Importância da Estatística

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e AnáliseMatemática discretaLógica matemática e Teoria dos conjuntosProbabilidadeEstatística e Teoria da decisão
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���
Um exemplo de gráfico.
 Nota: Para a definição da função (e.g. Estatística suficiente), veja Estatística (função).
Esta página cita fontes, mas que não cobrem todo o
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não verificável pode ser removido.—Encontre
fontes: ABW • CAPES • Google (N • L • A) (Agosto de 2020)
Estatística é a ciência que utiliza as teorias probabilísticas para
explicar a frequência da ocorrência de eventos,[1] tanto em estudos
observacionais quanto
em experimentos para modelar a aleatoriedade e a incerteza de
forma a estimar ou possibilitar a previsão de fenômenos futuros,
conforme o caso.
Se dedica à coleta, análise e interpretação de dados e preocupa-se
com os métodos de coleta, organização, resumo, apresentação e
interpretação dos dados, assim como tirar conclusões sobre as
Áreas [Esconder]
Relação com as ciências [Esconder]
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https://pt.wikipedia.org/wiki/Discuss%C3%A3o:Estat%C3%ADstica
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https://pt.wikipedia.org/wiki/Ficheiro:Normal_distribution_and_scales.gif
Ciência
Portal • Categoria
���
características das fontes donde estes foram retirados,
para melhor compreender as situações.
Algumas práticas estatísticas incluem, por exemplo, o
planejamento, a sumarização e a interpretação de
observações. Dado que o objetivo da estatística é a
produção da melhor informação possível a partir
dos dados disponíveis, alguns autores sugerem que a
estatística seja um ramo da teoria da decisão.
Devido às suas raízes empíricas e seu foco em
aplicações, a estatística geralmente é considerada uma
disciplina distinta da matemática, e não um ramo
dessa.[2][3]
Etimologia
O termo "estatística" surge da expressão
em latim statisticum collegium, "palestra sobre os
assuntos do Estado", de onde surgiu a palavra em língua italiana statista, que significa "homem de
estado", ou político, e a palavra alemã Statistik, designando a análise de dados sobre o Estado. A
palavra foi proposta pela primeira vez no século XVII, em latim, por Schmeitzel na Universidade de
Jena e adotada pelo acadêmico alemão Godofredo Achenwall. Aparece como vocabulário
na Enciclopédia Britânica em 1797, e adquiriu um significado de coleta e classificação de dados, no
início do século XIX.
História
Ver artigo principal: História da estatística
De acordo com a Revista do Instituto Internacional de Estatística, Cinco homens, Hermann
Conring, Gottfried Achenwall, Johann Peter Süssmilch, John Graunt e William Petty já receberam a
honra de serem chamados de fundadores da estatística por diferentes autores.[4]
Alguns autores dizem que é comum encontrar como marco inicial da estatística a publicação
do "Observations on the Bills of Mortality" (Observações sobre os Censos de Mortalidade, 1662) de
John Graunt. As primeiras aplicações do pensamento estatístico estavam voltadas para as
necessidades de Estado, na formulação de políticas públicas, fornecendo
dados demográficos e econômicos. A abrangência da estatística aumentou no começo do século XIX
para incluir a acumulação e análise de dados de maneira geral. Hoje, a estatística é largamente
aplicada nas ciências naturais, e sociais, inclusive na administração pública e privada.
Seus fundamentos matemáticos foram postos no século XVII com o desenvolvimento da teoria das
probabilidades por Pascal e Fermat, que surgiu com o estudo dos jogos de azar. O método dos
mínimos quadrados foi descrito pela primeira vez por Carl Friedrich Gauss, aproximadamente no ano
de 1794. O uso de computadores modernos tem permitido a computação de dados estatísticos em
larga escala e também tornaram possível novos métodos antes impraticáveis.
Fundamentos
Ligações para estatística observacional fenômeno são coletados pelos fenômenos estatísticos.
Estatística inferencial é o conjunto de técnicas utilizadas para identificar relações entre variáveis
que representem ou não relações de causa e efeito;
Estatística robusta é o conjunto de técnicas utilizadas para atenuar o efeito de outliers e preservar
a forma de uma distribuição tão aderente quanto possível aos dados empíricos.
