explicações de estatística

Explicações Estatística

Explicações Estatística

A importância das explicações Estatística traduz-se na sintonia e orientação de esforços por parte do aluno, de modo a ampliar os conhecimentos desejados, sem percas de tempo e motivação para o alcance dos seus objectivos. Tal facto, fomenta pelo nosso lado,  a procura constante de materiais e instrumentos fundamentais,  os quais permitem o sucesso do aluno. Para a prossecução da mesma, tem sido delineada por parte das explicações a seguinte atuação:

Explicações Estatística

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1ª Vertente – Explicações Estatística – Em colaboração com as Universidades, Institutos Politécnicos e outras Escolas Superiores, elaboramos esforços, no sentido de averiguar de acordo com os conteúdos programáticos de cada instituição os manuais mais adequados no apoio ao aluno. Explicação

2ª Vertente – Assim sendo, temos Apoio aos alunos em áreas diversas do conhecimento científico para as Explicações de Estatística.

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  • Álgebra Linear
  • Análise Matemática I, II, III
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  • Macroeconomia I, II
  • Microeconomia I, II
  • Econometria I, II
  • Outras…

Tem sido uma eminente preocupação, o facto de estarmos sempre ligados ás mais conceituadas instituições de ensino e produção cientifica a nível mundial, em todas as áreas do conhecimento.

Assim sendo, a Estatística é a ciência que recorre a teorias probabilísticas para explicar a frequência da ocorrência de eventos, tanto em estudos observacionais quanto em experiencias para modelar a aleatoriedade e a incerteza de forma a estimar ou possibilitar a previsão de acontecimentos futuros.

É também uma ciência que se dedica à coleta, análise e interpretação de dados. Preocupa-se com os métodos de recolha, organização, resumo, apresentação e interpretação dos dados, assim como em tirar conclusões sobre as características das fontes donde estes foram recolhidos, para melhor compreender as situações.

Algumas práticas estatísticas incluem, por exemplo, o planeamento, a síntese e a interpretação de observações. Dado que o objetivo da estatística é a produção da melhor informação credível a partir dos dados disponíveis, dando deste modo suporte a teoria da decisão.

Devido a tal facto, a Estatística encontra-se hoje segmentadas em algumas vertentes específicas, ou seja:
em duas áreas principais: Estatística Descritiva e Estatística Inferencial , que incluem Estatística Aplicada.

1- Estatística Descritiva ( Explicador de Estatística)

A estatística descritiva é o ramo de estatísticas que permite a análise quantitativa ou (mensurável) apresenta uma coleção de um conjunto de informações.
Ou seja, a estatística descritiva é responsável por tratar uma amostra estatística (conjunto de dados obtidos de uma população ) em vez de aprender sobre a população que representa a amostra.

Algumas das medidas comumente usadas na estatística descritiva para descrever um conjunto de dados são medidas de tendência central e medidas de variabilidade ou dispersão .
Quanto às medidas de tendência central, são utilizadas medidas como média , mediana e moda . Enquanto as medidas de variância , curtose , etc. são usadas em medidas de variabilidade .

A estatística descritiva é geralmente a primeira parte a ser executada em uma análise estatística. Os resultados desses estudos geralmente são acompanhados por gráficos e representam a base de quase todas as análises quantitativas (mensuráveis) dos dados.

Como exemplos de estudos estatísticos descritivos podem ser: A idade média dos cidadãos que vivem em uma determinada área geográfica, a duração média de todos os livros referentes a um tópico específico, a variação em relação ao tempo que os visitantes passam navegando em um página da Internet.

2- Inferência Estatística – ( Explicações Estatística)

A inferência Estatística difere da estatística descritiva, principalmente, pelo uso de inferência e de indução.

Ou seja, esse ramo da estatística procura deduzir propriedades de uma população estudada, ou seja, não apenas coleta e contagem dos dados, mas procura explicar certas propriedades ou características dos dados obtidos.

Nesse sentido, a estatística inferencial implica obter as conclusões corretas de uma análise estatística realizada usando estatística descritiva.

