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Estatística Autor: Prof. Alan Rodrigo Navia Colaboradores: Profa. Silmara Maria Machado Prof. Nonato Assis de Miranda
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Professor conteudista: Alan Rodrigo Navia Alan Rodrigo Navia é natural de São Paulo e morador de Taboão da Serra. É graduado em Materiais, Processos e Componentes Eletrônicos pela Fatec-SP. Possui mestrado em Engenharia Eletrônica pela Poli-USP, na área de Circuitos Integrados. Exerceu as seguintes funções no mercado de trabalho: pesquisador em Engenharia na Swiss Group, analista estatístico na Amcham, especialista em sistemas pleno no Carrefour e atualmente é coordenador de sistemas no Grupo Renac. Academicamente, lecionou na Fundação Santo André no curso de Engenharia, foi auxiliar docente do curso de Engenharia Eletrônica na Poli-USP e leciona há quase dez anos na Unip. Principais disciplinas de atuação: Estatística, Banco de Dados, Programação de Computadores e Matemática, para diversos cursos de graduação. Este material foi escrito com base nos vários anos de docência em Estatística, para cursos que não são da área de Exatas.
Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (CIP)
F325e
Navia, Alan Rodrigo Estatística / Alan Rodrigo Navia. – São Paulo: Editora Sol, 2012. 132 p., il. 1. Estatística. 2. Pedagogia. 3. Serviço Social. I. Título. CDU 519.2
© Todos os direitos reservados. Nenhuma parte desta obra pode ser reproduzida ou transmitida por qualquer forma e/ou quaisquer meios (eletrônico, incluindo fotocópia e gravação) ou arquivada em qualquer sistema ou banco de dados sem permissão escrita da Universidade Paulista.
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Unip Interativa – EaD Profa. Elisabete Brihy Prof. Marcelo Souza Profa. Melissa Larrabure
Material Didático – EaD
Comissão editorial: Dra. Angélica L. Carlini (UNIP) Dr. Cid Santos Gesteira (UFBA) Dra. Divane Alves da Silva (UNIP) Dr. Ivan Dias da Motta (CESUMAR) Dra. Kátia Mosorov Alonso (UFMT) Dra. Valéria de Carvalho (UNIP) Apoio: Profa. Cláudia Regina Baptista – EaD Profa. Betisa Malaman – Comissão de Qualificação e Avaliação de Cursos Projeto gráfico: Prof. Alexandre Ponzetto Revisão: Juliana Maria Mendes Amanda Casale
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Sumário Estatística Apresentação.......................................................................................................................................................7 Introdução............................................................................................................................................................7 Unidade I
1 Conceitos fundamentais..........................................................................................................................9 1.1 Conceitos iniciais......................................................................................................................................9 1.2 Dados.......................................................................................................................................................... 10 1.3 População x amostra.............................................................................................................................11 1.4 Amostragem.............................................................................................................................................11 2 Distribuição de frequências.............................................................................................................. 14 2.1 Conceitos básicos.................................................................................................................................. 14 2.2 Elementos de uma distribuição de frequência.......................................................................... 18 2.2.1 Classe (i)....................................................................................................................................................... 18 2.2.2 Limites de classe (li e Li)........................................................................................................................ 18 2.2.3 Amplitude de classe (hi)........................................................................................................................ 18 2.2.4 Amplitude amostral (AA)...................................................................................................................... 18 2.2.5 Ponto médio de classe (xi).................................................................................................................... 19
2.3 Tipos de frequências............................................................................................................................. 19 2.3.1 Frequência absoluta ou simples (fi).................................................................................................. 19 2.3.2 Frequência relativa (fri)......................................................................................................................... 19 2.3.3 Frequência acumulada (Fi)................................................................................................................... 20
2.4 Construção de distribuições de frequências.............................................................................. 21 2.4.1 Distribuição sem intervalo................................................................................................................... 21 2.4.2 Distribuição com intervalo................................................................................................................... 21
2.5 Representações gráficas..................................................................................................................... 24 2.5.1 Histograma (gráfico de colunas)....................................................................................................... 24 2.5.2 Polígono de frequências (gráfico cartesiano)............................................................................... 24
3 Medidas de tendência.............................................................................................................................. 25 3.1 Média (x)................................................................................................................................................... 25 3.1.1 Dados não agrupados............................................................................................................................ 25 3.1.2 Distribuição de frequências sem intervalo.................................................................................... 26 3.1.3 Distribuição de frequências com intervalo................................................................................... 26
3.2 Moda (Mo)................................................................................................................................................ 28 3.2.1 Dados não agrupados............................................................................................................................ 28 3.2.2 Distribuição de frequências sem intervalo.................................................................................... 29 3.2.3 Distribuição de frequências com intervalo................................................................................... 29
3.3 Mediana (Md).......................................................................................................................................... 30
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3.3.1 Dados não agrupados............................................................................................................................ 31 3.3.2 Distribuição de frequências sem intervalo.................................................................................... 31 3.3.3 Distribuição de frequências com intervalo................................................................................... 32
4 Medidas de dispersão.............................................................................................................................. 34 4.1 Introdução................................................................................................................................................ 34 4.2 Variância (s2)............................................................................................................................................ 35 4.2.1 Dados não agrupados............................................................................................................................ 35 4.2.2 Distribuição de frequências sem intervalo.................................................................................... 36 4.2.3 Distribuição de frequências com intervalo................................................................................... 37
4.3 Desvio-padrão (s).................................................................................................................................. 38 4.3.1 Dados não agrupados............................................................................................................................ 39 4.3.2 Distribuição de frequências sem intervalo.................................................................................... 39 4.3.3 Distribuição de frequências com intervalo................................................................................... 40
4.4 Coeficiente de variação (CV)............................................................................................................. 40 Unidade II
5 Conceitos básicos de Probabilidade............................................................................................. 72 5.1 Conceitos fundamentais.................................................................................................................... 72 5.2 Eventos complementares ................................................................................................................. 76 5.3 Eventos independentes....................................................................................................................... 77 5.4 Eventos mutuamente exclusivos.................................................................................................... 78 5.4.1 Exercício resolvido................................................................................................................................... 80
6 Distribuição Normal de probabilidades.................................................................................... 82 6.1 Conceitos fundamentais.................................................................................................................... 82 6.1.1 Exercícios resolvidos............................................................................................................................... 87
7 Correlação linear..................................................................................................................................... 92 7.1 Conceitos e diagrama de dispersão............................................................................................... 92 8 Coeficiente de Pearson........................................................................................................................... 94
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Apresentação
Este livro-texto contempla os temas fundamentais para um curso de Introdução à Estatística, que na maioria das instituições de ensino superior ou técnico tem duração semestral. A grande quantidade de exercícios de fixação e a preocupação em explicar os métodos de cálculo, passo a passo, sem excesso de texto, são os pontos marcantes deste material, que tem como objetivo ensinar os conceitos básicos de Estatística para um público que não lida diariamente e/ou tem pouca desenvoltura com a Matemática. O pré-requisito para acompanhar esta obra é somente a Matemática do primeiro grau, atualmente chamado de Ensino Fundamental, o que atende principalmente aos cursos que não são de Exatas, pois nestes a Matemática é exercitada a todo o momento, nas mais diversas disciplinas, tais como Física, Cálculo, Programação de Computadores etc. Espero que esta obra ajude o leitor a compreender os conceitos básicos de Estatística de maneira mais leve, porém bastante consistente. Introdução
Este livro-texto aborda os assuntos fundamentais da Estatística, desde o estudo de uma variável até a introdução ao estudo do comportamento mútuo de duas variáveis. A Unidade I cobre os conceitos introdutórios, porém importantíssimos para o entendimento do restante do material, a organização de dados em tabelas de frequência, a obtenção de medidas de tendência e posição e a determinação de medidas de dispersão e variabilidade. Esses tópicos fazem parte da Estatística Descritiva (responsável por organizar e descrever os dados coletados). A Unidade II cobre os conceitos de probabilidade simples (que também são abordados na disciplina Matemática), distribuição normal de probabilidades e a determinação da correlação entre duas variáveis, por meio do diagrama de dispersão e do coeficiente de Pearson. Cada unidade pode ser ministrada em um bimestre, se o curso introdutório de Estatística for de duas horas-aula semanais. Vale lembrar que o material tem como leitor-alvo o aluno de graduação dos cursos da área de Humanas e Ciências Sociais Aplicadas. Espero que este livro auxilie o aluno com pouca desenvoltura em Matemática a entender e aplicar os conceitos básicos de Estatística, além de servir como guia para qualquer aluno relembrar Estatística rapidamente.
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ESTATÍSTICA
Unidade I 1 Conceitos fundamentais 1.1 Conceitos iniciais
A palavra estatística tem origem do vocábulo latino status, que significa estado, e foi utilizada para o levantamento de dados por parte do Estado, visando à tomada de decisões. Atualmente a Estatística é parte da Matemática Aplicada que se dedica ao estudo e à interpretação de fenômenos coletivos e deles extrai conclusões. A Estatística fornece métodos para: • coleta de dados, feita normalmente por meio de um questionário ou da observação direta do fenômeno estudado; • organização e descrição dos dados; • análise e interpretação dos dados visando à tomada de decisões. A Estatística pode ser aplicada às mais diversas áreas do conhecimento, tais como Economia, Física, Medicina, Psicologia, Engenharia, Pedagogia e Serviço Social, para tabular e interpretar os resultados de um experimento, e, mais recentemente, para a geração e a interpretação de indicadores. Esses indicadores são largamente utilizados na gestão dos mais diversos segmentos do conhecimento. Para um aluno de qualquer curso superior, a Estatística é muito importante para: • organizar e analisar os dados de um experimento científico/observação de um fenômeno em qualquer área do conhecimento; • servir de embasamento para entender, analisar e até criar indicadores relevantes em seu trabalho (entendendo que, muitas vezes, o egresso de um curso superior pode assumir um cargo de gerência no seu segmento de formação). Podemos citar como exemplos de indicadores: o índice de desenvolvimento humano (IDH) de uma determinada localidade, a taxa de evasão de clientes de uma empresa de telefonia e os vários indicadores de aprendizado utilizados na educação.
