1. ESTATÍSTICA: Introdução
 Definição 1: A estatísticas é um ramo da ciência que envolve técnicas
para coletar, organizar, descrever, analisar e interpretar dados,
provenientes de experimentos, ou vindos de estudos observacionais.
 Estudos observacionais: Acompanhamento de processo em sua
forma natural.
 Experimentos: Provocar alterações propositais as variáveis do
processo para verificar o efeito.

2. ESTATÍSTICA: Introdução
Processo iterativo das pesquisas empíricas:
A essências de uma análise estatística é tirar conclusões sobre uma
população, ou universo, com base em uma amostra de observações.
Pesquisa Dados Informações
Novos conhecimentos,
novos problemas

3. ESTATÍSTICA: Introdução
 Modelos: Os modelos podem ser considerados como como alguma representação da realidade em
estudo, destacando aspectos relevantes e desprendendo detalhes insignificantes. Em gera, eles servem para
simplificar, descrever e facilitar a interpretação daquilo que se está estudando.
Modelos determinísticos: neste modelo é conhecida as entradas, (𝑥1, 𝑥2, . . . , 𝑥 𝑛) e a saída
pode ser determinada por meio de uma função 𝑓(𝑥1, 𝑥2, . . . , 𝑥 𝑛), por exemplo: Lei de Ohm.
Modelo probabilístico ou estocástico: Neste modelo não é possível saber o resultados
antes da ocorrência do evento. O que pode ser deduzido é a chance de possíveis resultados ocorrerem, por
exemplo: Lançamento de dados ou moedas perfeitamente equilibrados.

4. ESTATÍSTICA: Introdução
Conceitos básicos
• População: Conjuntos de elementos que formam o universo de nosso estudo que são
passíveis de ser observados, sob as mesmas condições.
• Amostra: Parte dos elementos de uma população.
• Amostragem: Processo de seleção da amostra.
• Amostragem aleatória simples: O processo de seleção dos elementos é feito por sorteio,
fazendo com que todos os elementos da população tenham a mesma chance de ser escolhidos e, além
disso, todo subconjunto de 𝑛 elementos tenha a mesma chance de fazer parte da amostra

5. ESTATÍSTICA: Introdução
• Variável qualitativa: O resultado é um qualidade ou atributo.
• Variável quantitativa: O resultado é um valor numa determinada escala de medida.
• Variável Aleatória: Pode ser entendida como uma variável quantitativa, cujo resultado depende
de fatores aleatórios.
• Parâmetro: Uma medida que descreve certa característica dos elementos da população.
• Estatística: Uma medida que descreve certas características dos elementos da amostra.
• Estimativa: Valor resultante do cálculo de uma estatística, quando usado para se ter ideia do
parâmetro de interesse.

6. ESTATÍSTICA: Introdução
Medidas descritivas da amostra ou população
• Média: 𝜇 =
𝑥1,+ 𝑥2+ ...+ 𝑥 𝑁
𝑁
=
1
𝑁 𝑖=1
𝑁
𝑥𝑖
• Desvio: Esta medida baseia-se nos desvios de cada valor em relação à
média: 𝑑𝑖 = 𝑥𝑖 − 𝜇.
• Variância: 𝝈 𝟐
=
𝟏
𝑵
(𝒙𝒊 − 𝝁) 𝟐
• Desvio padrão: É dado pela raiz quadrada da variância.