A apresentação está carregando. Por favor, espere

A apresentação está carregando. Por favor, espere

1 ESTATÍSTICA. 2 UDI - ESTATÍSTICA DESCRITIVA Ass 05: OUTROS ÍNDICES DE DISPERSÃO ESTATÍSTICA.

Apresentações semelhantes


Apresentação em tema: "1 ESTATÍSTICA. 2 UDI - ESTATÍSTICA DESCRITIVA Ass 05: OUTROS ÍNDICES DE DISPERSÃO ESTATÍSTICA."— Transcrição da apresentação:

1 1 ESTATÍSTICA

2 2 UDI - ESTATÍSTICA DESCRITIVA Ass 05: OUTROS ÍNDICES DE DISPERSÃO ESTATÍSTICA

3 3 OBJETIVOS ESPECÍFICOS >Determinar Desvio Médio (DM). >Calcular Coeficiente de Variação (CV) segundo Pearson e Thorndike. >Utilizar-se de dados estatísticos na tomada de decisão. >Concluir quanto à homogeneidade de fenômenos estatísticos através de índices de dispersão absolutos e relativos.

4 4 SUMÁRIO 1 - Conceitos Básicos Dispersão Absoluta Dispersão Relativa 2 - Desvio Médio (DM) 3 - Coeficiente de Variação

5 5 1 - CONCEITOS BÁSICOS Dispersão Absoluta Grau com o qual os dados numéricos tendem a se dispersar em torno do valor médio. Principais medidas de dispersão absoluta: > Amplitude Total (At ou R) > Desvio Médio (DM) > Variância (  2 ) e Desvio Padrão (  )

6 6 Dispersão Absoluta R = 2  2 = 0,6667  = 0,8165 R = 5  2 = 4,6667  = 2,1602 Menor dispersão Maior dispersão

7 7 Um desvio padrão de 50 kg é muito? Depende do fenômeno p/população de onças é muito p/população de blindados numa manobra, nem tanto

8 8 Dispersão Relativa Importância relativa da dispersão absoluta quando comparada com uma medida de tendência central. É medida em termos percentuais. Principais medidas de dispersão relativa: > Coeficiente de Variação de Pearson (CV P ) > Coeficiente de Variação de Thorndike (CV T ) 1 - CONCEITOS BÁSICOS

9 9 MEDIDAS DE DISPERSÃO - Resumo Medidas de dispersão absoluta: > Amplitude Total (At ou R) > Desvio Médio (DM) > Variância (  2 ) e Desvio Padrão (  ) Medidas de dispersão relativa: > Coef. de Variação de Pearson (CV P ) > Coef. de Variação de Thorndike (CV T )

10 10 SUMÁRIO 1 - Conceitos Básicos Dispersão Absoluta Dispersão Relativa 2 - Desvio Médio (DM) 3 - Coeficiente de Variação

11 DESVIO MÉDIO (DM) É a média aritmética dos valores absolutos dos desvios das observações em relação a média Média = DM = 2 Obs:  = 2,1602

12 12 Cálculo do Desvio Médio para DF

13 13 Cálculo do Desvio Médio para DF 2,5 5, ,14  = 5,

14 14 Cálculo do Desvio Médio para DF

15 15 Cálculo do Desvio Médio para DF  = 2,1332

16 16 DESVIO MÉDIO (DM) - Resumo É a média aritmética dos valores absolutos dos desvios das observações em relação a média. Para DF

17 17 Observação Importante: Não devemos estimar o DM pois ele é facilmente obtido. Aceita-se uma relação empírica entre DM e desvio padrão, porém apenas para fenômenos moderadamente assimétricos (|  3 |  0,05 ).

18 18 MEDIDAS DE DISPERSÃO - Resumo Medidas de dispersão absoluta: > Amplitude Total (At ou R) > Desvio Médio (DM) > Variância (  2 ) e Desvio Padrão (  ) Medidas de dispersão relativa: > Coef. de Variação de Pearson (CV P ) > Coef. de Variação de Thorndike (CV T )

19 19 SUMÁRIO 1 - Conceitos Básicos Dispersão Absoluta Dispersão Relativa 2 - Desvio Médio (DM) 3 - Coeficiente de Variação

20 COEFICIENTE DE VARIAÇÃO (CV) Os coeficientes de variação (CV) são medidas de dispersão relativa. Normalmente os CV são obtidos em termos percentuais.

21 COEFICIENTE DE VARIAÇÃO (CV) > Coef. de Variação de Pearson (CV P ) > Coef. de Variação de Thorndike (CV T )

22 22 Um desvio padrão de 5 kg no peso da minha turma é mais significativo que 12 cm de desvio padrão na altura ??????? Tenho como comparar fenômenos medidos em unidades diferentes?

23 COEFICIENTE DE VARIAÇÃO (CV) Os CV permitem comparar a homogeneidade dos dados de fenômenos de qualquer natureza. Mas o que é HOMOGENEIDADE dos dados de um fenômeno?

24 24 HOMOGENEIDADE Característica do fenômeno em que se procura identificar a importância da dispersão dos dados em relação à magnitude das observações. Dados mais homogêneos têm dispersão relativa menor. Coeficiente de Variação Homogeneidade x

25 25 USO DOS CV PARA COMPARAR FENÔMENOS 1) Só é válida a comparação entre CVs de mesmo critério (Pearson x Pearson ou Thorndike x Thorndike); 2) O fenômeno com menor CV tem maior homogeneidade; 3) Os dois critérios (Pearson e Thorndike) nem sempre conduzem à mesma conclusão.

26 26 Qual fenômeno abaixo é mais homogêneo? 36m 28m 24m 42m 168 cm 48 kg a) Altura destes 5 prédios b) Altura de 6 pessoas c) Peso de 6 pessoas Resposta: O fenômeno b é o mais homogêneo uma vez que possui o menor (CV) P. µ = 33,2m  = 6,4m

27 27 PRATIQUE COM OS EXERCÍCIOS BOA SORTE!


Carregar ppt "1 ESTATÍSTICA. 2 UDI - ESTATÍSTICA DESCRITIVA Ass 05: OUTROS ÍNDICES DE DISPERSÃO ESTATÍSTICA."

Apresentações semelhantes


Anúncios Google