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Unidade I A Estatística pode ser classificada em: • descritiva: responsável pela coleta, organização e descrição dos dados; • indutiva: responsável pela análise e interpretação dos dados. 1.2 Dados
Dados são informações obtidas a partir de medições, resultados de pesquisas, contagens e levantamentos em geral. Alguns exemplos de dados são: o número de alunos de uma classe, o número de eleitores que votaram em um determinado candidato em uma eleição, o número de leitos ocupados em um hospital e as notas dos candidatos de um determinado concurso público. Em Estatística, os dados podem ser classificados como: • Qualitativos: são dados compostos de qualquer informação não numérica. Exemplos: estado civil (solteiro, casado); cor dos olhos (pretos, castanhos, verdes); time do coração (Corinthians, Palmeiras, São Paulo, Santos); religião praticada (católica, protestante, budista); tipo sanguíneo (A, B, O) etc. • Quantitativos: são dados compostos de informações numéricas e podem ser subdivididos em: — Discretos: são compostos somente por números inteiros e enumeráveis (na maioria das vezes, são oriundos de uma contagem). Exemplos: número de filhos, população de um município, número de escolas particulares em um determinado local, número de visitas em um determinado site na internet etc. — Contínuos: são compostos por números inteiros ou fracionários (na maioria das vezes, são obtidos por meio de uma medição). Exemplos: altura, peso, preço de um determinado produto, área de um terreno, renda mensal de uma família, o tempo gasto em uma viagem nacional, a distância entre dois bairros etc. Dados
Qualitativos
Quantitativos
Discretos
Contínuos Figura 1 – Classificação dos dados em Estatística
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ESTATÍSTICA
Observação A classificação da variável depende do contexto. Por exemplo: para fins cadastrais, a variável idade poderia ser quantitativa discreta; na Pediatria, porém, é contínua, pois a parte fracionária também é considerada. 1.3 População x amostra
População é o conjunto de entes portadores de, no mínimo, uma característica comum; também chamada de universo estatístico. Um exemplo são os estudantes de uma instituição de ensino, pois a característica comum é o fato de estudarem na mesma instituição. Os eleitores de um estado da federação também são um exemplo. Na maioria das vezes, podemos concluir que é inviável ter acesso a toda a população para a coleta de dados (por limitações monetárias, de tempo etc.). Logo, normalmente é feita a coleta em uma parte, que deve ser muito representativa dessa população. Tal parcela é denominada amostra. Amostra corresponde ao subconjunto finito e representativo de uma população. Para obtermos uma boa amostra, utilizamos a técnica da amostragem. 1.4 Amostragem
Há diversos tipos de amostragem. Na amostragem simples (ou aleatória), todos os itens da população têm igual chance de pertencer à amostra (normalmente feita por sorteio).
Sorteio
Amostra População Figura 2 – Amostragem simples
Já na amostragem sistemática, os itens encontram-se ordenados e enumerados, e a coleta dos elementos da amostra é feita periodicamente. 8 7 6 5 4 3 2 1 População
7 4 1 Amostra
Figura 3 – Amostragem sistemática
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Unidade I Observação: período de três (elementos coletados, iniciando do primeiro e em seguida coletando de três em três). Na amostragem estratificada, a população encontra-se dividida em vários estratos, e as amostras são coletadas aleatoriamente de cada estrato.
Amostra População Figura 4 – Amostragem estratificada
Saiba mais Após a leitura e a compreensão deste material, você pode aprofundar os estudos em amostragem (para compreender assuntos como tamanho e nível de confiança de amostra), lendo o livro a seguir: BRUNI, A. L. Estatística aplicada à gestão empresarial. São Paulo: Atlas, 2007. Exemplos de Aplicação
1. Cite pelo menos dez aplicações da Estatística (pesquise em jornais e sites da internet). ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________ 2. Defina os termos amostra e população. ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________ 12
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ESTATÍSTICA 3. O que são dados qualitativos? ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________ 4. O que são dados quantitativos discretos e quantitativos contínuos? ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________ 5. Dê pelo menos oito exemplos para cada tipo de dado: a) Qualitativo __________________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ b) Quantitativo discreto __________________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ c) Quantitativo contínuo __________________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ 6. Pesquise um exemplo prático para cada tipo de amostragem. ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________
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Unidade I 2 Distribuição de frequências 2.1 Conceitos básicos
Para compreender todos os conceitos, será utilizada uma amostra como exemplo. A amostra é de quarenta alunos de uma escola qualquer, e a variável a ser estudada é a estatura deles em centímetros. Segue a tabela dos valores de estaturas (em cm) coletados: Tabela 1 – Tabela primitiva das estaturas dos alunos 166
161
162
165
164
162
168
156
160
164
155
163
155
169
170
154
156
153
156
158
160
150
160
167
160
161
163
173
155
168
152
160
155
151
164
161
172
157
158
161
Essa tabela com os dados coletados (dados brutos), sem nenhuma organização, é chamada de tabela primitiva. Analisando os dados na tabela primitiva, para determinar a maior e a menor estatura, será necessário examinar item a item, o que tende a ser ineficiente, principalmente se o tamanho da amostra for grande. Logo, se os dados da tabela forem organizados em ordem crescente ou decrescente, será obtida uma nova tabela chamada de rol. Tabela 2 – Rol das estaturas dos alunos 150
155
160
162
166
151
156
160
162
167
152
156
160
163
168
153
156
160
163
168
154
157
161
164
169
155
158
161
164
170
155
158
161
164
172
155
160
161
165
173
Examinando o rol, fica fácil determinar a maior e a menor estatura (173 e 150 cm, respectivamente), o que permite concluir que a faixa de estaturas é de 150 a 173 cm. Outros questionamentos, como: “Qual é a estatura com o maior número de alunos?” (160 cm) e “Qual(is) é(são) a(s) estatura(s) inexistente(s) no 14
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ESTATÍSTICA intervalo de 150 a 173 cm?” (159 e 171 cm), podem ser respondidos, porém com uma observação mais cuidadosa do rol. Para responder ao questionamento anterior com mais agilidade, o rol será alocado em uma tabela, em que cada estatura terá um número correspondente de ocorrências (vindo da contagem do rol). Tabela 3 – Tabela de ocorrências das estaturas dos alunos Estatura (cm)
Número de ocorrências
150
1
151
1
152
1
153
1
154
1
155
4
156
3
157
1
158
2
159
0
160
5
161
4
162
2
163
2
164
3
165
1
166
1
167
1
168
2
169
1
170
1
171
0
172
1
173
1
Esta tabela de ocorrências para todos os valores das estaturas é chamada de distribuição de frequências. Nesse caso, como foram exibidos todos os valores de estatura, esta distribuição é classificada como sem intervalo.
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Unidade I Tabela 4 – Distribuição de frequências sem intervalo para as estaturas dos alunos Estatura (cm)
Fi
150
1
151
1
152
1
153
1
154
1
155
4
156
3
157
1
158
2
159
-
160
5
161
4
162
2
163
2
164
3
165
1
166
1
167
1
168
2
169
1
170
1
171
-
172
1
173
1
∑fi
40
Onde: fi = frequência (número de ocorrências para cada valor de estatura) ∑fi = n ∑fi = soma das frequências n = número de elementos da amostra (n = 40) A amostra das estaturas tem a faixa de estaturas de 23 cm (basta subtrair a maior da menor estatura), que resulta numa tabela com muitas linhas. Se a faixa de estaturas fosse maior, a tabela teria ainda mais linhas, o que prejudicaria a análise rápida dos dados. Para gerar uma tabela mais enxuta e de fácil análise, é possível agrupar as estaturas em intervalos. No exemplo, as estaturas serão agrupadas de quatro em quatro, gerando intervalos de 4 cm (no momento, 16
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ESTATÍSTICA não há a necessidade de preocupar-se com a razão de o agrupamento ser de quatro em quatro, pois adiante será explicado o critério de cálculo utilizado). Essa tabela é chamada de distribuição de frequências com intervalo. Tabela 5 – Distribuição de frequências com intervalo para as estaturas dos alunos Estaturas (cm)
fi
150├ 154
4
154├ 158
9
158├ 162
11
162├ 166
8
166├ 170
5
170├ 174
3
∑fi
40
Onde: é o operador de intervalo.
Inclui o valor
Não inclui o valor (utiliza-se o anterior) Figura 5
Exemplo: O quinto intervalo da tabela anterior que mostra 166├ 170 é para as estaturas de 166 a 169 cm (note que o valor 170 cm é considerado no sexto). Os valores do rol que atendem a esse intervalo são: 166, 167, 168, 168 e 169. Estes cinco valores resultam na frequência igual a 5 para o quinto intervalo. A etapa da contagem dos valores do rol para a tabela de frequências deve ser feita com o máximo de cuidado, pois um erro na contagem ocasiona análises equivocadas e valores errados de todas as medidas estatísticas feitas a partir dessa tabela.
Saiba mais O modelo de distribuição estudado é o mais utilizado pelos autores, porém existem outros modelos, com outros tipos de intervalo além do ├. Matematicamente um intervalo pode ser representado de diversas maneiras, como (┤,├,├┤ e ─). Para mais informações sobre esse assunto, leia:
MORETTIN, L. G. Estatística básica. São Paulo: Makron Books, 1999. 17
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Unidade I 2.2 Elementos de uma distribuição de frequência
Todos os conceitos a seguir serão explicados com base na distribuição de frequências já explicada anteriormente (Tabela 5). 2.2.1 Classe (i) É cada intervalo, ou cada linha para uma tabela de frequências. O total de classes de uma tabela de frequências é denominado k. Exemplo: i = 3 (terceira classe: 158├ 162)
k=6
2.2.2 Limites de classe (li e Li) São os extremos de cada classe. Onde li é o limite inferior (extremo a esquerda) e Li é o limite superior (extremo a direita) da classe. O índice i apenas indica qual é a classe abordada. Exemplo: l2 = limite inferior da segunda classe = 154
L5 = limite superior da quinta classe = 170
2.2.3 Amplitude de classe (hi) É a medida do intervalo de classe. hi = Li - li Exemplo: h3 = amplitude da terceira classe h3 = L3 -l3 = 162 - 158 = 4cm Observação Uma distribuição com intervalos sempre terá a mesma amplitude para todas as classes. Note que para todos os intervalos o h é 4. 2.2.4 Amplitude amostral (AA) É a diferença entre o valor máximo e o valor mínimo da amostra. É obtido por meio do rol (nesse caso, a Tabela 2). AA = Xmax - xmin 18
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ESTATÍSTICA Exemplo: Amplitude amostral para as estaturas dos alunos AA = 173 - 150 = 23cm 2.2.5 Ponto médio de classe (xi) É o ponto que divide a classe em duas partes iguais. Será muito utilizado a partir deste ponto. xi =
li + Li 2
Exemplo: Ponto médio da segunda classe. x2 =
154 + 158 = 156 cm 2
2.3 Tipos de frequências
2.3.1 Frequência absoluta ou simples (fi) É o número de ocorrências para cada uma das classes, obtida por meio da contagem no rol. Exemplo: f3 = 11 2.3.2 Frequência relativa (fri) É a razão da frequência simples com a soma das frequências da classe. Fornece a participação percentual de cada classe em relação à amostra. ƒri =
ƒi Σ ƒi
Observação ∑fi = n (a soma das frequências é igual ao número de elementos do rol). e ∑fri = 1 (a soma das frequências relativas deve ser sempre igual a 1, que indica 100%).
