Determinar A Média Variância Desvio Padrão E O Coeficiente De Variação

DESCRITIVAS 35 3.1. MEDIDAS DE POSIÇÃO 35 3.1.1. REPRESENTATIVAS - MÉDIAS 35 3.1.2. DOMINANTES - MODAS 38 3.1.3. SEPARATRIZES 40 3.1.4. POSIÇÃO RELATIVA DA MÉDIA, MEDIANA E MODA 41 3.2. MEDIDAS DE VARIABILIDADE OU DISPERSÃO 42 3.1.1. MEDIDIAS DE DISPERSÃO ABSOLUTA 42 3.1.2. MEDIDAS DE DISPERSÃO RELATIVA 45 3.3. MEDIDAS DE DISPERSÃO RELATIVA 45 3.4. MOMENTOS 46 3.4.1. MOMENTO SIMPLES OU CENTRADO NA ORIGEM 3.4.2. MOMENTO CENTRADO NA MÉDIA 47 3.4.3. MOMENTO ABSTRATO 47 3.5. MEDIDAS DE…

variações. 1.2. Desvio padrão e coeficiente de variação O desvio padrão é uma medida de dispersão das variáveis. Informa a distância média que tem as observações em relação à média aritmética da amostra, expressada na mesma unidade que as variáveis. É muito utilizada na estatística descritiva. Para o cálculo desse, utiliza-se a seguinte fórmula: Onde Xi=Valor de cada evento (X1,X2,X3...) X=Média aritmética dos valores Primeiramente, calcula-se a média…

UNIDADE 3 Medidas de posição: medidas de tendência central Média Aritmética (x) Mediana (Md) Moda (Mo) 037 038 038 043 048 020 020 028 UNIDADE 4 054 Medidas de posição: medidas separatrizes 055 Introdução 055 Quartis 055 Percentis061 5 6 7 8 UNIDADE 5 Medidas de dispersão ou de variabilidade Amplitude total Desvio Médio Absoluto (DMA) Variância (s2), Desvio padrão (s) e Coeficiente de Variação (CV) 065 066 066 068 069…

20 1.7.1 – Média . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 1.7.2 – Mediana . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 1.7.3 – Moda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.8 – Medidas de Dispersão . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.8.1 – Amplitude Total . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.8.2 – Desvio Médio . . . . . .

20 1.7.1 – Média . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 1.7.2 – Mediana . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 1.7.3 – Moda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.8 – Medidas de Dispersão . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.8.1 – Amplitude Total . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.8.2 – Desvio Médio . . . . . .

PROF.A ANA CARLA APARECIDA PIMENTA Estatística e Probabilidade; Introdução à Estatística; Coeficiente de Correlação; Introdução à Teoria das Probabilidades; Distribuição Discreta de Probabilidade; Distribuição Contínua de Probabilidade; Estimação e Inferência. Estatística; Teste de Hipóteses.. 60 horas/aula Apresentar os fundamentos estatísticos básicos necessários à formação do profissional da área de exatas. Habilitar o aluno a compreender a metodologia estatística

quantitativa é sempre numérica,as variáveis qualitativas podem ou não ser representadas por categorias numéricas. Por exemplo, Existem dois tipos de dados quantitativos: os contínuos e os discretos. Os dados contínuos são aqueles que dentro do intervalo de variação da variável o número de valores que se pode assumir é infinito. Exemplo: o tempo (em minutos) de atendimento nos CTT. Os dados quantitativos discretos só podem assumir determinados valores, assim sendo, o número de valores…

quantitativa é sempre numérica,as variáveis qualitativas podem ou não ser representadas por categorias numéricas. Por exemplo, Existem dois tipos de dados quantitativos: os contínuos e os discretos. Os dados contínuos são aqueles que dentro do intervalo de variação da variável o número de valores que se pode assumir é infinito. Exemplo: o tempo (em minutos) de atendimento nos CTT. Os dados quantitativos discretos só podem assumir determinados valores, assim sendo, o número de valores…

quando seus valores forem expressos em números. Pode ser subdivida em: quantitativa discreta: pode assumir pertencentes a um conjunto enumerável; apenas valores quantitativa contínua: pode assumir qualquer valor em um certo intervalo de variação. ESTATÍSTICA DESCRITIVA Exemplos de variável quantitativa: discretas: número de filhos, número de bactérias por litro de leite, número de cigarros fumados por dia.  contínuas: peso (balança), altura (régua), tempo…

Existe 95% de estar dentro de 2σ da média ሺcentro) 95% Figura 2. Função densidade de probabilidade da distribuição normal padrão (média 0 e variância 1) A distribuição normal é uma das mais importantes distribuições. Se X é uma variável aleatória normal com média µ e variância σଶ (simbolizada como X ~ N(µ, σଶ ), então sua função densidade de probabilidade é dada pela seguinte expressão: fሺx|µ, σ) = 1 √2πσ ିሺ୶ିµ)మ exp ଶσమ A média µ e a variância σ2 são parâmetros…