Faculdade de Tecnologia de Catanduva CURSO SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL

Documentos relacionados
ESTATÍSTICA APLICADA À ZOOTECNIA

MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL I

TRABALHO DE COMPENSAÇÃO DE FALTAS - DP

Tabela 1 Números de acidentes /mês no Cruzamento X em CG/07. N de acidentes / mês fi f

Média. Mediana. Ponto Médio. Moda. Itabira MEDIDAS DE CENTRO. Prof. Msc. Emerson José de Paiva 1 BAC011 - ESTATÍSTICA. BAC Estatística

MEDIDAS DE POSIÇÃO: X = soma dos valores observados. Onde: i 72 X = 12

Estatística - exestatmeddisper.doc 25/02/09

1. Conceitos básicos de estatística descritiva 1.3. Noção de extracção aleatória e de probabilidade

RACIOCÍNIO LÓGICO / ESTATÍSTICA LISTA 2 RESUMO TEÓRICO

CAPÍTULO 3 MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL E VARIABILIDADE PPGEP Medidas de Tendência Central Média Aritmética para Dados Agrupados

x n = n ESTATÍSTICA STICA DESCRITIVA Conjunto de dados: Organização; Amostra ou Resumo; Apresentação. População

Estatística Descritiva. Medidas estatísticas: Localização, Dispersão

ESTATÍSTICA MÓDULO 3 MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL

MEDIDAS DE DISPERSÃO:

É o quociente da divisão da soma dos valores das variáveis pelos números deles:

ANÁLISE DE ERROS. Todas as medidas das grandezas físicas deverão estar sempre acompanhadas da sua dimensão (unidades)! ERROS

50 Logo, Número de erros de impressão

Revisão de Estatística X = X n

Organização; Resumo; Apresentação.

x Ex: A tabela abaixo refere-se às notas finais de três turmas de estudantes. Calcular a média de cada turma:

9 Medidas Descritivas

MÓDULO 8 REVISÃO REVISÃO MÓDULO 1

Prof. Janete Pereira Amador 1

ESTATÍSTICA TÓPICO 6 MEDIDAS DE POSIÇÃO MEDIDAS DE DISPERSÃO

Ex: Cálculo da média dos pesos dos terneiros da fazenda Canoas-SC, à partir dos dados originais: x = 20

Distribuições Amostrais. Estatística. 8 - Distribuições Amostrais UNESP FEG DPD

INTRODUÇÃO A ESTATÍSTICA

Cap. 5. Testes de Hipóteses

Total Bom Ruim Masculino

MAE116 Noções de Estatística

REGESD Prolic Matemática e Realidade- Profª Suzi Samá Pinto e Profº Alessandro da Silva Saadi

Interpolação. Exemplo de Interpolação Linear. Exemplo de Interpolação Polinomial de grau superior a 1.

Estatística Básica - Continuação

Distribuições de Probabilidades

Relatório 2ª Atividade Formativa UC ECS

Estatística: uma definição

? Isso é, d i= ( x i. . Percebeu que

CAPITULO 1 CONCEITOS BÁSICOS

MEDIDAS DE DISPERSÃO 9. MEDIDAS DE DISPERSÃO

Determine a média de velocidade, em km/h, dos veículos que trafegaram no local nesse período.

Avaliação da qualidade do ajuste

Matemática. Resolução das atividades complementares. M18 Noções de Estatística

5 Critérios para Análise dos Resultados

ESTATÍSTICA BÁSICA - Profº Marcos Nascimento

Introdução à Estatística

Estatística Área 4 BACEN Aula 01 Estatística Descritiva Prof. Alexandre Lima. Aula 01. Sumário

PUCRS FAMAT DEPTº DE ESTATÍSTICA ESTATÍSTICA DESCRITIVA SÉRGIO KATO

Estatística: uma definição

Estatística: uma definição

Estatística: uma definição

Introdução à Estatística. Júlio Cesar de C. Balieiro 1

Professor Mauricio Lutz REGRESSÃO LINEAR SIMPLES. Vamos, então, calcular os valores dos parâmetros a e b com a ajuda das formulas: ö ; ø.