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Unidade I Exemplo: ƒr2 =
ƒ2 9 = = 0, 225 Σ ƒi 40
Isso significa que 22,5% das estaturas estão na segunda classe. 2.3.3 Frequência acumulada (Fi) É a soma das frequências até a classe indicada. Exemplo: F2 = frequência acumulada da segunda classe = soma das frequências simples até a segunda classe. F2 = 4 + 9 = 13 Finalmente temos a distribuição com as frequências e os pontos médios calculados. Tabela 6 – Distribuição de frequências com intervalo para as estaturas dos alunos, com as frequências calculadas I
Estaturas (cm)
fi
xi
fri
Fi
1
150├ 154
4
152
0,100
4
2
154├ 158
9
156
0,225
13
3
158├ 162
11
160
0,275
24
4
162├ 166
8
164
0,200
32
5
166├ 170
5
168
0,125
37
6
170├ 174
3
172
0,075
40
∑
40
1,000
• Para a coluna fi, contar cuidadosamente os elementos do rol, lembrando-se da notação de intervalo e considerando as repetições. • Para facilitar a determinação da coluna xi, basta calcular o ponto médio, a primeira classe (152) e somar a amplitude de classe (4), intervalo por intervalo. • Não é obrigatório, mas é altamente recomendável utilizar duas ou três casas após a vírgula para os valores de fri, visando sempre a um percentual preciso por classe. • Note que o último valor de Fi é sempre a soma das frequências (∑fi). 20
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ESTATÍSTICA 2.4 Construção de distribuições de frequências
2.4.1 Distribuição sem intervalo Dado o rol de uma pesquisa referente ao número de carros por residência em um determinado bairro de SP (n = 20). Tabela 7 – Rol do número de carros por residência 0
1
1
2
3
0
1
1
2
3
1
1
1
2
4
1
1
2
2
4
Análise: este rol apresenta poucas possibilidades de valores para a variável, mais precisamente de 0 a 4 carros, e isso permite concluir que a distribuição sem intervalos é a mais indicada. Logo, para construir a distribuição de frequências sem intervalos, não existe nenhum cálculo. A partir do rol, basta colocar em cada classe um dos valores da variável e contar o número de ocorrências para cada classe. Tabela 8 – Distribuição de frequências sem intervalo para o rol do número de carros por residência Nº de carros
Fi
0
2
1
9
2
5
3
2
4
2
∑
20
2.4.2 Distribuição com intervalo Com base no rol das estaturas dos alunos (n = 40), já mostrado e repetido a seguir para fins didáticos. Tabela 9 – Repetição do rol das estaturas dos alunos 150
155
160
162
166
151
156
160
162
167
152
156
160
163
168
153
156
160
163
168
154
157
161
164
169
155
158
161
164
170
155
158
161
164
172
155
160
161
165
173
21
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Unidade I Análise: este rol apresenta muitas possibilidades de valores para a variável, mais precisamente de 150 a 173 cm (o que resultaria em uma distribuição sem intervalo com muitas linhas), e isso permite concluir que a distribuição com intervalos é a mais indicada. Logo, para construir a distribuição de frequências com intervalos, é necessário determinar: • o número de classes da distribuição (k) k= n Onde o valor de K deve ser sempre arredondado para inteiro. Para o rol anterior: K = 40 = 6, 32 , arredondando para cima temos 4; logo h = 4 (cada uma das classes terá amplitude de 4cm). • a amplitude de classe (h) h=
AA k
Em que o valor de h sempre será arredondado para cima. Para o rol do exemplo: 173 − 150 33 = = 3, 83 , arredondando para cima temos 4; 6 6 logo h = 4 (cada umadas classes terá amplitude de 4cm). h=
De posse das duas informações necessárias para montar uma tabela com intervalo (k = 6 e h = 4), realizamos o seguinte procedimento: Passo 1: colocar o menor valor do rol no limite inferior da primeira classe. Passo 2: somar o valor de h calculado e colocar no limite superior da primeira classe. Colocar o sinal de intervalo entre os limites. Tabela 10 – Início da construção de uma distribuição sem intervalo
22
I
Estaturas (cm)
1
150├ 154
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ESTATÍSTICA Passo 3: repetir o limite superior da classe em foco na classe abaixo. Tabela 11 – Andamento da construção de uma distribuição sem intervalo I
Estaturas (cm)
1
150├ 154
2
154
Passo 4: somar o valor de h (h = 4) calculado e colocar no limite superior desta classe. Colocar o sinal de intervalo entre os limites. Tabela 12 – Andamento da construção de uma distribuição sem intervalo I
Estaturas (cm)
1
150├ 154
2
154├ 158
Passo 5: repetir os passos 3 e 4 até completar o total de intervalos k calculado (k = 6). Passo 6: determinar as frequências simples (pela contagem no rol) para todas as classes da distribuição. Finalmente, somar as frequências, lembrando que ∑fi deve ser igual a n. Tabela 13 – Distribuição sem intervalo finalizada
k=6
I
Estaturas (cm)
fi
1
150├ 154
4
2
154├ 158
9
3
158├ 162
11
4
162├ 166
8
5
166├ 170
5
6
170├ 174
3
∑
40
h=4
Observação Esse é um dos critérios existentes para se construir uma distribuição de frequências com intervalo de classe. Existe também o critério de Sturges, que também é bem conhecido. A principal diferença está no cálculo de k, pois nesse caso k é dado por: K =1+3,3 log n 23
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Unidade I 2.5 Representações gráficas
Para a distribuição com intervalo, podemos representar os dados utilizando dois tipos de gráfico: o histograma e o polígono de frequências. 2.5.1 Histograma (gráfico de colunas) • Composição: — no eixo x (horizontal): os limites das classes da variável em estudo; — no eixo y (vertical): as frequências para cada uma das classes; — a altura da barra será proporcional à frequência de cada uma das classes. f 12 9 6 3 0
150
154
158
162
166
170
174
estaturas (cm)
Figura 6 – Histograma para uma distribuição com intervalo (Tabela 13)
2.5.2 Polígono de frequências (gráfico cartesiano) • Composição: — no eixo x (horizontal): os pontos médios das classes da variável em estudo; — no eixo y (vertical): as frequências para cada uma das classes; — ligar os pontos (no cruzamento das coordenadas dos eixos x e y); para fechar o polígono, devese: - subtrair a amplitude de classe (no exemplo, h = 4) do ponto médio da primeira classe (l1) para fechar o polígono pela esquerda (no eixo x); - somar a amplitude de classe (h = 4) no ponto médio da última classe da distribuição para fechar o polígono pela direita. 24
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ESTATÍSTICA f 12 9 6 3 0
150
154
158
162
166
170
174
Estaturas (cm)
Figura 7 – Polígono de frequências para uma distribuição com intervalo (Tabela 13)
3 Medidas de tendência
Para analisar um conjunto de dados, muitas vezes é necessário obter um único valor que represente toda a amostra em estudo. Esse valor é usualmente obtido pelas medidas de tendência. As medidas de tendência abordadas serão: • a média (x); • a moda (Mo); • a mediana (Md). O cálculo de cada uma das medidas de tendência será explicado em três abordagens: • dados não agrupados (não alocados em tabelas de frequência); • distribuição de frequência sem intervalo; • distribuição de frequência com intervalo. 3.1 Média (x)
A média de um conjunto de dados é a soma dos dados dividida pelo número de elementos do conjunto. 3.1.1 Dados não agrupados x=
∑ xi n
Onde: ∑xi é a soma dos valores do conjunto de dados.
n é o número de elementos do conjunto de dados. 25
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Unidade I Exemplo: as notas de um aluno em uma determinada disciplina durante o ano foram: 3,5; 5,0; 6,5 e 9,0. A nota média do aluno na disciplina pode ser calculada por: x=
3, 5 + 5, 0 + 6, 5 + 9, 0 24 = = 6, 0 4 n
3.1.2 Distribuição de frequências sem intervalo x=
∑ xi.fi n
Onde: xi.fi é a multiplicação dos valores das classes com as respectivas frequências, classe por classe. n é o número de elementos do conjunto de dados que, nesse caso, é determinado pela soma das frequências. Exemplo: dada a distribuição sem intervalo da Tabela 8, determine o número médio de veículos por residência em um determinado bairro. Para armazenar os valores de xi.fi, uma coluna é criada. Em seguida, os valores da coluna são somados, gerando ∑xi.fi. Tabela 14 – Cálculo da média para uma distribuição sem intervalo
x=
Nº de carros
fi
xi.fi
0
2
0x2=0
1
9
1x9=9
2
5
2 x 5 = 10
3
2
3x2=6
4
2
4x2=8
∑
20
∑xi.fi = 33
33 = 165 , 20
Logo, no bairro citado há em média 1,65 carros por residência (para efeito de interpretação, aproximadamente 2 carros por residência). 3.1.3 Distribuição de frequências com intervalo x=
26
∑ xi.fi n
Onde: xi.fi é a multiplicação dos pontos médios das classes com as respectivas frequências, classe por classe.
