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font-size: 38px;
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text-align: left;
}
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summary {
display: list-item;
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<style type="text/css">
/* padding for bootstrap navbar */
body {
padding-top: 60px;
padding-bottom: 40px;
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/* offset scroll position for anchor links (for fixed navbar) */
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padding-top: 65px;
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}
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top: 0;
left: 100%;
margin-top: -6px;
margin-left: -1px;
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}
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display: block;
}
.dropdown-submenu>a:after {
display: block;
content: " ";
float: right;
width: 0;
height: 0;
border-color: transparent;
border-style: solid;
border-width: 5px 0 5px 5px;
border-left-color: #cccccc;
margin-top: 5px;
margin-right: -10px;
}
.dropdown-submenu:hover>a:after {
border-left-color: #ffffff;
}
.dropdown-submenu.pull-left {
float: none;
}
.dropdown-submenu.pull-left>.dropdown-menu {
left: -100%;
margin-left: 10px;
border-radius: 6px 0 6px 6px;
}
</style>
<script>
// manage active state of menu based on current page
$(document).ready(function () {
// active menu anchor
href = window.location.pathname
href = href.substr(href.lastIndexOf('/') + 1)
if (href === "")
href = "index.html";
var menuAnchor = $('a[href="' + href + '"]');
// mark it active
menuAnchor.parent().addClass('active');
// if it's got a parent navbar menu mark it active as well
menuAnchor.closest('li.dropdown').addClass('active');
});
</script>
<!-- tabsets -->
<style type="text/css">
.tabset-dropdown > .nav-tabs {
display: inline-table;
max-height: 500px;
min-height: 44px;
overflow-y: auto;
background: white;
border: 1px solid #ddd;
border-radius: 4px;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li.active:before {
content: "";
font-family: 'Glyphicons Halflings';
display: inline-block;
padding: 10px;
border-right: 1px solid #ddd;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs.nav-tabs-open > li.active:before {
content: "";
border: none;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs.nav-tabs-open:before {
content: "";
font-family: 'Glyphicons Halflings';
display: inline-block;
padding: 10px;
border-right: 1px solid #ddd;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li.active {
display: block;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li > a,
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li > a:focus,
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li > a:hover {
border: none;
display: inline-block;
border-radius: 4px;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs.nav-tabs-open > li {
display: block;
float: none;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li {
display: none;
}
</style>
<!-- code folding -->
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#TOC {
margin: 25px 0px 20px 0px;
}
@media (max-width: 768px) {
#TOC {
position: relative;
width: 100%;
}
}
.toc-content {
padding-left: 30px;
padding-right: 40px;
}
div.main-container {
max-width: 1200px;
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width: 20%;
max-width: 260px;
max-height: 85%;
}
@media (min-width: 768px) and (max-width: 991px) {
div.tocify {
width: 25%;
}
}
@media (max-width: 767px) {
div.tocify {
width: 100%;
max-width: none;
}
}
.tocify ul, .tocify li {
line-height: 20px;
}
.tocify-subheader .tocify-item {
font-size: 0.90em;
}
.tocify .list-group-item {
border-radius: 0px;
}
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<!-- setup 3col/9col grid for toc_float and main content -->
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Conceitos iniciais
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Introdução a métodos de amostragem
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<li class="dropdown-header">Análise exploratória de dados</li>
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Parte 1
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Tópicos interessantes não abordados
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<a href="https://lineu96.github.io/st/">
<span class="fa fa-user"></span>
Lineu A.C.F
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<li>
<a href="https://github.com/lineu96">
<span class="fa fa-github"></span>
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<table class="header" width="100%" align="center">
<tr>
<td align="left" valign="bottom" width="90px">
<a href="https://lineu96.github.io/npest/">
<img src="img/est.jpg" width="100%" />
</a>
</td>
<td align="left" valign="top">
<div class="header">
<h4 style="font-size: 20px; margin: 10px auto 0 10px">
Noções de Probabilidade e Estatística
</h4>
<h5 style="margin: 0px 0px 10px 10px">
<a href="https://lineu96.github.io/st/">
<code>Lineu Alberto</code>
</a>
</h5>
</div>
</td>
</tr>
</table>
<div class="fluid-row" id="header">
</div>
<hr />
<font size="5">
<p align=”center”>