UTFPR. Engenharia Elétrica Probabilidade e Estatística. Ementa da disciplina. Referências Bibliográficas. Introdução. Definição.

Unidade II ESTATÍSTICA

Como CD = DC CD + DC = 0

Números Complexos. 2. (IME) Seja z um número complexo de módulo unitário que satisfaz a condição z 2n 1, onde n é um número inteiro positivo.

Centro de Ciências Agrárias e Ambientais da UFBA Departamento de Engenharia Agrícola

ESTATÍSTICA MÓDULO 2 OS RAMOS DA ESTATÍSTICA

CAPÍTULO 2 - Estatística Descritiva

Grande Conjuntos de Dados. Organização; Resumo; Apresentação. Amostra ou População. Defeitos em uma linha de produção

Medidas de Tendência Central. Prof.: Ademilson Teixeira

Estatística. 2 - Estatística Descritiva

Apostila de Introdução Aos Métodos Numéricos

Caracterização de Partículas. Prof. Gerônimo

Probabilidade II Aula 10

DISTRIBUIÇÃO HIPERGEOMÉTRICA

Descritiva. Francisco Cysneiros DE - UFPE

Análise da Informação Económica e Empresarial

Estudo do intervalo de confiança da regressão inversa utilizando o software R

Matemática C Semiextensivo V. 2

Teoria Elementar da Probabilidade. a) Cada experiência poderá ser repetida indefinidamente sob condições essencialmente inalteradas.

VI - Integração Numérica

Resumos Numéricos de Distribuições

Probabilidade e Estatística I Antonio Roque Aula 4. Resumos Numéricos de Distribuições

ESTATÍSTICA DESCRITIVA NOCÕES FUNDAMENTAIS

1. Conceito de variável aleatória Podemos estudar, por exemplo, algumas características dos alunos do Curso de estatística.

Escola Secundária de Jácome Ratton

ESTATÍSTICA Exame Final 1ª Época 3 de Junho de 2002 às 14 horas Duração : 3 horas

Ao se calcular a média, moda e mediana, temos: Quanto mais os dados variam, menos representativa é a média.

Curso de Biomedicina

8 Programação linear 78

Estatística Descritiva

Ao se calcular a média, moda e mediana, temos: Quanto mais os dados variam, menos representativa é a média.

Centro de Ciências Agrárias e Ambientais da UFBA Departamento de Engenharia Agrícola

Oitava Lista de Exercícios

Conceitos Iniciais de Estatística Módulo 4 : GENERALIDADES SOBRE ESTATÍSTICA DESCRITIVA Prof. Rogério Rodrigues

Medidas de Tendência Central

S S S S 5. Uma pessoa deposita em um banco, no fim de cada mês, durante 5 meses, a quantia de R$ 200,00. 1,05 1

Em muitas situações duas ou mais variáveis estão relacionadas e surge então a necessidade de determinar a natureza deste relacionamento.

15/03/2012. Capítulo 2 Cálculo Financeiro e Aplicações. Capítulo 2 Cálculo Financeiro e Aplicações. Capítulo 2 Cálculo Financeiro e Aplicações

Medidas de Dispersão e Assimetria Desvio Médio Variância Desvio Padrão Medidas de Assimetria Coeficiente de Assimetria Exemplos.

Regressao Simples. Parte II: Anova, Estimação Intervalar e Predição

Confiabilidade Estrutural

Macroeconometria Aula 3 Revisão de estatística e teste de hipótese

1) Escrever um programa que faça o calculo de transformação de horas em minuto onde às horas devem ser apenas número inteiros.

TEORIA DE ERROS MEDIDAS E GRÁFICOS

CURSO SOBRE MEDIDAS DESCRITIVA Adriano Mendonça Souza Departamento de Estatística - UFSM -

Aluno(a): Professor: Chiquinho

INTRODUÇÃO ÀS PROBABILIDADES E ESTATÍSTICA

a) 1,8 e 4,6. b) 2,0 e 2,2. c) 1,8 e 5,2. d) 2,0 e 4,6. e) 2,0 e 1,9.

