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Aluno: Gustavo Henrique Fernandes 2° S.I
Estatística
IFG Câmpus Inhumas

Estatística Descritiva
Exemplo 1. Considerando o exemplo abaixo referente ao peso e altura de 10 indivíduos.

- Representando o diagrama de dispersão:

- Analisando a correlação existente entre peso e altura:
No exemplo, r = 0,90681871, isto é, existe uma correlação positiva forte entre as duas variáveis, quase perfeita.

- Ajustando, pelo Método dos Mínimos Quadrados, uma função linear que exprima o peso em função da altura:
A equação desta reta traduz-se em:
Altura = 109,36 + 0,9016 x Peso
Isto é, se um indivíduo pesar 70 kg, a altura esperada será de 109,36 + 0,9016 x 70 = 172,472.
Por cada kg de peso adicional, espera-se que a altura do indivíduo aumente
0,9016 cm.

Exemplo 2. O quadro abaixo apresenta as vendas e as despesas em publicidade (ambas em milhares de u.m.) de uma empresa no período de 7 anos:

- Comparando as vendas e as despesas em publicidade quanto à dispersão:
Para comparar a dispersão das duas distribuições, é necessário calcular os coeficientes de variação (medidas de dispersão relativa):
Dados não classificados

A dispersão das despesas em publicidade é superior à dispersão das vendas.
- Analise a correlação existente entre volume e custo de produção:

Existe uma correlação positiva linear forte entre as duas variáveis. Em média, quando as despesas em publicidade aumentam (diminuem), as vendas aumentam (diminuem) de forma quase exatamente proporcional.

Os resultados da observação de um atributo sobre os elementos do conjunto a analisar constituem os dados estatísticos. O ramo da estatística que se ocupa do tratamento, apresentação e análise de dados amostrais denomina-se de estatística descritiva. A taxa de desemprego, o custo de vida, médias de estudantes, análise de peso e altura, analise de despesas e vendas, entre outros, são exemplos de tratados pela Estatística Descritiva. Portanto, os exemplos 1 e 2 se enquadram