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ESTATÍSTICA Lembrando que: xi =
li + Li 2
n é o número de elementos do conjunto de dados que, nesse caso, é determinado pela soma das frequências. Exemplo: dada a distribuição com intervalo da Tabela 13, determine a estatura média dos alunos que compõem a amostra. O procedimento é similar ao da distribuição sem intervalo, apenas com o detalhe de xi, que para uma distribuição com intervalo é o ponto médio da classe. Tabela 15 – Cálculo da média para uma distribuição com intervalo
x=
I
Estaturas (cm)
fi
xi
xi.fi
1
150├ 154
4
(150 + 154)/2 = 152
152 x 4 = 608
2
154├ 158
9
(154 + 158)/2 = 156
156 x 9 = 1404
3
158├ 162
11
(158 + 162)/2 = 160
160 x 11 =1760
4
162├ 166
8
(162 + 166)/2 = 164
164 x 8 = 1312
5
166├ 170
5
(166 + 170)/2 = 168
168 x 5 = 840
6
170├ 174
3
(170 + 174)/2 = 172
∑
40
172 x 3 = 516 ∑xi.fi = 6440
6440 = 161 cm 40
Logo, a estatura média para a amostra de alunos é de 161 cm. Observação Uma análise muito simples é comparar os dados com a média. No exemplo anterior, temos estaturas acima e abaixo da média. Logo, a média pode ser um interessante indicador de classificação. Exemplos de Aplicação
Compare as vendas mensais com uma média histórica, para indicar o desempenho de cada vendedor.
27
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Unidade I
Observação Além da média que estudamos, muito utilizada como indicador de tendência, existem outros tipos, como: a média ponderada, que também indica tendência, mas considera os valores da variável com pesos diferentes, e a média móvel em um determinado número de valores (tipicamente de 3 a 12), largamente utilizada no cálculo de previsão. 3.2 Moda (Mo)
A moda é o valor que ocorre com maior frequência em um conjunto de dados. Serve para indicar as regiões das máximas frequências. 3.2.1 Dados não agrupados Dados os conjuntos a seguir, a moda será determinada analisando-se as maiores frequências. Exemplo 1: conjunto 1 20 30
40
80
10
20
10
30
20
O valor 20 se repete mais vezes que os outros (possui maior frequência). Mo = 20 Exemplo 2: conjunto 2 10 20 30
30
30
40
50
50
50
60
Os valores 30 e 50 se repetem mais vezes que os outros valores do conjunto; logo, existem duas modas (30 e 50). Mo = 30 e Mo = 50 (conjunto bimodal) Exemplo 3: conjunto 3 100
110
124
145
101
200
500
Nenhum valor se repete mais vezes que os outros valores do conjunto; logo, não existe valor modal (conjunto amodal).
28
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ESTATÍSTICA 3.2.2 Distribuição de frequências sem intervalo Para determinar a moda em uma distribuição sem intervalo, basta identificar a classe com maior frequência simples (classe modal). A moda será o valor da variável da classe modal. Exemplo: dada a distribuição sem intervalo da Tabela 8, determine o valor modal dos veículos por residência em um determinado bairro. Tabela 16 – Obtenção da moda para uma distribuição sem intervalo Nº de carros
fi
0
2
1
9
2
5
3
2
4
2
∑
20
Maior fi na segunda classe (classe modal) O valor da variável para a classe modal é igual a 1; logo, Mo = 1. 3.2.3 Distribuição de frequências com intervalo Para determinar a moda em uma distribuição com intervalo, inicialmente é necessária a classe modal (da mesma forma que na distribuição sem intervalo). Nesse caso, a moda será obtida aplicando-se a fórmula a seguir na classe modal: Mo = l * +
d1 ⋅ h* d1 + d2
Onde: l* é o limite inferior da classe modal h* é a amplitude da classe modal
d1 = f* - fant d2 = f* - fpost f* é a frequência simples da classe modal fant é a frequência simples anterior (acima) à classe modal. fpost é a frequência simples posterior (acima) à classe modal.
Existem vários modelos para cálculo da moda. O modelo aqui apresentado é o mais utilizado e chama-se Moda de Czuber. 29
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Unidade I Exemplo: dada a distribuição com intervalo da Tabela 13, determine a estatura modal dos alunos que compõem a amostra. Tabela 17 – Obtenção da moda para uma distribuição com intervalo I
Estaturas (cm)
fi
1
150├ 154
4
2
154├ 158
9
3
158├ 162
11
4
162├ 166
8
5
166├ 170
5
6
170├ 174
3
∑
40
Maior fi na terceira classe (classe modal) l* = 158 h* = 4 d1 = 11 - 9 = 2 d2 = 11 - 8 = 3 Logo: 2 ⋅4 2+3 8 Mo = 158 + = 158 + 1, 6 5 Mo = 159, 6 cm Mo = 158 +
Observação Assim como nos dados não agrupados, uma distribuição pode ser bimodal, desde que existam duas maiores frequências. Nesse caso basta calcular as modas para as duas classes modais. Isso vale para mais de duas modas em uma distribuição, ainda que essa ocorrência não seja tão comum. 3.3 Mediana (Md)
A mediana é o valor que caracteriza o centro de uma distribuição de frequências. Divide um conjunto ordenado de dados em duas partes iguais de 50% (daí o fato de a mediana ser considerada também uma medida de posição). 30
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ESTATÍSTICA 3.3.1 Dados não agrupados Dados os conjuntos a seguir, antes de determinar a mediana, é necessário ordenar os dados da amostra. Exemplo 1: conjunto ordenado 1 20
30
50
80
190
210
300
Esta é uma amostra ímpar, pois possui 7 elementos (n = 7). Para amostras ímpares, a mediana é o elemento central da série de dados. 20
30
50
80
190
210
300
Logo, Md = 80. Exemplo 2: conjunto ordenado 2 100 230
300
500
600
800
Esta é uma amostra par, pois possui 6 elementos (n = 6) Para amostras pares, existem dois elementos centrais na série de dados, então a mediana é a média de ambos. 100 230 Logo,
300 500 600 Md = (300+500) / 2 Md = 800 / 2 Md = 400
800
3.3.2 Distribuição de frequências sem intervalo Para determinar a mediana em uma distribuição sem intervalo é necessário: Passo 1: determinar as frequências acumuladas (Fi) de todas as classes da distribuição. Passo 2: identificar a classe mediana. Para isso, é necessário calcular uma referência. ∑ ƒi 2 Passo 3: comparar o valor da referência com cada uma das frequências acumuladas. Se houver um Fi igual à referência, a classe deste Fi será a classe mediana. Caso contrário, deverá ser escolhido o Fi superior mais próximo da referência para obter a classe mediana. 31
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Unidade I Passo 4: a mediana é o valor da variável da classe encontrada (classe mediana). Exemplo: dada a distribuição sem intervalo da Tabela 8, determine o valor da mediana. ∑ ƒi 20 = = 10 (referência) 2 2 Tabela 18 – Obtenção da mediana para uma distribuição sem intervalo Nº de carros
fi
Fi
0
2
2
1
9
11
2
5
16
3
2
18
4
2
20
∑
20
Valor de Fi (11) superior mais próximo da referência (10). Esta é a classe mediana (segunda classe). O valor da variável para a classe mediana é igual a 1; logo, Md =1 3.3.3 Distribuição de frequências com intervalo Para determinar a mediana em uma distribuição com intervalo, inicialmente é necessária a classe mediana (da mesma forma que na distribuição sem intervalo, isto é, seguindo os passos 1, 2 e 3). Nesse caso, a mediana será obtida aplicando-se a fórmula a seguir na classe mediana: ∑ ƒi − Fant 2 ⋅h * Md = l * + ƒ* Onde: l* é o limite inferior da classe mediana ∑fi/2 é a referência, já calculada anteriormente para a escolha da classe mediana. Fant é a frequência acumulada anterior (acima) à classe mediana. f* é a frequência simples da classe mediana. h* é a amplitude da classe mediana. Exemplo: dada a distribuição com intervalo da Tabela 13, determine a estatura mediana dos alunos que compõem a amostra. ∑ ƒi 40 = = 20 (referência) 2 2 32
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ESTATÍSTICA Tabela 19 – Obtenção da mediana para uma distribuição com intervalo I
Estaturas (cm)
fi
Fi
1
150├ 154
4
4
2
154├ 158
9
13
3
158├ 162
11
24
4
162├ 166
8
32
5
166├ 170
5
37
6
170├ 174
3
40
∑
40
Valor de Fi (24) superior mais próximo da referência (20). Esta é a classe mediana (terceira classe). l* = 158 ∑fi/2 = 20 Fant = 13 f* = 11 h* = 4 Logo: Md = 159 +
[20 − 13] ⋅ 4 11
7 ⋅4 11 28 Md = 158 + 11 Md = 158 + 2, 55 Md = 160, 55 cm Md = 158 +
Concluindo: a estatura que divide os 50% mais altos dos 50% mais baixos é de 160,55 cm. Observação Além da mediana, uma medida tanto de tendência quanto de posição, existem outras também importantes, como o quartil, o decil e o percentil. O método de obtenção é muito parecido com o da mediana, que tem o dois como referência nos cálculos. O quartil, o decil e o percentil, por sua vez, dividem uma série em quatro, dez ou cem partes iguais. 33
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Unidade I 4 Medidas de dispersão 4.1 Introdução
As medidas de dispersão têm como finalidade indicar o quanto os dados apresentam-se dispersos em torno de uma região central, isto é, mostram o grau de variação em uma amostra. As medidas de dispersão abordadas serão: • a variância (s2); • o desvio-padrão (s); • o coeficiente de variação (CV). Observação Além das medidas de dispersão estudadas, existem modelos mais simplificados, como a amplitude e o desvio médio, que têm sua importância, porém não são tão utilizados como o desvio-padrão. O cálculo de cada uma das medidas será explicado utilizando-se as três abordagens citadas anteriormente. Porém, antes de serem apresentadas as fórmulas e os métodos para o cálculo, é interessante acompanhar, por meio de um exemplo, o significado e a importância do cálculo da dispersão. Exemplo: existem três grupos de pessoas (cada um com oito elementos). A variável em estudo é a idade dessas pessoas. Grupo 1: 20
20
20
20
20
20
20
20
19
20
20
21
22
22
10
13
20
25
35
50
Grupo 2: 18
18
Grupo 3: 2
5
Desejamos tirar algumas conclusões sobre os três grupos analisando a principal medida de tendência, a média. 34
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ESTATÍSTICA 20 + 20 + 20 + 20 + 20 + 20 + 20 + 20 160 = = 20 8 8 18 + 18 + 19 + 20 + 20 + 21 + 22 + 22 160 = = 20 x do grupo 2 = 8 8 2 + 5 + 10 + 13 + 20 + 25 + 35 + 50 160 = = 20 x do grupo 3 = 8 8 x do grupo 1 =
Os valores das médias para os três grupos foram iguais, mas percebemos que os grupos são totalmente distintos quanto às idades. • No grupo 1, todos os valores coincidem com a média, pois não existem diferenças em relação a esta, logo não existe dispersão. É um grupo formado somente por pessoas de 20 anos de idade. • No grupo 2, os valores não coincidem exatamente com a média, mas também não se afastam muito desta, logo existe uma pequena dispersão. É um grupo formado por pessoas com idades próximas de 20 anos. • No grupo 3, a maioria dos valores está bem afastada de média, logo existe uma considerável dispersão. É um grupo formado pelas mais diversas idades. Conclusão: apenas utilizando a média, os três grupos apresentavam um perfil de idades igual. No entanto, considerando também a dispersão das idades (afastamento dos valores em relação à média), podemos indicar as diferenças existentes entre os três grupos. 4.2 Variância (s2)
É a média dos quadrados das diferenças dos valores em relação a sua média. 4.2.1 Dados não agrupados s2 =
∑( xi − x ) n
Onde: xi são os valores da variável x é a média do conjunto de valores n é o número de elementos do conjunto de valores Exemplo: as notas que um aluno tirou em um determinada disciplina durante o ano foram:3,5; 5,0; 6,5; e 9,0. A variância das notas do aluno na disciplina pode ser calculada por: • Obtenção da média. x=
3, 5 + 5, 0 + 6, 5 + 9, 0 24 = = 6, 0 4 4 35
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Unidade I • Obtenção da variância utilizando uma tabela para organizar os cálculos. Tabela 20 – Tabela para auxiliar na obtenção da variância de dados não agrupados xi
xi - x
(xi - x)2
3,5
3,5 - 6 = -2,5
(-2,5)2 = 6,25
5,0
5 - 6 = -1
(-1)2 = 1
6,5
6,5 – 6 = 0,5
(0,5)2 = 0,25
9,0
9-6=3
(3)2 = 9
24
s2 =
∑(xi - x)2 = 16,5
16, 5 = 4,13 4 Lembrete O número elevado ao quadrado é o produto do número por ele mesmo. Para os cálculos deste livro, uma calculadora com operações básicas (+, -, x e /) e raiz quadrada é mais que suficiente.