Explicações de Estatística Aplicada. Quais ciências estão relacionadas?
( Apoio de Estatística)Estatistica

Portanto, muitos dos experimentos em ciências sociais envolvem um pequeno grupo populacional ; portanto, através de inferências e generalizações, é possível determinar como a população em geral se comporta.

As conclusões obtidas através da estatística inferencial estão sujeitas a aleatoriedade (ausência de padrões ou regularidades), mas através da aplicação de métodos apropriados, a obtenção de resultados relevantes é alcançada.

Assim, as estatísticas descritivas e inferenciais andam de mãos dadas.

A inferência estatística é ainda dividida em:

Estatísticas paramétricas ( Explicações de Estatística)

Inclui procedimentos estatísticos baseados na distribuição de dados reais, que são determinados por um número finito de parâmetros (número que resume a quantidade de dados derivados de uma variável estatística).

Para aplicar procedimentos paramétricos, em grande parte, é necessário conhecer antecipadamente a forma de distribuição para as formas resultantes da população estudada.

Portanto, se a distribuição dos dados obtidos for totalmente desconhecida, um procedimento não paramétrico deve ser utilizado.

Estatística não paramétrica

Esse ramo da estatística inferencial inclui os procedimentos aplicados em testes e modelos estatísticos nos quais sua distribuição não está em conformidade com os chamados critérios paramétricos. Sendo os dados estudados que definem sua distribuição, eles não podem ser definidos anteriormente.

A estatística não paramétrica é o procedimento que deve ser escolhido quando não se sabe se os dados se encaixam em uma distribuição conhecida, para que possa ser uma etapa anterior ao procedimento paramétrico.

Da mesma forma, em um teste não paramétrico, as hipóteses de erro são reduzidas usando tamanhos de amostra apropriados.

3- Estatística Matemática

Explicações EstatísticaA existência de estatística matemática também foi mencionada como uma disciplina estatística.

Isso consiste em uma escala anterior no estudo da estatística, na qual eles usam a teoria da probabilidade (ramo da matemática que estuda fenómenos aleatórios ) e outros ramos da matemática.

Tem sido uma eminente preocupação, o facto de estarmos sempre ligados ás mais conceituadas instituições de ensino e produção cientifica a nível mundial, em todas as áreas do conhecimento.

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A importância das explicações Econometria traduz-se na sintonia e orientação de esforços por parte do aluno, de modo a ampliar os conhecimentos desejados, sem percas de tempo e motivação para o alcance dos seus objetivos. Tal facto, fomenta pelo nosso lado,  a procura constante de materiais e instrumentos fundamentais,  os quais permitem o sucesso do aluno. Para a prossecução da mesma, tem sido delineada por parte das explicações a seguinte atuação:

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O termo econometria é por vezes confundido com economia matemática.
O termo “metria” está relacionado com a medição de dados económicos, recorre a estudos de observações empíricas através de métodos estatísticos de estimação e ensaios de hipóteses. O ramo da economia matemática, destina-se a aplicação da matemática a aspetos puramente teóricos da análise económica, preocupando-se pouco, com problemas estatísticos como erros de medição das variáveis.
A aplicação da economia matemática concentra-se no raciocínio dedutivo, sem esquecer a econometria como menos relevante.

Uma vez que os estudos empíricos e análises teóricas são complementares e reforçam-se mutuamente, a validade das teorias são testadas em relação aos dados empíricos antes que possam ser aplicadas com confiança.

Todavia, a economia matemática pode ser considerada a mais básica das duas, pois para desenvolver um estudo estatístico e econométrico significativo, é indispensável uma formulação matemática adequada e exigente recorrendo a softwares como:

  • EViews
  • Matlab
  • SAS
  • SPSS
  • Entre outros…

Problemas comuns na análise econométrica

Diversos problemas podem surgir em uma análise de regressão, comprometendo a confiabilidade dos valores dos coeficientes estimados, assim como a inferência estatística. Entre os problemas mais comuns se destacam, principalmente:

  1. Multicolinearidade
  2. Heteroscedasticidade
  3. Endogeneidade
  4. Atrição
Consulte Grátis:

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