N D Curtose

desvio padrão (para dados tabulados)................................................................... MEDIDAS DE ASSIMETRIA E CURTOSE...................................................................................... Assimetria.........................................................................................................................................…

quantitativa discreta AMOSTRAGEM MÉTODOS PROBABILÍSTICOS  Exige que cada elemento da população possua determinada probabilidade de ser selecionado. Normalmente possuem a mesma probabilidade. Assim, se N for o tamanho da população, a probabilidade de cada elemento ser selecionado será 1/N. Trata-se do método que garante cientificamente a aplicação das técnicas estatísticas de inferências. Somente com base em amostragens probabilísticas é que se podem realizar inferências ou induções sobre a

céticos também argumentam que haveria uma desumanização com o uso da máquina, com a eliminação do contato entre o aluno e o professor. Mais uma vez, encontramos um argumento frágil contra o uso da informática. O aluno de fato somente irá prescindir d contato com o professor se este se restringir (como classicamente o faz) a transmitir informações e conhecimentos. Os céticos, por sinal, estão presos a este modelo instrucionista e temem, portanto, a perda do papel tradicional do…

Goytacazes em destaque .......................................................................................... 25 Figura 2 – Mapa de amostragem em malha regular, com 273 amostras (a), 254 e 250 amostras (b,c), na presença de outliers, e 240 amostras (d) sem a presença de outliers para a variável CTC (cmolc dm-3), na camada de 0-20 cm do solo ............... 26 Figura 3 – Mapa de distribuição amostral, em malha regular, com 240 amostras, sem a presença de outliers para a variável CTC…

(leia-se x índice i) representa qualquer um dos n valores, x1, x2, ..., xn, assumidos pela variável X, na amostra ou no conjunto de dados. A letra i, usada como índice, pode representar qualquer um dos valores: 1, 2, ..., n. Evidentemente pode ser usada qualquer outra letra além de i. Notação de somatório n O símbolo ∑x i =1 i é usado para representar a soma de todos os valores xi desde i = 1 até i = n , ou seja, por definição: n ∑x i =1 O símbolo Exemplos: …

céticos também argumentam que haveria uma desumanização com o uso da máquina, com a eliminação do contato entre o aluno e o professor. Mais uma vez, encontramos um argumento frágil contra o uso da informática. O aluno de fato somente irá prescindir d contato com o professor se este se restringir (como classicamente o faz) a transmitir informações e conhecimentos. Os céticos, por sinal, estão presos a este modelo instrucionista e temem, portanto, a perda do papel tradicional do…

Remédios 293 ilustração, considere-se um experimento com quatro tratamentos A, B, C, e D, os dois primeiros provenientes de populações de variância comum elevada e os outros dois de populações de variância comum pequena. Nessas circunstâncias, a diferença entre as médias dos tratamentos A e B necessária para a declaração de significância é maior do que aquela necessária para os tratamentos C e D. Uma estimativa de variância comum para o experimento subestimará a variância…

Remédios 293 ilustração, considere-se um experimento com quatro tratamentos A, B, C, e D, os dois primeiros provenientes de populações de variância comum elevada e os outros dois de populações de variância comum pequena. Nessas circunstâncias, a diferença entre as médias dos tratamentos A e B necessária para a declaração de significância é maior do que aquela necessária para os tratamentos C e D. Uma estimativa de variância comum para o experimento subestimará a variância…

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 . . . . . .