4.2.2 Distribuição de frequências sem intervalo s2 =
∑( xi − x )2 ⋅ ƒi n
Onde: xi são os valores da variável para cada classe x é a média dos valores da distribuição fi é a frequência simples de cada classe n é o número de elementos do conjunto de valores Exemplo: dada a distribuição sem intervalo da Tabela 8, determine a variância de veículos por residência em um determinado bairro. • Obtenção da média (já vista no item 3.1.2). x=
36
33 = 165 , carros 20
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ESTATÍSTICA Tabela 21 – Cálculo da variância para uma distribuição sem intervalo Nº de carros (xi)
fi
xi.fi
xi - x
(xi - x)2
(xi - x)2.fi
0
2
0x2=0
0 - 1,65 = -1,65
(-1,65)2 = 2,72
2,72 x 2 = 5,44
1
9
1x9=9
1 - 1,65 =- 0,65
(-0,65)2 = 0,42
0,42 x 9 = 3,78
2
5
2 x 5 = 10
2 - 1,65 = 0,35
(0,35) = 0,12
0,12 x 5 = 0,60
3
2
3x2=6
3 - 1,65 = 1.35
(1,35) = 1,82
1,82 x 2 = 3,64
4
2
4x2=8
4 - 1,65 = 2,35
(2,35) = 5,52
5,52 x 2 = 11,04
∑
20
∑xi.fi = 33
2 2 2
∑(xi - x)2.fi = 24,5
Logo: s2 =
24, 5 = 1, 23 carros2 20 Observação Um dos problemas do uso direto da variância é que a unidade e o valor estarão elevados ao quadrado.
4.2.3 Distribuição de frequências com intervalo Considere: s2 =
∑( xi − x )2 ⋅ ƒi n
Onde: xi é o ponto médio para cada classe Lembrando que: xi =
li + Li 2
Onde: x é a média dos valores da distribuição fi é a frequência simples de cada classe n é o número de elementos do conjunto de valores Exemplo: dada a distribuição com intervalo da Tabela 13, determine a variância das estaturas dos alunos que compõem a amostra. 37
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Unidade I O procedimento é similar ao da distribuição sem intervalo, apenas com o detalhe de xi, que para uma distribuição com intervalo é o ponto médio da classe. Tabela 22a-b – Cálculo da variância para uma distribuição com intervalo a)
x=
I
Estaturas (cm)
fi
Xi
xi.fi
1
150├ 154
4
(150 + 154)/2 = 152
152 x 4 = 608
2
154├ 158
9
(154 + 158)/2 = 156
156 x 9 = 1404
3
158├ 162
11
(158 + 162)/2 = 160
160 x 11 =1760
4
162├ 166
8
(162 + 166)/2 = 164
164 x 8 = 1312
5
166├ 170
5
(166 + 170)/2 = 168
168 x 5 = 840
6
170├ 174
3
(170 + 174)/2 = 172
172 x 3 = 516
∑
40
∑xi.fi = 6440
6440 = 161 cm 40
b) xi - x
(xi - x)2
(xi - x)2.fi
152 - 161 = -9
(-9)2 = 81
81 x 4 = 324
156 - 161 = -5
(-5) = 25
25 x 9 = 225
160 -161 = -1
(-1)2 = 1
1 x 11 = 11
164 -161 = 3
(3)2 = 9
9 x 8 = 72
168 -161 = 7
(7)2 = 49
49 x 5 = 245
172 - 161 = 11
(11)2 = 121
121 x 3 = 363
2
∑(xi - x)2.fi = 1240
Logo: s2 =
1240 = 31 cm2 40
4.3 Desvio-padrão (s)
É a raiz quadrada da variância. É a medida de dispersão mais utilizada, por ter a mesma unidade que a média, possibilitando uma melhor avaliação da dispersão da amostra. 38
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ESTATÍSTICA 4.3.1 Dados não agrupados Considere: Σ( xi − x )2 n
s=
Onde: xi são os valores da variável x é a média do conjunto de valores n é o número de elementos do conjunto de valores Utilizando o mesmo exemplo do item 4.2.1: s2 =
16, 5 = 4,13 4
Logo: s = 4,13 = 2, 03 4.3.2 Distribuição de frequências sem intervalo Considere: Σ( xi − x )2 ⋅ ƒi n
s2 =
Onde: xi são os valores da variável para cada classe x é a média dos valores da distribuição fi é a frequência simples de cada classe n é o número de elementos do conjunto de valores Utilizando o mesmo exemplo do item 4.2.2: s2 =
24, 5 = 1, 23 carros2 20
Logo: s = 123 , = 111 , carros
39
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Unidade I 4.3.3 Distribuição de frequências com intervalo Considere: Σ( xi − x )2 ⋅ ƒi n
s=
Onde: xi é o ponto médio para cada classe Lembrando que: xi =
li + Li 2
x é a média dos valores da distribuição fi é a frequência simples de cada classe n é o número de elementos do conjunto de valores Utilizando o mesmo exemplo do item 4.2.3: s2 =
1240 = 31 cm2 40
Logo: s = 31 = 5, 57 cm 4.4 Coeficiente de variação (CV)
É o quociente entre o desvio-padrão e a média. É a medida de dispersão relativa, que indica a variabilidade percentual da amostra em relação à média. s CV = ⋅100 x A unidade do coeficiente de variação é uma porcentagem (%). A fórmula e o método de cálculo são exatamente os mesmos para as três abordagens apresentadas. Vale ressaltar que quanto maior o CV, maior será a variabilidade dos dados do conjunto, em relação a sua média. Exemplo: calcular o coeficiente de variação do exemplo abordado no item 4.3.3 (estaturas dos alunos). 40
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ESTATÍSTICA Como: x = 161 cm s = 5,57 cm Logo: CV =
5, 57 557 ⋅100 = = 3, 46% 161 161
As estaturas têm uma variabilidade de 3,46% em relação à média. Resumo Nesta Unidade abordamos inicialmente os principais conceitos teóricos para o estudo dos métodos estatísticos. Foi apresentada a definição de Estatística bem como a sua divisão em Estatística Descritiva e Indutiva. Neste livro-texto abordaremos a maior parte da Estatística Descritiva e o início da Indutiva. Conceitos como os tipos de dados, que podem ser quantitativos (subdivididos em discretos e contínuos) e qualitativos, foram abordados com uma quantidade significativa de exemplos para a perfeita compreensão. Vimos ainda as definições de população e amostra, e foi feita uma breve explicação introdutória de amostragem, em que foram exibidos seus principais tipos (aleatória, sistemática e estratificada). Estudamos as formas de se armazenar dados quantitativos, que anteriormente estavam sob a forma de uma tabela primitiva ou um rol, em distribuições de frequências. Aprendemos que existem dois tipos de distribuições de frequências: sem intervalo de classe e com intervalo de classe. Abordamos as diferenças e os métodos para a construção de uma tabela de frequências, com ou sem intervalo. Ressaltamos que erros, tanto na montagem da tabela quanto na contagem dos valores do rol, resultam em análise e medidas/indicadores errados. Na sequência, apresentamos os principais tipos de frequências existentes (simples, relativa e acumulada) e as suas respectivas finalidades. Mostramos também a montagem de gráficos (histograma e polígono de frequências) para distribuições de frequências com intervalo (por serem as mais utilizadas na prática). 41
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Unidade I Além disso, estudamos as três principais medidas de tendência: a média, a moda e a mediana. As medidas foram analisadas sob três abordagens distintas (dados não agrupados, distribuição de frequência sem intervalo e distribuição de frequência com intervalo), pois os métodos de obtenção das medidas apresentam significativas diferenças para cada abordagem. Vimos que a média de dados não agrupados é a média aritmética, muito utilizada academicamente para verificar o aproveitamento do aluno em uma disciplina. Aprendemos ainda que para a obtenção da média para distribuição de frequência, devemos levar em conta tanto a frequência quanto o valor da variável. Abordamos a moda, que indica a(s) maior(es) frequências em uma série de dados. Foram apresentadas as três abordagens para a obtenção. A mediana, posição que indica o centro de uma série de dados (divide a série em duas partes de 50%) também foi apresentada das três maneiras. No que se refere às medidas de dispersão, estudamos três das principais, novamente nas três abordagens (dados não agrupados, distribuição sem intervalo e distribuição com intervalo). Aprendemos que a variância, definida pela média dos quadrados das diferenças dos valores em relação a sua média, é importante, porém não muito utilizada, pelo fato de a unidade da grandeza envolvida no cálculo estar elevada ao quadrado. Vimos, entretanto, que o desviopadrão, cuja definição é a raiz quadrada da variância, é muitíssimo utilizado em várias áreas do conhecimento, para quantificar a dispersão de uma série de dados. Para termos uma noção percentual da dispersão em relação à média, foi apresentado o coeficiente de variação, que é uma medida de dispersão derivada do desvio-padrão e da média dos dados analisados.
