O Estatisticas É um ramo da matemática, que corresponde à recolha, análise, interpretação, apresentação e organização de dados (conjunto de valores de variáveis qualitativas ou quantitativas). Esta disciplina visa explicar as relações e dependências de um fenômeno (físico ou natural).
O estatista e economista inglês Arthur Lyon Bowley define estatística como: "Declarações numéricas de fatos de qualquer departamento de pesquisa, situados em relação uns aos outros." Nesse sentido, as estatísticas se encarregam de estudar um determinado população (em estatísticas, conjunto de indivíduos, objetos ou fenômenos) e / ou fenômenos de massa ou coletivos.
Este ramo da matemática é uma ciência transversal, ou seja, aplicável a uma variedade de disciplinas, que vão da física às ciências sociais, ciências da saúde ou controle de qualidade..
Além disso, tem grande valor nas atividades empresariais ou governamentais, onde o estudo dos dados obtidos permite facilitar a tomada de decisões ou fazer generalizações..
Uma prática comum para realizar um estudo estatístico aplicado a um problema é começar por determinar um população, que pode ser de vários tópicos.
Um exemplo comum de população é a população total de um país, portanto, quando um censo populacional nacional é realizado, um estudo estatístico está sendo realizado..
Algumas disciplinas especializadas de estatística são: Ciências Atuariais, Bioestatística, Demografia, Estatística Industrial, Física Estatística, Pesquisas, Estatística em Ciências Sociais, Econometria, etc..
Em psicologia, a disciplina de psicometria, que se especializa e quantifica as variáveis psicológicas da mente humana, usando procedimentos estatísticos.
As estatísticas são divididas em duas grandes áreas: eestatísticas descritivas e eEstatística inferencial, que compreendem o eestatísticas aplicadas.
Além dessas duas áreas, existe a estatística matemática, que compreende as bases teóricas da estatística.
O Estatística descritiva é o ramo da estatística que descreve ou resume quantitativamente (mensuráveis) características de uma coleção de uma coleção de informações.
Ou seja, a estatística descritiva é responsável por resumir uma amostra estatística (conjunto de dados obtidos de um população) em vez de aprender sobre população o que a amostra representa.
Algumas das medidas comumente usadas em estatísticas descritivas para descrever um conjunto de dados são: medidas de tendência central e as medidas de variabilidade ou dispersão.
Em relação às medidas de tendência central, medidas como o metade, a mediana e a moda. Enquanto as medidas de variabilidade usam o variância, a curtose, etc.
A estatística descritiva é geralmente a primeira parte a ser executada em uma análise estatística. Os resultados desses estudos são geralmente acompanhados por gráficos e representam a base de quase todas as análises quantitativas (mensuráveis) de dados..
Um exemplo de estatística descritiva pode ser considerar um número para resumir o desempenho de um rebatedor de beisebol..
Assim, o número é obtido pelo número de exitos que um rebatedor acertou dividido pelo número de vezes que ele acertou. No entanto, este estudo não dará informações mais específicas, como quais dessas mantas foram Home Runs.
Otros ejemplos de estudios de estadística descriptiva pueden ser: La media de edad de los ciudadanos que viven en una cierta área geográfica, la longitud media de todos los libros referentes a un tema específico, la variación respecto al tiempo que los visitantes pasan navegando en una página da Internet.
O Estatística inferencial difere da estatística descritiva principalmente pelo uso de inferência e indução.
Ou seja, este ramo da estatística busca deduzir propriedades de um população estudado, isto é, não apenas coleta e sintetiza os dados, mas busca explicar certas propriedades ou características a partir dos dados obtidos.
Nesse sentido, a estatística inferencial implica obter as conclusões corretas de uma análise estatística realizada por meio da estatística descritiva..
Assim, muitos dos experimentos de ciências sociais envolvem um grupo de população reduzido, assim por meio de inferências e generalizações pode ser determinado como o população em geral se comporta.
As conclusões obtidas através da estatística inferencial estão sujeitas à aleatoriedade (ausência de padrões ou regularidades), mas aplicando os métodos apropriados, resultados relevantes são obtidos..
Assim, tanto o Estatística descritiva como a Estatística inferencial Eles vão de mãos dadas.
A estatística inferencial é dividida em:
Inclui procedimentos estatísticos baseados na distribuição de dados reais, que são determinados por um número finito de parâmetros (um número que resume a quantidade de dados derivados de uma variável estatística).
Para aplicar procedimentos paramétricos, em sua maioria, é necessário conhecer previamente a forma de distribuição das formas resultantes da população estudada..
Portanto, se a distribuição seguida pelos dados obtidos for desconhecida, um procedimento não paramétrico deve ser utilizado..
Este ramo da estatística inferencial compreende os procedimentos aplicados em testes e modelos estatísticos cuja distribuição não obedece aos chamados critérios paramétricos. Uma vez que os dados estudados definem sua distribuição, eles não podem ser definidos previamente..
A estatística não paramétrica é o procedimento que deve ser escolhido quando não se sabe se os dados se enquadram em uma distribuição conhecida, para que possa ser uma etapa anterior ao procedimento paramétrico..
Da mesma forma, em um teste não paramétrico, as possibilidades de erro são reduzidas com o uso de tamanhos de amostra adequados..
A existência do Estatística Matemática, como uma disciplina de estatística.
Esta consiste em uma escala prévia no estudo da estatística, na qual se utiliza a teoria da probabilidade (ramo da matemática que estuda a fenômenos aleatórios) e outros ramos da matemática.
A estatística matemática consiste na obtenção de informações a partir de dados e utiliza técnicas matemáticas como: análise matemática, álgebra linear, análise estocástica, equações diferenciais, etc.. Assim, a estatística matemática foi influenciada pela estatística aplicada.
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