ProbEst Aula 01

Esta página faz parte do **Conteúdo Estudado** na disciplina de Probabilidade e Estatística do curso de Jogos Digitais na Fatec Americana .

## Introdução a Estatística

### Considerações iniciais

A palavra estatística provém do termo "Estado", e era utilizado originalmente para fazer levantamento de dados e auxiliar o Estado em suas tomadas de decisões.

Atualmente a Estatística é definida como sendo um conjunto de métodos e processos quantitativos que serve para estudar e estabelecer medidas associadas a fenômenos coletivos.

Como apresentado por Sanches (*et al*. 2017, p. 11), costuma-se dividir o estudo da Estatística em:

> **Descritiva**: é o ramo da Estatística que tem por objetivo descrever os dados observados. Costuma-se dizer que a estatística descritiva tem as seguintes atribuições.
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> * Obtenção ou coleta de dados: normalmente feita através de questionários ou de observações diretas de uma população ou amostra;
> * Organização dos dados: consiste na ordenação e crítica quanto à correção dos valores observados ou abandono de dados duvidosos, tendo em vista as falhas humanas, omissões, etc.;
> * Representação dos dados: quando apresentados em tabelas e/ou gráficos, os dados estatísticos podem ser mais facilmente compreendidos, uma vez que as tabelas ou gráficos permitem uma visualização instantânea e integrada de todo o conjunto de dados obtidos.
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> **Indutiva**: é o ramo da Estatística que, partindo de uma amostra, estabelece hipóteses, tira conclusões sobre a população de origem e que formula previsões fundamentando-se na teoria das probabilidades. A estatística indutiva cuida da análise e interpretação dos dados. O processo de generalização do método indutivo está associado a uma margem de incerteza. Isto se deve ao fato de que a conclusão que pretende obter para o conjunto de todos os indivíduos analisados quanto a determinadas características comuns baseia-se em uma parcela do total de observações.
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### População e Amostra

Define-se população como conjunto de elementos que possui pelo menos uma característica comum em estudo.

Sanches (*et al*. 2017, p. 12), afirma, neste caso, que a população pode ser:

> **Finita**: quando apresenta um número limitado de indivíduos. Ex. a população constituída por todos os veículos produzidos em uma fábrica em um dia; nascimento de crianças em uma semana na cidade de Americana;
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> **Infinita**: quando o número de observações for infinito. Ex. a população constituída de todos os resultados - cara ou coroa - em sucessivos lances de uma moeda.
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#### Em todos os casos utilizamos amostragem?

Sim, a amostragem é utilizada na maioria dos casos e serve para inferir comportamentos da população de interesse.

#### Quais os motivos para utilizar amostragem e não a população como um todo?

Sanches (et al. 2017, p. 12-13), enumera os seguintes motivos:

> **Custo**: muitas vezes o valor para fazer uma pesquisa é elevado, por isso opta-se por trabalhar com a amostragem, pois na amostragem precisamos de dados suficientes e não de todos;
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> **Tempo**: fazer uma pesquisa com a população toda leva muito tempo, por isso na maioria das pesquisas é utilizada a amostragem, que reduz significativamente o tempo da realização da pesquisa;
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> **Tabulação**: tabular os dados, utilizando uma amostra, é uma forma mais rápida e eficiente para se chegar a inferências sobre a população;
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> **Casos de ensaios destrutivos**: nesses casos, o produto a ser "testado" é destruído. Obviamente, não queremos destruir a população toda deste produto para realizar uma análise.
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#### Dimensionamento de uma Amostra

Margem de Erro de Amostra Tolerável

Dimensionamento de N0 (População Infinita)

Dimensionamento de N (População Finita)

### Principais Técnicas de Amostragem

Aleatória ou Casual Simples

Proporcional Extratificada

Amostragem Sistemática

## Referência

1. ↑ 1,0 1,1 1,2 SANCHES, P. F. *et al*. **Estatística Básica**. 3 ed. rev. Indaiatuba, SP: Gráfica e Editora Vitória, 2017