42
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ESTATÍSTICA
Exercícios Questão 01. Considere as notas de um teste de inteligência aplicado a 100 alunos. Tabela 23 – Notas dos alunos no teste de inteligência 64
78
66
82
74
103
78
86
103
87
73
95
82
89
73
92
85
80
81
90
78
86
78
101
85
98
75
73
90
86
86
84
86
76
76
83
103
86
84
85
76
80
92
102
73
87
70
85
79
93
82
90
83
81
85
72
81
96
81
85
68
96
86
70
72
74
84
99
81
89
71
73
63
105
74
98
78
78
83
96
95
94
88
62
91
83
98
93
83
76
94
75
67
95
108
98
71
92
72
73
Construa uma distribuição de frequência com intervalos. Obtida a distribuição, calcule as frequências relativas e acumuladas.
43
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Unidade I Resolução: Tabela 24
Rol 62
72
74
78
81
84
86
89
94
98
63
72
74
78
81
84
86
90
94
98
64
72
75
78
82
84
86
90
95
99
66
73
75
78
82
85
86
90
95
101
67
73
76
79
82
85
86
91
95
102
68
73
76
80
83
85
86
92
96
103
70
73
76
80
83
85
87
92
96
103
70
73
76
81
83
85
87
92
96
103
71
73
78
81
83
85
88
93
98
105
71
74
78
81
83
86
89
93
98
108
k = 100 = 10 108 − 62 h= = 4, 6 10 h=5 Tabela 25 notas
fi
fri
Fi
62 ├ 67
4
0,0400
4
6
0,0600
10
67 ├ 72
72 ├ 77
18
0,1800
28
14
0,1400
42
24
0,2400
66
9
0,0900
75
92 ├ 97
13
0,1300
88
6
0,0600
94
5
0,0500
99
107 ├ 112
1
0,0100
100
100
1
77 ├ 82
82 ├ 87
87 ├ 92
97 ├ 102
102 ├ 107
Questão 02. Os números representam cotações (em US$) de uma determinada ação, durante certo período. Tabela 26 – Cotações da ação
44
3,39
3,34
3,99
3,94
3,06
3,00
3,00
3,18
3,05
3,10
3,15
3,17
3,35
3,50
3,45
3,06
3,30
3,75
3,60
3,42
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ESTATÍSTICA Construa uma distribuição de frequência com intervalos. Obtida a distribuição, calcule as frequências relativas e acumuladas.
Resolução:
Tabela 27
Rol 3,00
3,06
3,18
3,39
3,60
3,00
3,10
3,30
3,42
3,75
3,05
3,15
3,34
3,45
3,94
3,06
3,17
3,35
3,50
3,99
k = 20 = 4, 47 = 4 3, 99 − 3, 00 h= = 0, 2475 4 h = 0, 25
Tabela 28 notas
3,00 3,25 3,50 3,75
├
├ ├ ├
fi
fri
Fi
3,25
9
0,4500
4
3,50
6
0,3000
10
3,75
2
0,1000
28
4,00
3
0,1500
42
20
1
45
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Unidade I Os exercícios 3 e 4 mostram as seguintes situações: — A construção de uma distribuição com intervalo de outra maneira. — Uma distribuição com a configuração diferente das vistas até o momento. Questão 03. Foi feita uma estatística do número de casamentos realizados por semana numa certa cidade, durante as 52 semanas de um dado ano. O número de casamentos em cada semana está na tabela seguinte. Tabela 29 – Estatística do número de casamentos 6
4
2
8
18
16
10
6
7
5
12
8
9
12
17
11
9
16
19
18
18
16
14
12
7
10
3
8
7
12
5
9
11
15
9
4
1
6
11
7
11
10
15
3
2
13
9
11
17
13
12
8
Construa uma distribuição de frequências com cinco classes de amplitudes iguais, sendo a primeira de 0 ├ 4. Obtida a distribuição, calcule as frequências relativas e acumuladas.
Resolução: Tabela 30 1
3 5 7 8 9
9
11
11
12
14
16
18
2 4 6 7 8 9 10 11 12 12 15 16 18 2 4 6 7 8 9 10 11 12 13 15 17 18 3 5 6 7 8 9 10 11 12 13 16 17 19
k = 5 (enunciado) h = 4 (enunciado) 46
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ESTATÍSTICA Tabela 31 0 4 8 12 16
├
├
├
├
├
fi
fri
Fi
4
5
0,096
5
8
11
0,212
16
12
17
0,327
33
16
10
0,192
43
20
9
0,173
52
52
1
Questão 04. A tabela a seguir mostra uma distribuição de frequências da duração de 400 válvulas de rádio, produzidas por uma determinada fábrica. Tabela 32 – Duração das válvulas (em horas) Duração (h)
Número de válvulas
300 – 399
14
400 – 499
46
500 – 599
58
600 – 699
76
700 – 799
68
800 – 899
62
900 – 999
48
1000 – 1099
22
1100 – 1199
6
Com referência na tabela, determine: a) A amplitude amostral. b) O número de classes da distribuição. c) O limite superior da quinta classe. d) O limite inferior da oitava classe. e) O ponto médio da sétima classe. f) A amplitude de intervalo da segunda classe. g) A frequência da quarta classe. h) A frequência relativa da sexta classe. i) A frequência acumulada até a terceira classe. j) A porcentagem das válvulas cuja duração não excede 599 horas. k) A porcentagem das válvulas de duração maior ou igual a 900 horas. l) A porcentagem de válvulas cuja duração é de 500 horas no mínimo, mas inferior a 1000 horas. 47
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Unidade I Resolução: Tabela 33 Duração (horas)
Número de válvulas
fri
Fi
xi
300 – 399
14
0,04
14
349,5
400 – 499
46
0,12
60
449,5
500 – 599
58
0,15
118
549,5
600 – 699
76
0,19
194
649,5
700 – 799
68
0,17
262
749,5
800 – 899
62
0,16
324
849,5
900 – 999
48
0,12
372
949,5
1000 – 1099
22
0,06
394
1050
1100 – 1199
6
0,02
400
1150
400
1
a) AA = 1.199 - 300 = 899 b) K = 9 c) L5 = 799 d) l8 = 1000 e) x7 = (999 + 900) / 2 = 949,5 f) h2 = 499 - 400 = 99 g) f4 = 76 h) fr6 = 0,16 i) F3 = 118 j) % = 0,04 + 0,12 + 0,15 = 0,31 = 31% k) % = 0,12 + 0,06 + 0,02 = 0,20 = 20% l) % = 0,15 + 0,19 + 0,17 + 0,16 + 0,12 = 0,79 = 79%
48
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ESTATÍSTICA Questão 05. Dada a distribuição: Tabela 34 – Distribuição dos lotes de acordo com a área (em metros quadrados) Áreas (m2)
Número de lotes
300├ 400
14
400├ 500
46
500├ 600
58
600├ 700
76
700├ 800
68
800├ 900
62
900├ 1000
48
1000├ 1100
22
1100├ 1200
6
Determine: a) Os pontos médios. b) As frequências relativas. c) As frequências acumuladas. d) O histograma. e) O polígono de frequência.
49
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Unidade I Resolução: Tabela 35 Áreas (m2)
Número de lotes
xi
fri
Fi
300├ 400
14
350
0,035
14
400├ 500
46
450
0,115
60
500├ 600
58
550
0,145
118
600├ 700
76
650
0,190
194
700├ 800
68
750
0,170
262
800├ 900
62
850
0,155
324
900├ 1000
48
950
0,120
372
1000├ 1100
22
1050
0,055
394
6
1150
0,015
400
1100├ 1200
400
1
Gráficos conforme a definição. Questão 06. A tabela a seguir apresenta as vendas diárias de um determinado aparelho elétrico, durante um mês, por um estabelecimento comercial: Tabela 36 – Número de aparelhos vendidos no período 10
12
13
13
14
15
11
12
13
14
14
15
11
12
13
14
14
16
11
12
13
14
14
17
a) Forme uma distribuição de frequências sem intervalos de classes. b) Determine as frequências relativas e acumuladas.
