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UNIP EAD - Estatística - Unidade II - Resumo

Por:   •  28/5/2019  •  Resenha  •  2.093 Palavras (9 Páginas)  •  410 Visualizações

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Estatística - Unidade 2

3 Tabelas de frequência e seus gráficos

Análise de dados por tabelas de frequência;

As tabelas de dados brutos, embora tragam todas as características do conjunto, não permitem que tenhamos entendimento dele, como a tabela da unidade I, com 12 clientes, é só um amontoado de dados sem significado, imagine em pesquisas reais que podem ter milhões de pessoas, para os dados virarem informação é preciso analisa-los.

Para saber qual informação a tabela de dados brutos esconde basta contar quantas vezes cada valor aparece, a primeira análise é a construção de tabelas de frequência para cada uma das variáveis, as quais agrupam os dados com valores iguais em uma mesma classe e dão a frequência que cada valor ou intervalo aparece no conjunto.

Para tabela de frequências tomam-se os valores possíveis da variável e contam-se quantas vezes cada um aparece, também é comum calcular a frequência relativa, qual o percentual relativo de cada valor.

3.1 Construção de tabelas

Vamos construir tabelas de frequência e de freq. Relativa para os dados de vendas de suco.

3.1.1 Variável “sabor”

Valores possíveis: caju, maracujá e uva;

É usual chamar os valores de x;

Teremos: x, = caju, x2 = maracujá, x3 = uva;

Pelo fato de ser nominal, não há ordem a ser seguida, para facilitar sua localização ordena-se os valores alfabeticamente;

Clientes: 2 compraram suco de caju, 6 maracujá e 4 uva;

Chamando as frequências de f, teremos: f, =2, f2 = 6, f3 = 4;

As frequências relativas serão o percentual de cada sabor;

Ou seja: f,=100*2/12, f2 = 100*6/12, f3 = 100*4/12;

Resultados a partir da primeira casa decimal: f,=16,7%f2 = 50,0%, f3 = 33,3%;

Além disso temos a qtde. total de dados;

Então temos a tabela 2:

Xi

Fi

Fi(%)

Caju

2

16,7

Maracujá

6

50

Uva

4

33,3

total

12

100

Frequências e frequências relativas para variável “sabor”.

Essa nova tabela em comparação a anterior nos mostra muito mais rápido as preferencias de sabor dos clientes.

3.1.2 Variável “tamanho”

Fazendo o mesmo da anterior, temos a tabela 3, atente para o detalhe: como a variável é ordinal, a tabela deve seguir a ordem natural dos valores, do menos para o maior: x, = P, x2 = M e x3 = G;

Xi

Fi

Fi(%)

Pequeno

3

25

Médio

5

41,67

Grande

4

33,33

Total

12

100

 3.1.3 Variável “preço”

A mesma coisa, como é continua, não é possível determinar antes os valores possíveis, pois são inúmeros, não inclui frequências relativas por questão de concisão;

Tabela 4 - tabela sem perda de informações;

Xi

Fi

1,20

1

1,35

1

1,50

2

1,75

3

2,00

1

4,80

1

4,95

1

5,00

1

5,30

1

Total

12

É “sem perda de informações” pois cada valor individual é representado, nesses casos é apropriado utilizar intervalos de valores no luar de individuais, utilizamos intervalos de 1 em 1 R$, para não haver dúvidas da colocação ao final de cada intervalo refere-se a 99 centavos;

Tabela 5 – “preço”, com agrupamento de intervalos.

Preço

Frequência

1,00-1,99

7

2,00-2,99

1

3,00-3,99

0

4,00-4,99

2

5,00-5,99

2

Total

12

Olhando a nova tabela nota ter maior compras dos artigos mais baratos, o que não ficava claro anteriormente.

3.1.4 Variável “vendas”

Usamos um procedimento similar ao anterior, sem perdas de informação, como é discreta, podemos admitir que os valores xi serão números inteiros entre 1 e 12;

Tabela 6

Xi

Fi

1

4

2

0

3

1

4

2

5

0

6

1

7

0

8

2

9

1

10

0

11

0

12

1

Total

12

Novamente a tabela traz dados dispersos pelos valores, construímos então intervalos, note que isso requer escolha, diferentes escolhas geram diferentes leituras, por exemplo construímos 2 tabelas com intervalos diferentes:

Tabela 7 – agrupamento de intervalos de tamanho 5;

Xi

Fi

1-5

7

6-10

4

11-15

1

Total

12

...

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