Transcrição:

Faculdade de Tecologa de Cataduva CURSO SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL 5. Meddas de Posção cetral ou Meddas de Tedêca Cetral Meddas de posção cetral preocupam-se com a caracterzação e a defção do cetro dos dados. Podem ser apresetadas sob dferetes tpos, como a méda, a medaa ou a moda. É um valor termedáro da sére, ou seja, um valor compreeddo etre o meor e o maor valor da sére. É também um valor em toro do qual os elemetos da sére são dstrbuídos e a poscoa em relação ao eo horzotal. Em resumo, a medda posção cetral procura estabelecer um úmero o eo horzotal em toro do qual a sére se cocetra. 5.1. Médas A méda é, provavelmete, a mas usual medda empregada em estatístca. Correspode a um valor represetatvo do cetro geométrco de um cojuto de dados. Apreseta a mportate característca de ser sesível aos valores dscrepates do cojuto de dados. 5.1.1 Méda artmétca smples para dados ão agrupados Usualmete deomamos apeas méda. Dado um cojuto de dados méda será calculada da segute maera: a Algumas propredades da méda: Eemplo: Calcular a méda dos dados amostras X: 1, 5, 6, 8. Propredade 1: a soma dos desvos calculados de um cojuto de úmeros em relação à méda artmétca da dstrbução é zero. méda desvo Soma 1

Propredade 2: ao somar ou subtrar uma costate a todos ou de todos os valores de uma sére de dados, a méda também será somada ou subtraída dessa mesma costate. 2 2 Soma Méda Propredade 3: ao multplcar ou dvdr por uma costate todos os valores da sére, a méda também será multplcada ou dvdda por esse mesmo valor. * 2 2 Soma Méda 5.1.2 Méda artmétca poderada para dados agrupados sem tervalos de classe Para uma seqüêca umérca afetados de frequêcas, a méda artmétca poderada, que desgaremos por, é defda por: Eemplo: Se X: 2, 4, 5, com pesos 1, 3, 2 respectvamete, determar a méda. Eemplo: Uma faculdade coletou os segutes dados referetes às dades de seus aluos, apresetadas a tabela. Determe a dade méda dos aluos. 17 1 18 11 19 8 20 7 21 10 22 2 23 1 Soma 40 2

5.1.3 Méda artmétca poderada para dados agrupados com tervalos de classe Usamos o poto médo da classe para represetá-la. Assm, para dados agrupados com tervalo de classe, a méda resulta da poderação dos potos médos pelas frequêcas. Eemplo: Cosderado a dstrbução de freqüêca abao, determe a méda para a dstrbução. Varável X 50-100 5 100-150 10 150-200 10 200-250 10 250-300 5 Total 40 As duas médas abao são mas utlzadas quado se quer buscar a razão de crescmeto dos dados. 5.1.4 Méda Geométrca Smples Para uma seqüêca umérca desgaremos por, é defda por:, a méda geométrca smples, que g 1. 2. 3... Eemplo: Se X: 2, 4, 6, 9, determar a méda geométrca. 5.1.5 Méda Geométrca Poderada Para uma seqüêca umérca afetados de pesos, respectvamete, a méda artmétca poderada, que desgaremos por é defda por: p 1 p 2 p 1. 2... g Eemplo: Se X: 1, 2, 5, com pesos 3, 3, 1 respectvamete, determe méda geométrca. p 3