50
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ESTATÍSTICA Resolução: Tabela 37 10
12
13
13
14
15
11
12
13
14
14
15
11
12
13
14
14
16
11
12
13
14
14
17
Tabela 38 xi
fi
fri
Fi
10 11
1
0,0417
1
3
0,1250
4
12
4
0,1667
8
13
5
0,2083
13
14
7
0,2917
20
15
2
0,0833
22
16
1
0,0417
23
17
1
0,0417
24
24
1
Questão 07. Dada a distribuição: Tabela 39 – Distribuição para a Questão 07 I
Classes
fi
1
4├ 8
2
2
8├ 12
5
3
12├ 16
9
4
16├ 20
6
5
20├ 24
2
6
24├ 28
1
Determine: a) Os pontos médios. b) As frequências relativas. c) As frequências acumuladas. d) O histograma. 51
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Unidade I a) O polígono de frequência
Resolução:
Tabela 40 i
Classes
fi
xi
fri
Fi
1
4├ 8
2
6
0,080
2
2
8├ 12
5
10
0,200
7
3
12├ 16
9
14
0,360
16
4
16├ 20
6
18
0,240
22
5
20├ 24
2
22
0,080
24
6
24├ 28
1
26
0,040
25
25
1
Gráficos conforme a definição. Questão 08. Considerando os conjuntos de dados: A. 3 5
2
6
5
9
5
2
8
6
B. 20
9
7
2
12
7
20
15
7
C. 51,6
48,7 50,3 49,5 48,9
Determine a média, a mediana e a moda. ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ 52
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ESTATÍSTICA Resolução: a) 2 2 3
5
5
5
6
6
8
9
n=10 x = (2+2+3+5+5+5+6+6+8+9)/10 = 51/10=5,1 Md =(5+5)/2=5 Mo=5 b) 2 7 7
7
9
12
15
20
20
n=9 x = (2 + 7 + 7 + 7 + 9 + 12 + 15 + 20 + 20)/9 = 99/9 = 11 Md = 9 Mo = 7 c) 48,7
48,9 49,5 50,3 51,6
n=5 x = (48,7 + 48,9 + 49,5 + 50,3 + 51,6)/5 = 249/5=49,8 Md = 49,5 Série amodal. Questão 09. Considerando a distribuição a seguir: Tabela 41 – Distribuição referente à Questão 09 Xi
3
4
5
6
7
8
Fi
4
8
11
10
8
3
53
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Unidade I Calcule a média, a mediana e a moda. ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ Resolução:
Tabela 42 Xi
fi
xi.fi
Fi
3
4
12
4
4
8
32
12
5
11
55
23
6
10
60
33
7
8
56
41
8
3
24
44
44
239
239 = 5, 43 44 Mo = 5 ƒi 44 ∑ 2 = 2 = 22 Classe mediana = terceira classe x=
Md = 5 Questão 10. Em uma classe de 50 alunos, as notas obtidas formaram a seguinte distribuição: Tabela 43 – Distribuição dos alunos de acordo com as respectivas notas Notas
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Nº de alunos
1
3
6
10
13
8
5
3
1
Calcule a nota média, a nota mediana e a nota modal. ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________ 54
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ESTATÍSTICA Resolução:
Tabela 44 Notas
Nº de alunos
xi.fi
Fi
2
1
2
1
3
3
9
4
4
6
24
10
5
10
50
20
6
13
78
33
7
8
56
41
8
5
40
46
9
3
27
49
10
1
10
50
50
296
296 = 5, 92 50 Mo = 6 ƒi 50 ∑ 2 = 2 = 25 Classe mediana = quinta classe x=
Md = 6 Questão 11. Dadas as distribuições de frequência, calcule a média, a mediana e a moda para cada uma delas: a) Tabela 45 – Distribuição de notas Notas
fi
0├2
5
2├4
8
4├6
14
6├8
10
8├10
7 ∑=44
55
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Unidade I b) Tabela 46 – Distribuição de estaturas (em centímetros) Estaturas (cm)
fi
150├158
5
158├166
12
166├174
18
174├182
27
182├190
8 ∑=70
c) Tabela 47 – Distribuição de salários (em reais) Salários (R$)
fi
500├700
18
700├900
31
900├1100
15
1100├1300
3
1300├1500
1
1500├1700
1
1700├1900
1 ∑=70
d) Tabela 48 – Distribuição de pesos (em quilogramas) Pesos (kg)
fi
145├151
10
151├157
9
157├163
8
163├169
6
169├175
3
175├181
3
181├187
1 ∑=40
____________________________________________________________________________ ____________________________________________________________________________ ____________________________________________________________________________ ____________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________ 56
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ESTATÍSTICA Resolução: a) Tabela 49
x=
Notas
fi
xi
xi.fi
Fi
0├2
5
1
5
5
2├4
8
3
24
13
4├6
14
5
70
27
6├8
10
7
70
37
8├10
7
9
63
44
∑=44
232
232 = 5, 27 44
Classe modal = terceira classe 6 12 ⋅ 2 = 4 = 5, 2 6+4 10 ƒi 44 ∑ 2 = 2 = 22
Mo = 4 +
Classe mediana = terceira classe
Md = 4 +
[22 − 13] 18 ⋅ 2 = 4 + = 5, 29 14 14
b) Tabela 50
x=
Estaturas (cm)
fi
xi
xi.fi
Fi
150├158
5
154
770
5
158├166
12
162
1944
17
166├174
18
170
3060
35
174├182
27
178
4806
62
182├190
8
186
1488
70
∑=70
12068
12068 = 172, 4 70 57
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Unidade I Classe modal = quarta classe Mo = 174 + ƒi
∑2=
6 78 ⋅ 8 = 174 = 176, 57 9 + 19 22
70 = 35 2
Classe mediana = terceira classe Md = 166 +
[35 − 17] 144 ⋅ 8 = 166 = 174 18 18
c)
x=
Tabela 51 Salários (R$)
fi
xi
xi.fi
Fi
500├700
18
600
10800
18
700├900
31
800
24800
49
900├1100
15
1000
15000
64
1100├1300
3
1200
3600
67
1300├1500
1
1400
1400
68
1500├1700
1
1600
1600
69
1700├1900
1
1800
1800
70
∑=70
59000 = 842, 86 70
Classe modal = segunda classe Mo = 700 + ƒi
∑2=
13 2600 ⋅ 200 = 700 + = 789, 66 13 + 16 29
70 = 35 2
Classe mediana = segunda classe Md = 700 + 58
[13 − 18] 3400 ⋅ 200 = 700 + = 809, 68 31 31
59000
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ESTATÍSTICA d)
x=
Tabela 52 Pesos (kg)
fi
xi
xi.fi
Fi
145├151
10
148
1480
10
151├157
9
154
1386
19
157├163
8
160
1280
27
163├169
6
166
996
33
169├175
3
172
516
36
175├181
3
178
534
39
181├187
1
184
184
40
∑=40
6376
6376 = 159, 4 40
Classe modal = primeira classe Mo = 145 + ƒi
∑2=
10 60 ⋅ 6 = 145 + = 150, 45 10 + 1 11
40 = 20 2
Classe mediana = terceira classe Md = 157 +
[20 − 19] 6 ⋅ 6 = 157 + = 157, 75 8 8
Questão 12. A empresa Tintas Brasil Ltda. está estudando uma forma de nivelar sua produção durante o ano. O Departamento de Marketing fez uma pesquisa de mercado e descobriu que o setor de tintas é altamente sazonal (muitas famílias resolvem pintar suas residências no quarto trimestre, em razão do período de festas). O gráfico a seguir mostra as previsões de vendas para o próximo ano. Milhares de Galões 100 50 40 30 1º
2º
3º
4º
Trimestre
Figura 8 – Previsões de vendas
59
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Unidade I De quantos milhares de galões deve ser o nível de produção trimestral da empresa para nivelar sua produção? ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ _______________________________________________________________________________ Resolução: Milhares de Galões 100 50 40 30 1º
2º 3º Figura 9
4º
Trimestre
Para nivelar a produção basta calcular a média das alturas das barras do gráfico. x=
30 + 50 + 40 + 100 220 = = 55 4 4
Questão 13. Uma empresa produtora de cosméticos vende seus produtos diretamente ao consumidor final de porta em porta, possuindo uma elevada quantidade de vendedoras comissionadas. A empresa precisa alavancar suas vendas e chega à conclusão de que deverá, para tanto, implantar um treinamento específico para as vendedoras menos eficientes. Resolveu também que, por motivo de custos, deveria oferecer esse treinamento apenas a 50% das vendedoras de pior desempenho, relacionado diretamente com as comissões obtidas. O supervisor de treinamento está, nesse momento, redigindo a convocação para o treinamento. Tabela 53 – Relação de vendedoras e respectivas comissões Faixas monetárias I II III IV
60
Comissões recebidas nos últimos seis meses Quantidade de vendedoras comissionadas R$ 1.500,00 ├ R$ 3.500,00
15
R$ 5.500,00├ R$ 7.500,00
78
R$ 7.500,00 ├ R$ 9.500,00
97
R$ 3.500,00 ├ R$ 5.500,00
46
V
R$ 9.500,00├ R$ 11.500,00
132
VI
R$ 11.500,00├ R$ 13.500,00
154
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ESTATÍSTICA VII
R$ 13.500,00├ R$ 15.500,00
165
VIII
R$ 15.500,00├ R$ 17.500,00
123
IX
R$ 17.500,00├ R$ 19.500,00
95
X
R$ 19.500,00├ R$ 21.500,00
59
XI
R$ 21.500,00├ R$ 23.500,00
27
Quais vendedoras ele deve convocar, considerando o quadro anterior, que resume as comissões recebidas nos últimos seis meses? A) As vendedoras cujas comissões recebidas são inferiores a R$ 13.500,00 aproximadamente. B) As vendedoras cujas comissões recebidas são superiores a R$ 13.150,00 aproximadamente. C) As vendedoras cujas comissões recebidas são inferiores a R$ 13.000,00 aproximadamente. D) As vendedoras cujas comissões recebidas são inferiores a R$ 13.150,00 aproximadamente. E) As vendedoras cujas comissões recebidas são superiores a R$ 13.000,00 aproximadamente. Resolução: Tabela 54 Faixas monetárias
Comissões recebidas nos últimos seis meses Quantidade de vendedoras comissionadas
Fi
15
15
2
R$ 1.500,00 ├ R$ 3.500,00
46
61
3
R$ 5.500,00├ R$ 7.500,00
78
139
97
236
5
R$ 7.500,00 ├ R$ 9.500,00
R$ 9.500,00├ R$ 11.500,00
132
368
6
R$ 11.500,00├ R$ 13.500,00
154
522
7
R$ 13.500,00├ R$ 15.500,00
165
687
8
R$ 15.500,00├ R$ 17.500,00
123
810
9
R$ 17.500,00├ R$ 19.500,00
95
905
10
R$ 19.500,00├ R$ 21.500,00
59
964
11
R$ 21.500,00├ R$ 23.500,00
27
991
1
R$ 3.500,00 ├ R$ 5.500,00
