N D Curtose

forma não-numérica, como cor do cabelo ou gênero. Variável qualitativa ordinal: Dados que podem ser arranjados em ordem, mas as diferenças entre os valores não podem ser determinadas ou não são significativas. Exemplos: 1) Notas A, B, C, D, E: A > B > C > D > E, mas A−E não tem sentido; 2) cidades podem ser classificadas de acordo com o tamanho da população, mas não se medem as diferenças populacionais. Variável qualitativa nominal: Dados que não são ordenados, mas…

. . . . . . . . . . . 1.8.5 – Desvio Padrão (σ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.9 – Momentos, Assimetria e Curtose . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.9.1 – Momentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.9.2 – Assimetria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.9.3 – Curtose . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . CAPÍTULO 2 – PROBABILIDADE . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

4.3. MOMENTO ABSTRATO 47 3.5. MEDIDAS DE ASSIMETRIA 48 3.5.1. DISTRIBUIÇÃO SIMÉTRICA 48 3.5.2. DISTRIBUIÇÃO ASSIMÉTRICA 48 3.5.3. COEFIENTE DE ASSIMETRIA 49 3.5.4. COEFIENTE MOMENTO DE ASSIMETRIA 3.6. MEDIDAS DE CURTOSE 50 3.6.1. COEFIENTE DE CURTOSE 51 3.6.2. COEFIENTE MOMENTO DE CURTOSE Capítulo 4 46 49 51 PROBABILIDADE E VARIÁVEIS ALEATÓRIAS 4.1. MODELOS MATEMÁTICOS 53 4.1.1. MODELOS DETERMINÍSTICOS 53 4.1.2. MODELOS NÃO DETERMINÍSTICOS OU PROBABILÍSTICOS 53 4.2. CONCEITOS EM…

Prof. Lorí Viali, Dr. – PUCRS – Faculdade de Matemática - Departamento de Estatística AMOSTRAGEM O processo de escolha de uma amostra da população é denominado de amostragem. Prof. Lorí Viali, Dr. – P R O B A B I L I D A D E Probabilidade (Matemática) Estatística (Matemática Aplicada) PUCRS – Faculdade de Matemática - Departamento de Estatística POPULAÇÃO (Censo) Erro AMOSTRA (Amostragem) Inferência Prof. Lorí Viali, Dr. –…

8.5 – Desvio Padrão (σ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 1.9 – Momentos, Assimetria e Curtose . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 1.9.1 – Momentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 1.9.2 – Assimetria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 1.9.3 – Curtose . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 CAPÍTULO 2 – PROBABILIDADE . . . . . .

cada).. É denotada por Me Me.. Caso 1 - “n” ímpar ímpar:: Para a série de valores ordenados em ordem crescente de grandeza (isto é, um rol), a mediana é o valor central, isto é Me = elemento que está na posição (n+1)/2; Caso 2 - “n” par par:: Para a série de valores ordenados em ordem crescente de grandeza (isto é, um rol), a mediana é a média aritmética dos valores centrais, isto é Me = média aritmética entre os elementos das posições n/2 e (n/2)+1 MEDIDAS DE POSIÇÃO -…

uma série estacionária. A transformação mais comum consiste em tomar diferenças sucessivas da série original, até se obter uma série estacionária. A primeira diferença Z(t) é definida por então, a segunda diferença é De modo geral, a n-ésima diferença de Z(t) é Normalmente, será suficiente tomar uma ou duas diferenças para que a série se torne estacionária. Seja um conjunto arbitrário. Um processo estocástico é uma família , tal que, para cada , Z(t) é uma variável…

uma distribuição de frequências unimodal em relação a uma linha vertical que passa por seu ponto mais elevado.  Curtose: O grau de “achatamento” de uma distribuição de frequências, geralmente unimodal, medido em relação ao de uma distribuição normal que é tomada como padrão.  Teste Jarque-Bera: Testa se a série tem distribuição normal, baseada em diferenças entre assimetria e curtose da distribuição da série em relação à normal. Assim, se o p-value for menor que 5%, o autor rejeita a…

8.5 – Desvio Padrão (σ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 1.9 – Momentos, Assimetria e Curtose . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 1.9.1 – Momentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 1.9.2 – Assimetria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 1.9.3 – Curtose . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 CAPÍTULO 2 – PROBABILIDADE . . . . . .

8.5 – Desvio Padrão (σ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 1.9 – Momentos, Assimetria e Curtose . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 1.9.1 – Momentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 1.9.2 – Assimetria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 1.9.3 – Curtose . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 CAPÍTULO 2 – PROBABILIDADE . . . . . .