Um conjunto de dados pode ser dividido em 3 quartis, 9 decis e 99 percentis. Veja o exemplo a seguir para os quartis. Para uma coleção de n dados discretos, os postos dos quartis, decis e percentis são calculados como: Quartis: 1o quartil: (n)/4; 2o quartil (Md): 2n/4 = n/2; 3o quartil: 3n/4.
Quartis são os três valores — o 1 o quartil a 25% (Q1), o segundo quartil a 50% (Q2 ou mediana) e o terceiro quartil a 75% (Q3)— que dividem uma amostra de dados ordenados em quatro partes iguais. O terceiro quartil é o 75 o percentil e indica que 75% dos dados são menores ou iguais a este valor.
Como interpretar o boxplot? O boxplot nos fornece uma análise visual da posição, dispersão, simetria, caudas e valores discrepantes (outliers) do conjunto de dados. Posição – Em relação à posição dos dados, observa-se a linha central do retângulo (a mediana ou segundo quartil).
Interpretar os principais resultados para Exibição de Estatísticas Descritivas
Interpretar os principais resultados para Histograma
O histograma é uma ferramenta da qualidade muito importante para análises estatísticas. É um gráfico que mostra a distribuição de acontecimentos registrados em todo o espectro. Esses acontecimentos registrados são chamados de amostras e são dados coletados de um processo que se queira analisar o comportamento.
Quando utilizar o Histograma? O histograma é usado para analisar a frequência de vezes que as saídas de um processo estão padronizadas, atendendo aos requisitos estabelecidos e qual a variação que elas sofrem.
Interpretação. A mediana e a média medem a tendência central. Mas os valores atípicos, chamados de outliers, podem afetar a mediana menos do que afetam a média. Se seus dados forem simétricos, a média e a mediana são semelhantes.
A média é usada para distribuições numéricas normais, que têm uma baixa quantidade de valores discrepantes. A mediana é geralmente utilizada para retornar a tendência central para distribuições numéricas distorcidas.
A média (Me) é calculada somando-se todos os valores de um conjunto de dados e dividindo-se pelo número de elementos deste conjunto.
Um desvio padrão grande significa que os valores amostrais estão bem distribuídos em torno da média, enquanto que um desvio padrão pequeno indica que eles estão condensados próximos da média. Em poucas palavras, quanto menor o desvio padrão, mais homogênea é a amostra.
Na área estatística, o desvio de padrão é chamado especificamente de desvio de padrão amostral. Um baixo desvio indica que os dados estão próximos da média ou do valor esperado. Já um alto desvio padrão, indica que os dados estão espalhados por uma ampla gama de valores.
Observações: O coeficiente de variação fornece a variação dos dados obtidos em relação à média. Quanto menor for o seu valor, mais homogêneos serão os dados. O coeficiente de variação é considerado baixo (apontando um conjunto de dados bem homogêneos) quando for menor ou igual a 25%.
Um desvio padrão pode ser considerado grande ou pequeno dependendo da ordem de grandeza da variável. Um CV é considerado baixo (indicando um conjunto de dados razoavelmente homogêneo) quando for menor ou igual a 25%. Entretanto, esse padrão varia de acordo com a aplicação.
O desvio padrão (DP) é definido como a raiz quadrada da variância (V). A vantagem de usar o desvio padrão ao invés da variância é que o desvio padrão é expresso na mesma unidade dos dados, o que facilita a comparação.
Desvio padrão. É um parâmetro muito usado em estatística que indica o grau de variação de um conjunto de elementos. Exemplificando. Se medirmos a temperatura máxima durante três dias em uma cidade e obtivermos os seguintes valores, 28º, 29º e 30º, podemos dizer que a média desses três dias foi 29º.
Para um conjunto de dados finito, o desvio padrão é calculado a partir da raiz quadrada da média dos desvios entre os valores e a média dos valores dos dados elevado ao quadrado.
Como calcular desvio padrão no Excel
Como o dado tem 6 lados, a probabilidade de cair um número específico é resumida em: P = ?. Para fazer a intersecção entre os resultados iguais dos dois lados, é preciso aplicar a fórmula: P(A?B) = P(A) x P(B) -> P(dado 1 ?
Um evento é chamado de certo, quando ele é igual ao espaço amostral. Por exemplo, qual é a probabilidade de sair um número ao lançarmos um dado? Ela é 100%, pois sempre sairá um número. Isso pode ser calculado dividindo o número de elementos do evento pelo número de elementos do espaço amostral.
Para encontrar essa quantidade de agrupamentos formados em uma combinação simples utilizamos a seguinte fórmula: Cn,p = n! p! (n – p)!
A probabilidade associa números às chances de determinado resultado acontecer, de modo que, quanto maior esse número, maior a chance desse resultado ocorrer. Existe um “menor número”, que representa a impossibilidade do resultado, e um maior número, que representa a certeza de determinado resultado.
Por exemplo, para calcular o coeficiente binomial dos dois números inteiros seguintes 5 e 3, basta introduzir coeficiente_binomial(5;3), e a calculadora retorna o resultado, que é 10.
Espaço amostral é o conjunto estabelecido por todos os possíveis resultados de um experimento. Por exemplo, no lançamento de uma moeda, o espaço amostral é dado por “cara” ou “coroa”. No lançamento de um dado, o espaço amostral é representado pelas faces enumeradas 1, 2, 3, 4, 5 e 6.