Ciências físicas [Expandir]
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Filosofia e história [Expandir]
https://pt.wikipedia.org/wiki/Ficheiro:Nuvola_apps_kalzium.svg
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https://pt.wikipedia.org/wiki/Ci%C3%AAncias_sociais
https://pt.wikipedia.org/wiki/Administra%C3%A7%C3%A3o_p%C3%BAblica
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https://pt.wikipedia.org/wiki/Teoria_das_probabilidades
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https://pt.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9todo_dos_m%C3%ADnimos_quadrados
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https://pt.wikipedia.org/wiki/Carl_Friedrich_Gauss
https://pt.wikipedia.org/wiki/Fen%C3%B4meno
https://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=Fen%C3%B4menos_estat%C3%ADsticos&action=edit&redlink=1
https://pt.wikipedia.org/wiki/Estat%C3%ADstica_robusta
https://pt.wikipedia.org/wiki/Ci%C3%AAncia_f%C3%ADsica
https://pt.wikipedia.org/wiki/Ci%C3%AAncias_da_vida
https://pt.wikipedia.org/wiki/Ci%C3%AAncias_sociais
https://pt.wikipedia.org/wiki/Ci%C3%AAncias_aplicadas
https://pt.wikipedia.org/wiki/Ci%C3%AAncias_formais
https://pt.wikipedia.org/wiki/Interdisciplinaridade
A estatística não é uma ferramenta matemática que nos informa sobre o quanto de erro nossas
observações apresentam sobre a realidade pesquisada. A estatística baseia-se na medição do erro
que existe entre a estimativa de quanto uma amostra representa adequadamente a população da qual
foi extraída. Assim o conhecimento de teoria de conjuntos, análise combinatória e cálculo são
indispensáveis para compreender como o erro se comporta e a magnitude do mesmo. É o erro (erro
amostral) que define a qualidade da observação e do delineamento experimental.
A faceta dessa ferramenta mais palpável é a estatística descritiva. A descrição dos dados coletados é
comumente apresentado em gráficos ou relatórios e serve tanto a prospecção de uma ou mais
variáveis para posterior aplicação ou não de testes estatísticos bem como a apresentação de
resultados de delineamentos experimentais.
Nós descrevemos o nosso conhecimento de forma matemática e tentamos aprender mais sobre aquilo
que podemos observar. Isto requer:
O planejamento das observações por forma a controlar a sua variabilidade (concepção do
experimento);
Sumarização da coleção de observações;
Inferência estatística - obter um consenso sobre o que as observações nos dizem sobre o mundo
que observamos.
Em algumas formas de estatística descritiva, nomeadamente mineração de dados (data mining), os
segundo e terceiro passos tornam-se normalmente mais importantes que o primeiro.
A probabilidade de um evento é definida como um número entre zero e um.
Normalmente aproximamos a probabilidade de alguma coisa para cima ou para baixo porque elas são
tão prováveis ou improváveis de ocorrer, que é fácil de reconhecê-las como probabilidade de um ou
zero. Entretanto, isso pode levar a desentendimentos e comportamentos perigosos, porque é difícil
distinguir entre, uma probabilidade de 10−4 e uma de 10−9, a despeito da grande diferença numérica
entre elas. Por exemplo, se você espera atravessar uma estrada 105 ou 106 vezes na sua vida, definir
o risco de atravessá-la em 10−9 significa que você está bem seguro pelo resto da sua vida. Entretanto,
um risco de 10−4 significa que é bem provável que você tenha um acidente, mesmo que intuitivamente
um risco de 0,01% pareça muito baixo.
Estatística computacional
O crescimento rápido e sustentados no poder de processamento dos computadores a partir da
segunda metade do século XX teve um forte impacto na prática da estatística. Os modelos estatísticos
mais antigos eram quase sempre lineares, mas os computadores modernos, junto
com algoritmos numéricos apropriados, causaram um aumento do interesse nos modelos não-
lineares (especialmente redes neurais e árvores de decisão) assim como na criação de novos tipos,
como o modelo linear generalizado e o modelo multi-nível.
O aumento na capacidade de computação também tem levado à popularização de métodos que
demandam muitos cálculos baseados em reamostragem (em inglês e no jargão do meio resampling),
como testes de permutação e bootstrap, enquanto técnicas como a amostragem de Gibbs tem feito
com que os métodos de Bayes fiquem mais fáceis. A revolução informática também tem levado a um
aumento na ênfase na estatística "experimental" e "empírica". Um grande número de softwares
estatísticos, de uso tanto geral como específico estão disponíveis no mercado.
