Para obter uma estimativa do erro padrão, basta dividir o desvio padrão pela raiz quadrada do tamanho amostral. O resultado obtido também estará na mesma unidade de medida do valor amostral.
O desvio padrão é calculado através de uma média móvel simples de n-períodos de um certo dado (por exemplo, o preço de fechamento ou um indicador), somando os quadrados da diferença entre este dado sua média móvel de cada período antecendente a n.
A volatilidade de um investimento é calculada a partir de seu comportamento em um determinado período. Para analisar esse comportamento, o ideal é observar pelo menos um ano (12 meses). Assim, você terá uma perspectiva mais ampla.
Quartis: Se organizarmos nossos dados em ordem crescente, podemos dividir o conjunto de dados em partes iguais, por exemplo, com quatro divisões, teremos o primeiro quartil (representando 25% dos dados – ou seja, sabemos que até o primeiro quartil, temos 1/4 dos dados), segundo quartil (50% dos dados), terceiro quartil ...
Para aplicar funções em linhas/colunas, você pode utilizar a função apply da base do R. Explicando o comando: O primeiro argumento do cbind: DADOS é o seu dataframe original que irá receber a nova coluna. O segundo argumento do cbind mediana=apply(DADOS[,-1], 1, median) é a nova coluna que recebe o nome de mediana.
A média e a mediana são facilmente calculadas no R através das funções mean() e median() .
A linguagem R é largamente usada entre estatísticos e analistas de dados para desenvolver software de estatística e análise de dados.
Podemos calcular os limites inferior e superior com a função range() . Essa função mostra os valores máximo e mínimo de um conjunto de dados. A medida da amplitude é simplemente a diferença entre os valores máximo e minimo. Nesse caso a amplitude dos dois conjunto é identica, ou seja, 7 em ambos.
Comandos Básicos no R
A Estatística subdivide-se em três áreas: descritiva, probabilística e inferencial. A estatística descritiva, como o próprio nome já diz, se preocupa em descrever os dados. A estatística inferencial, fundamentada na teoria das probabilidades, se preocupa com a análise destes dados e sua interpretação.
A estatística descritiva é a etapa inicial da análise utilizada para descrever e resumir os dados. A disponibilidade de uma grande quantidade de dados e de métodos computacionais muito eficientes revigorou está área da estatística.
Quando uma amostra consiste de mais de uma variável, a estatística descritiva pode ser usada para descrever o relacionamento entre os pares de variáveis. Nesse caso, estatística descritiva inclui: Tabulações cruzadas e tabelas de contingência. Representação gráfica via gráfico de dispersão.
A estatística descritiva envolve a organização, resumo e representação dos dados. ... Já na estatística inferencial estamos sempre interessados em utilizar as informações de uma amostra para chegar a conclusões sobre um grupo maior, ao qual não temos acesso.
A Estatística Descritiva é o ramo da estatística que visa sumarizar e descrever qualquer conjunto de dados. Em outras palavras, é aquela estatística que está preocupada em sintetizar os dados de maneira direta, preocupando-se menos com variações e intervalos de confiança dos dados.
A Estatística Descritiva ou Dedutiva é o ramo da Estatística que tem por objetivo descrever e analisar fatos relacionados a determinado grupo ou popula- ção, sem pretender tirar conclusões de caráter mais genérico. Conjunto de téc- nicas destinadas à síntese de dados numéricos.
Pesquisa por Amostragem - é a pesquisa estatística feita a partir de uma amostra. ... Estatística inferencial - ou indutiva é a parte da estatística que permite fazer generalizações e previsões a respeito da população de onde os dados foram retirados.
As estatísticas descritivas são números que resumem e descrevem o conjuntos de dados. ... A seguir, apresentamos as medidas básicas de uma análise descritiva dos dados: as medidas de posição, medidas de dispersão, quartis, coeficiente de assimetria, coeficiente de curtose e o esquema dos cinco números.
A Estatística Descritiva permite-nos resumir, descrever e compreender os dados de uma distribuição usando medidas de tendência central (média, mediana e moda), medidas de dispersão (valores mínimo e máximo, desvio padrão e variância, percentis, quartis e decis), e medidas de distribuição (achatamento e simetria da ...
Estatística é apenas uma apuração de dados a partir de uma única amostra. ... e. Estatística é um conjunto de dados e processos qualitativos que serve para estudar fenômenos individuais.
São as estatísticas que representam uma série de dados orientando-nos quanto à posição da distribuição em relação ao eixo horizontal do gráfico da curva de frequência. As medidas de posições mais importantes são média aritmética, mediana e moda.
As mais importantes medidas de tendência central são a média aritmética, média aritmética para dados agrupados, média aritmética ponderada, mediana, moda, média geométrica, média harmônica, quartis. Quando se estuda variabilidade, as medidas mais importantes são: amplitude, desvio padrão e variância.
As medidas de tendência central ou posição são utilizadas para resumir, em um único número, o conjunto de dados observados da variável em estudo. Usualmente emprega-se uma das seguintes medidas de posição (ou localização) central: média, mediana ou moda.
Medidas de posição, como o próprio termo indica, visam a resumir um conjunto de dados em geral numa única medida em algum lugar geométrico entre os extremos observados do conjunto (mínimo e máximo). Na figura 1 apresentam-se as marcações da média e da mediana de uma distribuição de notas representada por um histograma.