4
991
Para obter o valor de comissão que identifica 50% das vendedoras de pior desempenho é a mediana. Logo: ƒi
∑2=
991 = 495, 5 2 61
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Unidade I Classe mediana = sexta classe Md = 11500 +
[495, 5 − 368] 255000 ⋅ 2000 = 11500 + = 13155, 84 154 154
A alternativa correta é a D (As vendedoras cujas comissões recebidas são inferiores a R$ 13.150,00 aproximadamente). Questão 14. Considerando os conjuntos de dados: A. 3 5
2
6
5
9
5
2
8
6
B. 20
9
7
2
12
7
20
15
7
C. 51,6
48,7 50,3 49,5 48,9
Calcule o desvio-padrão e o coeficiente de variação para cada um dos conjuntos. ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ _____ __________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ Resolução: a) Tabela 55 xi
x-x
(x - x)2
3
-2,1
4,41
5
-0,1
0,01
2
-3,1
9,61
6
0,9
0,81
5
-0,1
0,01
9
3,9
15,21
5
-0,1
0,01
2
-3,1
9,61
8
2,9
8,41
6
0,9
0,81
51
62
48,9
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ESTATÍSTICA 51 = 5,1 10 48, 9 s= = 4, 89 = 2, 21 10 2, 21 CV = ⋅100 = 43, 33% 5,1 x=
b) Tabela 56 xi
x-x
(x - x)2
20
9
81
9
-2
4
7
-4
16
2
-9
81
12
1
1
7
-4
16
20
9
81
15
4
16
7
-4
16
99
312
99 = 11 9 312 s= = 34, 67 = 5, 89 9 5, 89 CV = ⋅100 = 53, 55% 11 x=
c) Tabela 57 xi
x-x
(x - x)2
51,6
1,8
3,24
48,7
-1,1
1,21
50,3
0,5
0,25
49,5
0,3
0,09
48,9
-0,9
0,81
249
5,6
63
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Unidade I 249 = 49, 8 5 5, 6 s= = 112 , = 1, 06 5 1, 06 CV = ⋅100 = 2,13% 49, 08 x=
Questão 15. Dadas as distribuições de frequência com intervalo: Tabela 58 – Distribuição de salários (em reais) referente à Questão 15 Salários (R$)
fI
500├ 700
18
700├ 900
31
900├ 1100
15
1.100├ 1.300
3
1.300├ 1.500
1
1.500├ 1.700
1
1.700├ 1.900
1 ∑=70
Tabela 59 – Distribuição de estaturas (em centímetros) referente à Questão 15 Estaturas (cm)
fI
150├ 158
5
158├ 166
12
166├ 174
18
174├182
27
182├190
8 ∑=70
Calcule o desvio-padrão e o coeficiente de variação para cada uma delas. ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________ 64
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ESTATÍSTICA Resolução: a)
Tabela 60 Salários (R$)
fI
xi
xi . fi
x-x
(x - x)2
(x - x)2 . fi
500├ 700
18
600
10800
-242,857
58979,59
1061633
700├ 900
31
800
24800
-42,8571
1836,735
56938,78
900├ 1100
15
1000
15000
157,1429
24693,88
370408,2
1.100├ 1.300
3
1200
3600
357,1429
127551
382653,1
1.300├ 1.500
1
1400
1400
557,1429
310408,2
310408,2
1.500├ 1.700
1
1600
1600
757,1429
573265,3
573265,3
1.700├ 1.900
1
1800
1800
957,1429
916122,4
∑=70
59000
916122,4 3671429
59000 = 842, 86 70 3671429 s= = 52448, 99 = 229, 02 70 229, 02 CV = ⋅100 = 27,17% 842, 86 x=
b) Tabela 61 Estaturas
fI
xi
xi . fi
x-x
(x - x)2
(x - x)2 . fi
150 ├ 158
5
154
770
-18,4
338,56
1692,8
12
162
1994
-10,4
108,16
1297,92
166 ├ 174
18
170
3060
-2,4
5,76
103,68
27
178
4806
5,6
31,36
846,72
182 ├ 190
8
186
1488
13,6
184,96
1479,68
158 ├ 166 174 ├ 182
∑=70
12068
5420,8
12068 = 172, 40 70 5420, 8 s= = 77, 44 = 8, 80 70 8, 80 CV = ⋅100 = 5,10% 172, 40 x=
65
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Unidade I Questão 16. Calcule o desvio-padrão e o coeficiente de variação das distribuições a seguir: Tabela 62 – Distribuição A xI
2
3
4
5
6
7
8
fI
1
3
5
8
5
4
2
Tabela 63 – Distribuição B R$
450├550
550├650
650├750
750├850
850├950
950├1050
1050├1150
fI
8
10
11
16
13
5
1
Tabela 64 – Distribuição C Classes
30├50
50├70
70├90
90├110
110├130
fI
2
8
12
10
5
______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ Resolução: a) Tabela 65 xi
fI
xi . fi
x-x
(x - x)2
(x - x)2 . fi
2
1
2
-3,18
10,10
10,10
3
3
9
-2,18
4,75
14,24
4
5
20
-1,18
1,39
6,95
5
8
40
-0,18
0,03
0,26
6
5
30
0,82
0,67
3,37
7
4
28
1,82
3,32
13,27
8
2
16
2,82
7,96
15,92
28
145
145 = 5,18 28 64,11 s= = 2, 29 = 151 , 28 151 , CV = ⋅100 = 29,15% 5,18 x=
66
64,11
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ESTATÍSTICA b)
Tabela 66 R$
fI
xi
xi . fi
x-x
(x - x)2
(x - x)2 . fi
480 ├ 550
8
500
4000
-254,69
64865,72
518925,78
550 ├ 650
10
600
6000
-154,69
23928,22
239282,23
11
700
7700
-54,69
2990,72
32897,95
750 ├ 850
16
800
12800
45,31
2053,22
32851,56
850 ├ 950
13
900
11700
145,31
21115,72
274504,39
5
1000
5000
245,31
60178,22
300891,11
1050 ├ 1150
1
1100
1100
345,31
119240,72
119240,72
650 ├ 750
950 ├ 1050
64
48300
1518593,75
48300 = 754, 69 64 1518593, 75 s= = 23728, 03 = 154, 04 64 154, 04 CV = ⋅100 = 20, 41% 754, 69 x=
c)
Tabela 67 Classes
fI
xi
xi . fi
x-x
(x - x)2
(x - x)2 . fi
30 ├ 50
2
40
80
-44,32
1964,65
3929,29
8
60
480
-24,32
591,67
4733,38
70 ├ 90
12
80
960
-4,32
18,70
224,40
10
100
1000
15,68
245,73
2457,27
110 ├ 130
5
120
600
35,68
1272,75
6363,77
50 ├ 70
90 ├ 110
37
3120
17708,11
3120 = 84, 32 37 17708,11 s= = 478, 60 = 21, 88 37 2188 , CV = ⋅100 = 25, 95% 84, 32 x=
67
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Unidade I Questão 17. Dados os resultados das medidas das estaturas e dos pesos de um mesmo grupo de indivíduos: Tabela 68 – Estaturas e pesos dos indivíduos Média
s
Estaturas
175 cm
5,0 cm
Pesos
68 kg
2,0 kg
Calcule os coeficientes de variação dos pesos e das estaturas. ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ Resolução: Estaturas: CV =
5 ⋅100 = 2, 86% 175
Pesos: CV =
2 ⋅100 = 2, 94% 68
Questão 18. Medidas as estaturas de 1.017 indivíduos, obtivemos a média de 162,2 cm e o desviopadrão de 8,01 cm. O peso médio desses mesmos indivíduos é de 52 kg, com s = 2,3 kg. Esses indivíduos apresentam maior variabilidade em estatura ou em peso? ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ Resolução: Estaturas: CV = 68
8, 01 ⋅100 = 4, 94% 162, 2
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ESTATÍSTICA Pesos: CV =
2, 3 ⋅100 = 4, 42% 52
A maior variabilidade está na estatura. Questão 19. Um grupo de 100 estudantes tem uma estatura média de 163,8 cm, com um coeficiente de variação de 3,3%. Qual o desvio-padrão desse grupo? ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ Resolução: Utilizando a fórmula do CV: s ⋅100 163, 8 540, 24 = s ⋅100 s = 5, 40 3, 3 =
Questão 20. Uma distribuição apresenta as seguintes estatísticas: s = 1,5 e CV = 2,9%. Determine a média da distribuição. ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________ Resolução: Utilizando a fórmula do CV: 15 , ⋅100 x 150 2, 9 = x 150 = 51, 72 x= x 2, 9 =
69
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Unidade I Questão 21. A distribuição das idades dos alunos de uma classe é dada pelo gráfico a seguir. Nº de alunos 25 20 10 5 15
17
19
21
Idade (em anos)
Figura 10 – Histograma: idades de alunos da Escola A
Qual das alternativas representa o desvio-padrão das idades dos alunos? A) 1,72 anos. B) 3,15 anos. C) 3,02 anos. D) 6,74 anos. E) 1,01 anos. Resolução: No eixo x do histograma, os pontos apresentados são os pontos médios das classes. Tabela 69 fI
xi
xi . fi
x-x
(x - x)2
(x - x)2 . fi
10
15
150
-2,83
8,03
80,28
20
17
340
-0,83
0,69
13,89
25
19
475
1,17
1,36
34,03
5
21
105
3,17
10,03
50,14
60
1070 = 17, 83 60 178, 33 s= = 2, 97 = 172 , 60 x=
A resposta correta é a alternativa A. 70
1070
178,33
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ESTATÍSTICA Questão 22. As decisões financeiras devem ser tomadas considerando-se os retornos e os riscos esperados, bem como o respectivo impacto destes sobre o preço do ativo avaliado. O risco de um ativo individual, uma ação, por exemplo, pode ser devidamente avaliado por meio da maior variabilidade dos retornos esperados. Portanto, a comparação das distribuições probabilísticas dos retornos, relativas a cada ativo individual, possibilita a quem toma decisões perceber os diferentes graus de risco. Analise, a seguir, os dados estatísticos relativos aos retornos de cinco ativos: Tabela 70 – Retornos dos ativos Dados estatísticos referentes aos retornos
Ativo A
Ativo B
Ativo C
Ativo D
Ativo E
Valor esperado
15,0%
12,0%
5,0%
10,0%
4,0%
Desvio-padrão
6,0%
6,6%
2,5%
3,0%
2,6%
O ativo menos arriscado é o: A) Ativo A. B) Ativo B. C) Ativo C. D) Ativo D. E) Ativo E. Resolução:
Tabela 71
Dados estatísticos referentes aos retornos
Ativo A
Ativo B
Ativo C
Ativo D
Ativo E
Valor esperado
15,0%
12,0%
5,0%
10,0%
4,0%
Desvio-padrão
6,0%
6,6%
2,5%
3,0%
2,6%
O valor esperado é o valor médio para cada ativo. Como o risco está associado à variabilidade, serão calculados os coeficientes de variação de todos os ativos. O ativo de menor coeficiente de variação será o menos arriscado. 6 = ⋅100 = 40, 00% 15 6, 6 CVB = ⋅100 = 55, 00% 12 2, 5 CVC = ⋅100 = 50, 00% 5 3 CVD = ⋅100 = 30, 00% 10 2, 6 CVD = ⋅100 = 65, 00% 4 CVA =
O ativo menos arriscado é aquele com CV = 30% (alternativa D). 71