ESTATÍSTICA - Princípios

Apresentação em tema: "ESTATÍSTICA - Princípios"— Transcrição da apresentação:

1 ESTATÍSTICA - Princípios
proporcionar conhecimentos do instrumental/ ferramental estatístico analisar e interpretar dados, características do mercado em estudo contribuindo nos processos de decisão planejamento - busca de melhorias da qualidade e produtividade para as empresas

2 Objetivos fornecer ferramentas para análise e interpretação de dados
analisar e interpretar parâmetros e estimadores estatísticos trabalhar modelos estatísticos que venham a contribuir no processo de planejamento da Empresa e tendências do mercado buscar a integração com os demais componentes curriculares da matriz curricular do Curso

3 ESTATÍSTICA: Exemplo de Aplicação
conjunto de métodos utilizados na obtenção de dados, sua organização em tabelas ou gráficos e sua análise Exemplo de Aplicação para calcular o índice de custo de vida a fim de determinar o índice de inflação em certo período, inicialmente colhem-se os dados sobre a variação dos preços nesse período em seguida organizam-se esses dados e, analisando-os, pode-se determinar o índice desejado.

4 Etapas desse ramo da Matemática
Amostragem - coleta de dados a partir de uma amostra escolhida Estatística descritiva – análise descritiva com resumo e interpretação dos dados coletados Inferência estatística ou Estatística Indutiva escolha de possível modelo explicativo para o comportamento do objeto em estudo, afim de fazer, numa etapa posterior, a análise confirmatória dos dados

5 Aplicabilidade fazer previsões determinar tendências tomar decisões elaborar planejamento com maior precisão

6 CONTEÚDO PROGRAMÁTICO  1-Introdução à Estatística  - A ciência estatística e suas técnicas. - Visão global do processo estatístico. - Motivações e usos da Estatística na Administração. - Populações e Amostras. -Variáveis qualitativas e quantitativas; Contínuas e discretas.

7 2–Estatística Descritiva
2.1-Dados Estatísticos: Coleta de Dados Tabelas de freqüências e agrupamento de dados Representações Gráficas dos dados estatísticos. 2.2– Medidas de Tendência Central Média Moda Mediana

8 2.3– Medidas de Dispersão Desvio Padrão e Variância Coeficientes de Variação 3– Noções de Probabilidades 3.1 – Espaço Amostral e Eventos 3.2 – Propriedades das Probabilidades 3.3 – Eventos Soma e Eventos Produto. Eventos Independentes e Eventos Condicionados. 3.4 - Árvore de Decisão.

9 BIBLIOGRAFIA Bibliografia Básica BRUNI, ADRIANO LEAL. Estatística Aplicada à Gestão Empresarial. São Paulo: Atlas, 2007. ANDERSON; SWEENEY & WILLIAMS. Estatística aplicada à Administração e Economia. São Paulo: Thonson Learnig, 2007.  MOORE, MCCABE, DUCKWORTH & SCLOVE. A Prática da Estatística Empresarial. Rio de Janeiro: LTC,

10 AVALIAÇÃO NP1- 100% Prova NP2- 30% Trabalho e 70% Prova
Sub- matéria do semestre todo- 100% de prova, independente de trabalhos feitos Arredondamentos de no máximo 0,5(meio) ponto

11 Bibliografia Complementar
LARSON & FARBER. Estatística Aplicada. São Paulo: Pearson, 2004.  MORETTIN, L.G. Estatistica Básica. São Paulo: Makron Books, 1999

12 Definições importantes
População – todo o conjunto (pessoas,coisas,objetos) que interessam ao estudo de um fenômeno coletivo segundo alguma característica. A característica numérica associada a toda a população é chamada de parâmetro. Amostra – qualquer subconjunto não vazio da população. A característica numérica para uma amostra é o estimador

13 ser quase sempre desatualizado quase sempre é inviável
         Censo – avaliação direta de um parâmetro, utilizando-se todos os componentes da população. O censo tem por propriedades: confiabilidade 100% ser caro ser lento ser quase sempre desatualizado quase sempre é inviável

14 Estimação – avaliação indireta de um parâmetro com base em um estimador através de calculo de probabilidades. A estimação tem por propriedades: confiabilidade menor que 100% - admite erro processual ser mais barata ser mais rápida ser atualizada ser sempre viável

15 Estatisticamente a precisão de um valor numérico é avaliado através do binômio confiança e erro processual. Quando se realiza um censo a precisão é total enquanto na realização de uma estimação podem ocorrer erros processuais diminuindo a precisão. No entanto, a estimação tem sido o procedimento estatístico mais utilizado pela facilidade e rapidez nas informações obtidas

16 VARIÁVEIS A Estatística Descritiva não trabalha com os elementos do grupo mas com algumas características desses elementos - objetos de estudo que permitirão a análise desejada é chamada de VARIÁVEL ou dado estatístico

17 variável qualitativa- quando o resultado apresentado é uma qualidade, atributo ou preferência do indivíduo variável qualitativa nominal: cor dos olhos ( pretos, castanhos, verdes), sexo (masculino, feminino) variável qualitativa ordinal: ordem lógica: grau de escolaridade (EF, EM, ES), estágios de doença( ruim, regular, bom)

18 variável quantitativa-
quando o resultado apresentado puder ser expresso em números variável quantitativa discreta: assume valores pertencentes à um conjunto enumerável ( Ex. reais não negativos) – pressupõe contagem: número de filhos, número de peças defeituosas numa linha de produção

19 variável quantitativa contínua:
pode assumir qualquer valor num intervalo de variação – pressupõe medição:idades, estatura de pessoas Quanto à forma de relacionamento a variável pode ser do tipo dependente(quando concebida em função de outra variável) ou independente.

20 Terminada a fase de coleta de dados é preciso proceder à apuração desses dados, isto é reunir todos esses dados. A apresentação dos resultados numéricos de uma pesquisa deverão ser apresentados através de : tabelas e/ou gráficos.