<b> Parte 1 - Conceitos iniciais </b>
</center>
<p></font></p>
<hr />
<div id="o-que-e-estatistica" class="section level1">
<h1><span class="header-section-number">1</span> <strong>O que é Estatística</strong></h1>
<p>Entende-se por Estatística o conjunto de métodos e técnicas usados para organizar, descrever, analisar e interpretar um ou mais conjuntos de valores (dados) oriundos de estudos e experimentos das mais diversas áreas do conhecimento. Compreende:</p>
<ul>
<li><strong>Planejamento</strong> de coleta de dados (via experimentos ou observação).</li>
<li><strong>Descrição</strong> e <strong>Análise</strong> dos dados para extração de informações.</li>
<li><strong>Interpretação</strong> dos resultados a fim de avaliar se estas informações comprovam ou refutam as hipóteses de interesse.</li>
</ul>
<hr />
</div>
<div id="ramos-da-estatistica" class="section level1 tabset tabset-fade">
<h1><span class="header-section-number">2</span> <strong>Ramos da Estatística</strong></h1>
<p>Nos cursos de Estatística básica geralmente são abordadas 3 grandes áreas: <strong>Estatística descritiva</strong> ou <strong>exploratória</strong>, <strong>Probabilidade</strong> e <strong>Inferência</strong>.</p>
<hr />
<div id="estatistica-descritiva-ou-exploratoria" class="section level2">
<h2><span class="header-section-number">2.1</span> <strong>Estatística descritiva ou exploratória</strong></h2>
<p>Conjunto de técnicas destinadas a descrever e resumir dados a fim de tirar conclusões a respeito de características de interesse.</p>
<p>Compreende a etapa de consistência dos dados, isto é, verificar se os dados coletados são condizentes com a realidade.</p>
<p>Nesta etapa busca-se gerar resumos numéricos, medidas descritivas e visualizações gráficas acerca dos dados com o intuito de compreender preliminarmente o comportamento das variáveis individualmente e as interações entre elas.</p>
<center>
<img src="img/exp.jpg" width=300 height=300>
</center>
<hr />
</div>
<div id="probabilidade" class="section level2">
<h2><span class="header-section-number">2.2</span> <strong>Probabilidade</strong></h2>
<p>A palavra probabilidade deriva da palavra em Latim <em>probare</em>. A teoria das probabilidades tenta quantificar a noção de provável, ou seja, de que forma podemos lidar e quantificar incertezas.</p>
<p>É a teoria matemática utilizada para se estudar a incerteza oriunda de fenômenos de caráter aleatório.</p>
<center>
<img src="img/prob.png" width=300 height=300>
</center>
<hr />
</div>
<div id="inferencia" class="section level2">
<h2><span class="header-section-number">2.3</span> <strong>Inferência</strong></h2>
<p>A inferência estatística é o ramo responsável pela estimação de quantidades desconhecidas da população (os chamados parâmetros) com base numa amostra.</p>
<p>Nesta área formulam-se e testam hipóteses com o objetico de extrapolar para a população resultados obtidos na amostra.</p>
<p>Vale ressaltar que se tivermos informação sobre todos os elementos da população não se faz necessário o uso das técnicas de inferência.</p>
<center>
<img src="img/th.png" width=300 height=300>
</center>
<hr />
</div>
</div>
<div id="populacao-e-amostra" class="section level1">
<h1><span class="header-section-number">3</span> <strong>População e Amostra</strong></h1>
<p>Em Estatística dois conceitos são importatntíssimos: população e amostra.</p>
<ul>
<li><p><strong>População</strong>: conjunto de seres, itens ou eventos com uma característica comum. TODOS aqueles que possuem a característica de interesse pertencem à população.</p></li>
<li><p><strong>Amostra</strong>: subconjunto da população. Na prática é inviável trabalhar com a população toda, a alternativa então é trabalhar com uma amostra e inferir os resultados para a população. A seleção da amostra pode ser feita de diversas maneiras. A forma mais comum é a chamada amostragem aleatória simples, em que todos os elementos da população possuem a mesma probabilidade de serem selecionados para a amostra. Existem outras formas de amostragem, tais como: amostragem aleatória estratificada, por agrupamento, sistemática, etc. A forma adequada de amostragem conduz a um menor tamanho amostral para obtenção de uma precisão satisfatória.</p></li>
</ul>
<center>
<img src="img/am.png" width=500 height=500>
</center>
<hr />
</div>
<div id="etapas-do-processo-de-analise" class="section level1">
<h1><span class="header-section-number">4</span> <strong>Etapas do processo de análise</strong></h1>
<p>De forma geral, as etapas para análise de um conjunto de dados são:</p>
<ul>
<li><strong>Definição</strong> do problema.</li>
<li><strong>Planejamento</strong> do estudo.</li>
<li><strong>Coleta</strong> de dados.</li>
<li><strong>Análise</strong> dos dados (análise exploratória e aplicação de métodos mais sofisticados que permitam generalizar os resultados para a população).</li>
<li><strong>Interpretação</strong> dos resultados.</li>
</ul>
<hr />
</div>
<div id="tabela-de-dados" class="section level1">
<h1><span class="header-section-number">5</span> <strong>Tabela de dados</strong></h1>
