Mesmo procedimento, só que o objetivo é estimar o número do calçado dos operários.

c) Para estimar a porcentagem média da receita municipal investida em lazer, enviaram-se questionários a todas as prefeituras, e a amostra foi formada pelas prefeituras que enviaram respostas.

d) Para verificar o efeito de brinde nas vendas de sabão em pó, tomaram-se 4 supermercados da zona sul e 4 da zona norte de uma cidade. Nas 4 lojas da zona sul, o produto era vendido com brinde, enquanto que nas outras 4 era vendido sem brinde. No fim de um mês, compararam-se as vendas da zona sul com as da zona norte.



• Dados são os fatos e números coletados, analisados e sintetizados para apresentação e interpretação.

• Todos os dados coletados em um estudo em particular denominam-se conjunto de dados.

• Elementos são as entidades a respeito das quais se coletam dados.

• Variável é uma característica dos elementos que nos interessa.

• Os dados são obtidos coletando-se as medidas de cada variável de cada elemento de ume estudo.

• O conjunto de medidas obtidas correspondentes a determinado elemento designa-se observação.



Foi feita uma pesquisa com 15.000 pessoas que passaram pelo metrô Santa Cecília, em determinada semana, para saber o prato quente que os moradores da cidade de São Paulo mais apreciam e o número de refeições que cada um faz por dia.

População: moradores da cidade de São Paulo.

Amostra: 15.000 pessoas que passaram pelo metrô Santa Cecília em determinada semana.

Elementos: 15.000 pessoas.

Observação: prato quente e número de refeições por dia de um determinado elemento.

Variáveis: prato quente e número de refeições por dia.

Conjunto de dados: as respostas de todas as pessoas entrevistadas.



Informações numéricas

Informações não-numéricas

Números inteiros

Números decimais

É possível ordenar

Não é possível ordenar

Escalas de Medição

Escala nominal

Escala ordinal



Escala de Proporção

Escala Intervalar

• Os dados exibem as propriedades de dados ordinais e o intervalo entre os valores é expresso em termos de uma unidade de medida fixa.• Dados de intervalos são sempre numéricos.• Exemplo: pontuações em exames.

• Os dados têm todas as propriedade de dados de intervalos e a proporção de dois valores é significativa.• Essa escala exige que um valor zero seja incluído para indicar que não existe nada no ponto zero.• É possível comparar valores: o dobro de, um terço de, etc.• Exemplos: distância, altura, peso e tempo.



A direção de um parque contratou uma equipe de pesquisadores para coletar algumas informações sobre seus freqüentadores. Os cem entrevistados responderam a questões sobre sexo, idade, número de vezes por semana que vão ao parque, período de visita (manhã, tarde, começo da noite), tempo de permanência e quantia gasta nas dependências do parque. Cada um desses objetos de estudo corresponde a uma variável. Classifique as variáveis quanto ao tipo (qualitativa ou quantitativa).

Exercício 01

São qualitativas: sexo e período de visita. As demais são quantitativas.



Uma concessionária de automóveis tem cadastrados 3 500 clientes e fez uma pesquisa sobre a preferência de compra em relação a “cor” (branco, vermelho ou azul), “preço”, “número de portas” (duas ou quatro) e “estado de conservação” (novo ou usado). Foram consultados 210 clientes. Diante dessas informações, responda:

a) Qual é o universo estatístico e qual é a amostra dessa pesquisa?

b) Quais são as variáveis e qual é o tipo de cada uma?c) Quais os possíveis valores da variável “cor” nessa pesquisa?

Exercício 02

a) Universo estatístico: conjunto formado pela totalidade dos clientes (3 500); Amostra: conjunto formado pelos clientes consultados (250); b) Cor: qualitativa nominal; preço: quantitativa contínua; número de portas: quantitativa discreta; estado de conservação: qualitativa ordinal; c) Branca, vermelha e azul.



Seção Transversal: são dados coletados no mesmo intervalo de tempo ou aproximadamente no mesmo intervalo de tempo.

Exemplo: pesquisa feita com as pessoas no metrô: numa determinada semana.

Série Histórica: são dados coletados ao longo de diversos períodos.

Exemplo: preço do litro de gasolina ao longo dos últimos 20 anos.



Fontes Existentes: o pesquisador se utiliza de relatórios, revistas, arquivos, livros, coletas de dados utilizadas por instituições especializadas, etc. ou seja, os dados já existem (Fonte Secundária) – Pesquisa.

Estudos Estatísticos: as informações são obtidas diretamente pelo pesquisador, os dados necessários a uma aplicação em particular não se encontram disponíveis por meio das fontes existentes (Fonte Primária) – Experimento.



Indique se as populações a seguir devem ser consideradas finitas ou infinitas:

a) Todos os eleitores inscritos do estado da Califórnia.

b) Todos os aparelhos de televisão que poderiam ser produzidos pelo parque industrial da TV-M Company, em Allentown, Pensilvânia.

c) Todos os pedidos que poderiam ser processados por uma empresa de encomenda postal.

d) Todas as chamadas telefônicas de emergência que poderiam ser feitas a uma delegacia de polícia local.

e) Todos os componentes que a Fibercon, Inc., produziu no segundo turno de trabalho no dia 17 de maio.

ExercícioExercício

Finita

Infinita

Infinita

Infinita

Finita

MBAProf. Ms. Cristiane A. Castela1 UMC - Universidade de Mogi das Cruzes Escola Paulista de...

Documents

Transcript of MBAProf. Ms. Cristiane A. Castela1 UMC - Universidade de Mogi das Cruzes Escola Paulista de...