5.2. Medaa É um valor real que separa o rol em duas partes deado metade à sua esquerda e a outra metade a sua dreta. Portato, a medaa é um valor que ocupa a posção cetral em uma sére. Notação: A medaa será deotada por 5.2.1 Medaa para dados ão agrupados Icalmete devemos ordear os elemetos caso sejam dados brutos, obtedo o Rol. Se é mpar O Rol admte apeas um termo cetral que ocupa a posção do elemeto que ocupa esta posção é a medaa.. O valor Se é par Neste caso, o rol admte dos termos cetras que ocupam as posções. A medda é covecoada como sedo a méda dos valores que ocupam estas posções cetras. Eemplo: Calcular a medaa dos dados amostras X: 1, 3, 5, 6, 7, 8, 9, 10. Eemplo: Calcular a medaa dos dados amostras X: 1, 3, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 10. 5.2.2 Medaa para dados agrupados sem tervalo de classe O cálculo da medaa para dados agrupados é feto de forma smlar àquela empregada para dados ão agrupados. Porém, este caso, é acoselhável utlzar a tabela de frequêcas acumuladas, o que faclta o trabalho. A medaa correspode ao valor que dvde a sére ordeada em duas partes guas, deado as mesmas quatdades de elemetos acma e abao da medaa. Quado a tabela apreseta a frequêca acumulada, basta localzar o elemeto cuja frequêca acumulada superar pela prmera vez 50% do úmero de elemetos aalsados. Eemplo: Uma faculdade coletou os segutes dados referetes às dades de seus aluos, apresetadas a tabela. Determe a dade medaa dos aluos. 17 1 18 11 19 8 20 7 21 10 22 2 23 1 Soma 40 4

5.3. Moda para dados ão agrupados e agrupados sem tervalo de classe É o valor de mas freqüêca em um cojuto de dados. Notação: A moda será deotada por. Eemplo: Calcular a moda dos dados amostras X: 1, 3, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 10. Eemplo: Calcular a moda dos dados amostras X: 1, 3, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 9, 10, 10. Eemplo: Uma faculdade coletou os segutes dados referetes às dades de seus aluos, apresetadas a tabela. Determe a moda dos aluos. 17 1 18 11 19 8 20 7 21 10 22 2 23 1 Soma 40 Eercícos 1. Determe a méda, a medaa e a moda das séres: a) X: 1, 2, 8, 10, 12, 12, 16, 21, 30 b) Y: 5, 6, 6, 10, 11, 11, 20 c) Z: 3,4; 7,8; 9,23; 12,15. 2. Calcule a méda geométrca para sére: a) X: 1, 2, 4, 7, 16 b) Y: 81, 26, 10, 3, 1 3. Um estudate realzou uma pesqusa sobre a remueração semaal de aulares faceros em empresas de trasporte. Uma amostra formada por cco empresas revelou os segutes dados: R$200,00; R$ 250,00; R$ 280,00; R$ 320,00 e R$ 4.200,00. Pede-se: (a) calcule a méda dos faturametos. (b) uma remueração gual a R$ 330,00 pode ser cosderada alta ou baa? 4. Cosderado a amostra abao que represeta o saldo de 25 cotas de pessoas físcas em uma agêca em determado da, determe o saldo médo dos fucoáros. Saldos em R$ Número de fucoáro 0-5.000 5 5.000-10.000 10 10.000-15.000 8 15.000-20.000 2 TOTAL 25 5

5. O gerete de produção de uma fábrca quer aumetar a produção de peças para 16500 udades por mês. O regstro da produção dára em uma semaa de 5 das trabalhados fo: 690, 730, 718, 677,710. Tomado-se como base a méda dára dessa semaa, e que o mês teha 22 das trabalhados, o objetvo será alcaçado? 6. A redução do úmero de flhos por famíla está obrgado segmetos que atedem à classe méda, como as escolas partculares, a readaptarem suas atvdades para evtar prejuízos. Sedo assm, uma escola pesqusou o úmero de flhos por famíla, o barro Vla Juquera, coforme costa a tabela abao, uma amostra composta por 280 famílas. Respoda: (a) qual o úmero médo de flhos por famíla? (b) qual a moda? (c) qual a medaa? (d) qual o percetual de famílas sem flho? (e) qual o percetual de famílas com mas de 2 flhos? (f) qual o percetual de famílas com 1 ou 2 flhos? 6