Aplicações
Algumas ciências usam a estatística aplicada tão extensivamente que elas têm uma terminologia
especializada. Estas disciplinas incluem:
Análise de processo e quimiometria (para análise de dados da química analítica e da engenharia
química);
Bioestatística;
https://pt.wikipedia.org/wiki/Teoria_dos_erros
https://pt.wikipedia.org/wiki/Pesquisa
https://pt.wikipedia.org/wiki/Amostra_(estat%C3%ADstica)
https://pt.wikipedia.org/wiki/Popula%C3%A7%C3%A3o
https://pt.wikipedia.org/wiki/Conjunto
https://pt.wikipedia.org/wiki/Combinat%C3%B3ria
https://pt.wikipedia.org/wiki/C%C3%A1lculo
https://pt.wikipedia.org/wiki/Qualidade
https://pt.wikipedia.org/wiki/Estat%C3%ADstica_descritiva
https://pt.wikipedia.org/wiki/Conhecimento
https://pt.wikipedia.org/wiki/Infer%C3%AAncia_estat%C3%ADstica
https://pt.wikipedia.org/wiki/Estat%C3%ADstica_descritiva
https://pt.wikipedia.org/wiki/Minera%C3%A7%C3%A3o_de_dados
https://pt.wikipedia.org/wiki/Probabilidade
https://pt.wikipedia.org/wiki/N%C3%BAmero
https://pt.wikipedia.org/wiki/Modelo_linear
https://pt.wikipedia.org/wiki/Algoritmo
https://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=Egress%C3%A3o_n%C3%A3o-linear&action=edit&redlink=1
https://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=Egress%C3%A3o_n%C3%A3o-linear&action=edit&redlink=1
https://pt.wikipedia.org/wiki/Rede_neural
https://pt.wikipedia.org/wiki/%C3%81rvore_de_decis%C3%A3o
https://pt.wikipedia.org/wiki/Modelo_linear_generalizado
https://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=Modelo_multi-n%C3%ADvel&action=edit&redlink=1
https://pt.wikipedia.org/wiki/Reamostragem_(estat%C3%ADstica)https://pt.wikipedia.org/wiki/L%C3%ADngua_inglesa
https://pt.wikipedia.org/wiki/Jarg%C3%A3o
https://pt.wikipedia.org/wiki/Bootstrapping_(estat%C3%ADstica)
https://pt.wikipedia.org/wiki/Amostragem_de_Gibbs
https://pt.wikipedia.org/wiki/Thomas_Bayes
https://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=Lista_de_campos_de_aplica%C3%A7%C3%A3o_de_estat%C3%ADstica&action=edit&redlink=1
https://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=An%C3%A1lise_de_processo&action=edit&redlink=1
https://pt.wikipedia.org/wiki/Quimiometria
https://pt.wikipedia.org/wiki/Qu%C3%ADmica_anal%C3%ADtica
https://pt.wikipedia.org/wiki/Engenharia_qu%C3%ADmica
https://pt.wikipedia.org/wiki/Engenharia_qu%C3%ADmica
https://pt.wikipedia.org/wiki/Bioestat%C3%ADstica
Controle de qualidade;
Estatística comercial;
Estatística de engenharia;
Estatística econômica;
Estatística física;
Estatística populacional;
Estatística psicológica;
Estatística social (para todas as ciências sociais);
Geoestatística;
Pesquisa operacional.
Estatística forma uma ferramenta chave nos negócios e na industrialização como um todo. É utilizada
a fim de entender sistemas variáveis, controle de processos (chamado de "controle estatístico de
processo" ou CEP), custos financeiros (contábil) e de qualidade e para sumarização de dados e
também tomada de decisão baseada em dados. Nessas funções ela é uma ferramenta chave, e é a
única ferramenta segura.
Ver também
Coeficiente de correlação de Pearson;
Coeficiente de variação;
Curtose;
Desvio padrão;
Educação Estatística;
Estatística descritiva;
Histograma;
IGEst;
Inquérito estatístico;
Lista de órgãos estatísticos nacionais e
internacionais;
Minitab;
Moda (estatística);
Não-resposta;
Obliquidade;
Séries temporais;
Significância estatística;
Valor esperado;
R - linguagem de programação;
SAS;
SISTAT;
SPSS;
STATA.
Referências
1. ↑ Weber, Saulo Henrique (2006). «Desenvolvimento de Nova Função Densidade de Probabilidade para
Avaliação de Regeneração Natural» (PDF). Universidade Federal do Paraná. Consultado em 2 de
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2. ↑ Moore, David (1992). «Teaching Statistics as a Respectable Subject». Statistics for the Twenty-First
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