TRABALHO ESTATISTICA LEONARDO OLIN

NOME: LEONARDO HUMBERTO OLINI BORGES MAT: 12021AGR019

Trabalho De Estatistica

1. Defina o que é “Estatística”.

A Estatística é um conjunto de técnicas úteis para a tomada de decisão sobre um processo ou população, baseada na análise da informação contida em uma amostra desta população. A Estatística é uma área da ciência que oferece uma coleção de métodos para planejar experimentos e levantamentos para obter dados, organizar, resumir, analisar, interpretar dados e deles extrair conclusões. Deste modo, a Estatística contribui para que dados gerem conhecimento e, como tal, deve ter como objetivo não só a produção de dados, como também a interpretação de dados já existentes, utilizando a combinação de gráficos, tabelas e medidas numéricas que permitam interpretar o que esses dados significam

1. Defina População e Amostra. População Estatística

População estatística ou universo estatístico é o conjunto de informações ou conjunto de entes ou seres portadores de pelo menos uma característica em comum, cujo comportamento interessa-nos analisar (inferir).

Em outras palavras, é o conjunto de todas as medidas e observações relativas ao estudo de determinado fenômeno que formam o universo de nosso estudo. Amostra estatística é a coleta das informações de parte da população chamada amostra mediante métodos adequados de seleção dessas unidades.

Amostra é uma parte ou um subconjunto representativo de uma população, isto é, é um conjunto de elementos extraídos da população.

Os dados de observação registrados na amostra fornecem informações sobre a população.

O processo pelo qual são tiradas conclusões sobre a população, com base nos resultados obtidos na amostra, refere-se à inferência estatística.

As estatísticas obtidas na amostra são denominadas estimativas. Portanto, toda a análise estatística será inferida a partir das características obtidas da amostra. É importante que a amostra seja representativa da população, isto é, que as suas características sejam, em geral, as mesmas que as do todo (população).

Muitas vezes, por motivos práticos ou econômicos, limitam-se os estudos estatísticos somente a uma parte da população, “à amostra”.

As razões de se recorrer a amostras são:

• menor custo;
• menor tempo para o levantamento de dados; e
• melhor investigação dos elementos observados.

1. Numa pesquisa, explique para que serve uma “Amostragem”. O que é "amostragem"?

A ideia é o processo de seleção de um grupo de indivíduos de uma população, a fim de estudar e caracterizar a população total.

A ideia é bastante simples. Imagine que você quer saber uma informação sobre um universo ou a população, por exemplo, qual é a origem dos fumantes no México. Uma maneira de obter essa informação é entrar em contato com todos os habitantes do México (122 milhões de pessoas) e pergunte se são fumantes. A outra maneira é selecionar um subconjunto de pessoas (por exemplo, 1.000 pessoas) e perguntar se eles fumam.

O grupo de 1.000 pessoas formam uma amostra e esta maneira como eu grupo é chamado de erro .

Por quê a funciona?

A    aprovação    é     útil     permitir     um    processo    inverso,     que     seja de generalização. Para conhecer um universo, o que fazemos é: (1) Extrair uma amostra do mesmo, (2) Medir um dado ou opinião, (3) Projetar no universo o resultado observado na amostra. Esta projeto ou extrapolação recebe o nome de generalização dos resultados.

A generalização dos resultados pode apresentar algumas discrepâncias. Nós temos uma amostra aleatória de 1.000 pessoas, onde 25% da amostra fuma. A lógica simples nos diz que de 1.000 mexicanos fumantes, 25% são

fumantes. Semos analisar 112 milhões de mexicanos, o número de fumantes deveria representar a mesma idade de 25%. No entanto, deve-se tomar muito cuidado, pois através do acaso, tem cuidado ter selecionado mais ou menos pessoas para representar uma amostra. É muito comum encontrar resultados diferentes na amostra (25,2% de fumantes, por exemplo). Ou seja, a generalização dos resultados de uma amostra permite que o universo aceite alguns erros,

Vantagens e inconvenientes da situação:

Vantagens :

• Necessita estudar menos e apresenta menos recursos (tempo e dinheiro);
• A manipulação de dados é muito mais simples. Se uma amostra de 1.000 pessoas é suficiente, para que eu possa analisar um arquivo com milhões de registros?

Inconvenientes:

• Existe um erro controlador, devido à própria natureza da existência de nenhum       resultado       e       necessidade       de       generalização; Há um risco de má seleção da amostra. Se eu não escolher os resultados únicos, podem ser escolhidos por exemplo por meus aleatórios

1. Por que a amostra deve ser representativa da população?

O fato de uma amostra ser representativa nos dá maior certeza de que as pessoas incluídas são as que precisamos, também reduzimos um possível desvio Portanto, se queremos evitar imprecisões em nossas pesquisas, precisamos ter amostragens representativas e equilibradas.

1. Quais fórmulas são utilizadas para determinar o tamanho de uma amostra ? PASSO A PASSO :

Definindo os valores-chave 1.[pic 1]

1

Descubra o tamanho da população. O tamanho da população é a numero total de pessoas de um local. Em estudos de maior escala, pode-se usar um tamanho aproximado em vez de o valor exato.

• A precisão na definição da população tem um maior impacto estatístico no caso de grupos menores. Se você deseja fazer um estudo sobre os membros de uma pequena organização ou empresa, por exemplo, é importante ter uma precisão na ordem das dezenas.
• Pesquisas maiores permitem uma menor precisão na definição do numero exato da população. Se o estudo for considerar toda a população brasileira, por exemplo, é possível estimar o número total em 208 milhões de pessoas, apesar de o valor exato poder variar em alguns milhares.

2.

2

Determine a margem de erro. A margem de erro, também chamada de "intervalo de confiança", define o erro máximo permitido nos resultados a serem obtidos.[1]

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