Análise de dados para negócios. Cesaltina Pires

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1 Análise de dados para negócios Cesaltina Pires Janeiro de 2003

2 Índice geral 1 Representação grá ca de dados Variáveis discretas e contínuas Distribuições de frequência ou empíricas Variáveis discretas Variáveis contínuas Representação grá ca Variáveis discretas Variáveis contínuas Medidas de localização e dispersão Medidas de localização Média Mediana Moda Medidas de dispersão Desvio padrão e variância Desvio médio Extremos-quartos e mediana Medidas de dispersão relativas Índice de concentração e curvas de Lorenz Assimetria Algumas distribuições Distribuição normal A normal estandartizada Como testar a normalidade Distribuição do X A distribuição t A distribuição F

3 iv Análise de dados para gestão 4 Amostragem e estimação População e amostra Distribuição por amostragem Distribuição da média da amostra Distribuição da diferença entre duas médias Distribuição da proporção Distribuição de (n 1)S2 ¾ Estimação Propriedades desejáveis dos estimadores Como encontrar estimadores? Estimação pontual versus estimação por intervalos Intervalos de con ança para a média Variância conhecida Variância desconhecida Intervalos de con ança para diferença de médias Variâncias conhecidas Variâncias desconhecidas amostra grande Intervalos de con ança para proporções Intervalos de con ança para variância Intervalo para variância de população normal Intervalo pararácio devariâncias de populações normais independentes Escolha da dimensão da amostra Teste de hipóteses Conceitos básicos Ensaio de hipóteses sobre a média População normal, variância conhecida População normal, variância desconhecida Ensaio sobre a variância de uma população normal Ensaio sobre proporções Ensaio sobre igualdade de médias Variânciaconhecidacom populações normais ou amostragrande Amostras pequenas Ensaio sobre a igualdade da variância de duas populações normais

4 Índice geral v 6 Regressão e correlação simples Diagrama de dispersão e correlação Teste de correlação de Spearman Regressão linear simples Método dos mínimos quadrados Poder explicativo da regressão Hipóteses do OLS e teorema de Gauss-Markov Testes de hipóteses e intervalos de con ança Previsão Outras formas funcionais Regressão múltipla Modelo de regressão múltipla Modelo em notação matricial Método dos mínimos quadrados Hipóteses do modelo e teorema de Gauss-Markov O poder explicativo da regressão Intervalos de con ança e teste de hipóteses de parâmetros individuais Teste de hipóteses sobre conjuntos de parâmetros Teste de aderência global do modelo Teste de um subconjunto de coe cientes de regressão Teste de uma combinação linear de parâmetros Teste de várias combinações lineares de parâmetros Previsão Tópicos de econometria Multicolinearidade Variáveis dummy Alteração na intersecção na origem Alteração do declive Variáveis qualitativas com mais de duas classes Heterocedasticidade Teste de heterocedasticidade de Breusch-Pagan Implicações da presença de heterocedasticidade Autocorrelação

5 vi Análise de dados para gestão Modelo transformado Teste de autocorrelação Problemas de especi cação Minímos quadrados não lineares Propriedades dos mínimos quadrados não lineares Modelos com variáveis dependentes discretas Modelos económico e estatístico Modelo económico Modelo estatístico O modelo de probabilidade linear O modelo probit Estimação dos parâmetros no modelo probit Propriedades dos estimadores de ML no modelo probit O modelo logit Análise de variância Análise de variância com um factor Quadro da análise de variância Modelo de Análise de Variância de um Factor Análise de variância dois factores, uma observação por cela Análise de variância dois factores, várias observações por cela Teste de Modelos Probabilísticos e Tabelas de Contigência Teste de Modelos Probabilísticos, Parâmetros Conhecidos Teste de Modelos Probabilísticos, Parâmetros Desconhecidos Tabelas de Contingência