Organização dos dados: tabelas de frequência e gráficos
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Como inserir dados na forma de uma tabela de frequências no app Calculadora Estatística Pro
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Esse video faz parte do Curso de Estatística para Pesquisa Científica, disponível em http://rangel.eco.br Já notou que a maior parte das pessoas possui estatura e peso médios, e como é raro encontrar uma pessoa extremamente baixa/magra ou alta/pesada? Qualquer fenômeno que possa ser observado um número suficiente de vezes pode ser estudado por uma análise de frequência. Por exemplo, a proporção de resultados "cara" entre os lançamentos de uma moeda, a quantidade de pessoas infectadas por um vírus ao longo de um ano, ou a fração da amostra de pessoas com peso acima de um determinado valor. A identificação de regularidades nos resultados de um fenômeno que se repete um grande número de vezes é o primeiro passo na busca por padrões em frequências. Ao estudarmos esses padrões de frequência que emergem de fenômenos radicalmente diferentes, desde o peso de recém-nascidos até o tamanho de planetas, descobrimos que há uma intrigante regularidade (padrão), que pode servir de pista para as causas de fenômenos quase universais.
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Esse video faz parte do Curso de Estatística para Pesquisa Científica, disponível em http://rangel.eco.br Qual a proporção de vezes (frequência) que lançamentos de uma mesma moeda resulta em "cara"? Qual a relação do lançamento de moedas com o tamanho dos planetas conhecidos? E os recém-nascidos? Usamos lançamentos de moedas por serem experimentos simples, baratos, repetíveis, e com poucos resultados possíveis ("cara" ou "coroa"). Mesmo nesses exerimentos simples, o conjunto de fatores que afetam o resultado é tão complexo que não somos capazes de prever o resultado final. Mesmo sem a capacidade de prever o resultado de um lançamento de uma moeda, padrões de frequência surgem ao agregarmos os resultados de vários lançamentos; regularidades que emergem mesmo na presença de incerteza! Veja isso com seus próprios olhos nesse usando esse programa que preparei para você. Fenômenos que são causados pela contribuição independente de um conjunto complexo de fatores tendem a apresentar distribuição de frequência normal, tais como moedas, recém-nascidos ou planetas. Por isso, a distribuição normal (Gaussiana) é um bom modelo para estudar vários fenômenos naturais. Ian Stewart (2013) incluiu a distribuição normal como um dos mais importantes modelos científicos (ideias) de todos os tempos!
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