<p>Denominam-se <strong>Variáveis</strong> as características observadas em cada um dos elementos que pertencem à amostra. Na prática precisamos de uma forma para representar indivíduos e variáveis.</p>
<p>Um conjunto de dados considerado arrumado é aquele em que cada coluna representa uma variável, cada linha representa uma observação e cada célula representa o valor observado no elemento <span class="math inline">\(i\)</span> na variável <span class="math inline">\(j\)</span>:</p>
<center>
<img src="img/tidy-data.png" width=1000 height=1000>
</center>
<p>O conjunto de dados completo e sem tratamentos é denominado <strong>conjunto de dados brutos</strong> e, na prática, podemos coletar variáveis de diferentes tipos e naturezas.</p>
<hr />
<p>Como exemplo de conjunto de dados brutos considere que um questionário foi aplicado aos alunos do primeiro ano de uma escola (disponível <a href="https://www.ime.usp.br/~noproest/dados/questionario.txt">aqui</a>) e possui as seguintes informações:</p>
<ul>
<li><strong>Id</strong>: identificação do aluno.</li>
<li><strong>Turma</strong>: turma a que o aluno foi alocado (A ou B).</li>
<li><strong>Sexo</strong>: F se feminino, M se masculino.</li>
<li><strong>Idade</strong>: idade em anos.</li>
<li><strong>Alt</strong>: altura em metros.</li>
<li><strong>Peso</strong>: peso em quilogramas.</li>
<li><strong>Filhos</strong>: número de filhos na família.</li>
<li><strong>Fuma</strong>: hábito de fumar, sim ou não.</li>
<li><strong>Toler</strong>: tolerância ao cigarro: (I) indiferente; (P) incomoda pouco; (M) incomoda muito.</li>
<li><strong>Exerc</strong>: horas de atividade física, por semana.</li>
<li><strong>Cine</strong>: número de vezes que vai ao cinema por semana.</li>
<li><strong>OpCine</strong>: opinião a respeito das salas de cinema na cidade: (B) regular a boa; (M) muito boa.</li>
<li><strong>TV</strong>: horas gastas assistindo TV, por semana.</li>
<li><strong>OpTV</strong>: opinião a respeito da qualidade da programação na TV: (R) ruim; (M) média; (B) boa; (N) não sabe.</li>
</ul>
<hr />
<p>Parte dos dados brutos, representados em forma de tabela têm a seguinte forma:</p>
<div align="center">
<p><strong>Informações de questionário estudantil - dados brutos.</strong></p>
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</div>
<hr />
<div id="tipos-de-variavel" class="section level2">
<h2><span class="header-section-number">5.1</span> <strong>Tipos de variável</strong></h2>
<p>Existem dois tipos de variáveis: as numéricas (<strong>quantitativas</strong>) e as não numéricas (<strong>qualitativas</strong>), cada uma das classes tem suas ramificações:</p>
<p><strong>Variáveis Quantitativas</strong>: assumem valores numéricos.</p>
<p>Podem ser:</p>
<ul>
<li><p><strong>Discretas</strong>: características mensuráveis que podem assumir apenas um número finito ou infinito contável de valores e, assim, somente fazem sentido valores inteiros.</p></li>
<li><p><strong>Contínuas</strong>: características mensuráveis que assumem valores em uma escala contínua, isto é, na reta real.</p></li>
</ul>
<p><strong>Variáveis Qualitativas</strong>: são as características definidas categorias, ou seja, representam uma classificação dos indivíduos e não uma característica numérica.</p>
<p>Podem ser:</p>
<ul>
<li><p><strong>Nominais</strong>: não existe ordenação nem peso entre as categorias.</p></li>
<li><p><strong>Ordinais</strong>: existe uma ordenação entre as categorias.</p></li>
</ul>
<center>
<img src="img/var.png" width=500 height=500>
</center>
<hr />
<p>Existem peculiaridades na classificação de variáveis devido a situações como: discretização de variáveis contínuas, limitações em instrumentos de mensuração, utilização de quantidades numéricas para representação de variáveis categóricas, etc. Deve-se sempre estar atento a este tipo de situação pois podem levar a implicações nas análises e consequentemente nos resultados.</p>
<hr />
<p>Classificando as variáveis do conjunto de dados do exemplo:</p>
<ul>
<li><strong>Id</strong>: variável qualitativa nominal.</li>
<li><strong>Turma</strong>: variável qualitativa nominal.</li>
<li><strong>Sexo</strong>: variável qualitativa nominal.</li>
<li><strong>Alt</strong>: variável quantitativa contínua.</li>
<li><strong>Peso</strong>: variável quantitativa contínua.</li>
<li><strong>Filhos</strong>: variável quantitativa discreta.</li>
<li><strong>Fuma</strong>: variável qualitativa nominal.</li>
<li><strong>Toler</strong>: variável qualitativa ordinal.</li>
<li><strong>Cine</strong>: variável quantitativa discreta.</li>
<li><strong>OpCine</strong>: variável qualitativa ordinal.</li>
<li><strong>OpTV</strong>: variável qualitativa ordinal.</li>
</ul>
<p>As variáveis <strong>Idade</strong>, <strong>Exerc</strong> e <strong>TV</strong> em essência são variáveis quantitativas contínuas, contudo note como nos dados elas foram tratadas como discretas, tendo em vista que há apenas valores inteiros.</p>
<hr />
<p>Críticas e sugestões a este material sempre serão bem vindas.</p>
<p>Para entrar em contato comigo, envie uma mensagem para <a href="mailto:[email protected]" class="email">[email protected]</a>.</p>
<hr />
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