introdução

1. Universidade Federal do Piauí – UFPI
Centro de Ciências da Natureza II – CCN II
Departamento de Estatística
Disciplina: CGB0069/CGB0002 - PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA
INTRODUÇÃO À ESTATÍSTICA
Para muitas pessoas, a palavra Estatística traz à lembrança a ideia de números; e nesse sentido
de informação numérica, as estatísticas já fazem parte de nossas vidas. Todos nós, ao lermos jornais e
revistas, estamos vendo resultados estatísticos provenientes do censo demográfico, de pesquisas
eleitorais, de previsão de inflação ou de chuvas, etc.
Em alguma fase do seu trabalho, o pesquisador se depara com o problema de analisar e entender
um conjunto de dados relevante ao seu particular objeto de estudo. Ele necessitará trabalhar os dados
para transformá-los em informações, para compará-los com outros resultados, ou ainda para julgar sua
adequação a alguma teoria. Os engenheiros estão frequentemente analisando dados de propriedades dos
materiais. Os profissionais da informática estão avaliando dados de desempenho de novos sistemas
computacionais.
1. A Estatística na Engenharia
Logo após a revolução industrial, métodos estatísticos foram incorporados nos processos
industriais para garantir a qualidade dos produtos. Amostras de itens produzidos eram avaliadas
sistematicamente para inferir se o processo de produção estava sob controle. Mais recentemente, a
avaliação da qualidade passou a ser feita ao longo de todo o processo produtivo como forma de corrigir
eventuais falhas no sistema assim que elas aparecessem. Isso levou a um aumento da qualidade do
produto final e redução de custos, pois se reduziam drasticamente as perdas por defeitos.
Além do acompanhamento estatístico da qualidade, as indústrias costumam fazer experimentos
estatísticos planejados para encontrar a combinação dos níveis dos fatores do processo de que levam a
melhor qualidade possível. Na outra ponta, as empresas levantam dados de amostras de consumidores
para realizar pesquisas de marketing direcionadas ou para adequar os produtos aos clientes. O
planejamento dessas amostras e a análise dos dados necessitam de técnicas estatísticas.
Muitas vezes, a relação entre a estatística e a engenharia é ainda mais estreita. Os próprios
métodos de engenharia costumam incorporar intrinsecamente procedimentos probabilísticos ou
estatísticos. Assim, para que um aluno possa entender certos métodos de engenharia, é necessário que
tenha conhecimentos de probabilidade e estatística.
A Estatística procura obter informações relevantes de massa de dados e, nos dias de hoje, isso
costuma ser feito com o auxílio do computador. É comum construir sistemas para simular certas
situações reais. Mas, como no mundo real os acontecimentos nem sempre são previsíveis, torna-se
necessário incluir no modelo de simulação alguma aleatoriedade, que pode ser feita com base em
modelos de probabilidade. Por exemplo, pode ser razoável supor que em uma fila cheguem, em média,
cinco indivíduos por minuto, mas o número exato de indivíduos que vão chegar no próximo minuto não
é totalmente previsível.
2. Ramos da Estatística
O estudo da Estatística divide-se em dois ramos principais:
Estatística Descritiva (amostragem e análise exploratória de dados): trata da coleta, da
organização, do resumo e da apresentação dos dados.
Estatística Inferencial (probabilidade e inferência): trata de tirar conclusões sobre uma
população a partir de uma amostra. A ferramenta básica da Estatística Inferencial é a probabilidade.
3. Conceitos Básicos
População: é o conjunto de todos os elementos ou resultados sob investigação. Por exemplo, se
você está fazendo um estudo para determinar a opção de voto dos estudantes da universidade que você
estuda para o cargo de reitor, quem é a população? A população é composta pela opção (candidato A ou
B) dos estudantes da universidade que você estuda.
A população pode ser finita ou infinita (ou muito grande ao ponto de ser classificada assim). A
menos que uma população seja muito pequena, geralmente é impraticável obter todos os seus dados já

2. que isso é muito dispendioso, ou muito demorado, ou porque consiste num processo destrutivo. Por isso,
na maior parte dos estudos, a informação deve ser obtida a partir de uma amostra.
Amostra: é um subconjunto da população. No exemplo anterior, se fossem selecionados para
participar da pesquisa 60 alunos da turma de Probabilidade e Estatística, quem seria a amostra? A
amostra seria formada pela opção (candidato A ou B) dos 60 alunos da turma de Probabilidade e
Estatística que foram selecionados para participar da pesquisa.
Dados: são informações provenientes de observações, contagens, medidas ou respostas.
Parâmetro: é uma descrição numérica de uma característica da população.
Estatística: é uma descrição numérica de uma característica da amostra.
Ex. de descrição numérica: média (, x ), proporção (p, p ), moda, desvio padrão (, s).
4. Classificação de Variáveis: Os dados são classificados de acordo com seu tipo:
4.1. Qualitativo: consiste em atributo, classificação ou registro não numérico. Pode ser:
4.1.1 Nominais: os dados são categorizados usando-se nomes, marcas, ou qualidades.
Nenhum cálculo pode ser feito nesse nível. Ex.:
4.1.2 Ordinais: os dados podem ser arranjados em ordem (sem a interferência do
pesquisador), mas as diferenças entre os registros de dados não são significativas. Ex.:
4.2. Quantitativo: consiste em medida ou contagem numérica. Uma variável quantitativa pode
ser discreta ou contínua.
4.2.1. Dados Discretos: São aquelas em que os dados somente podem apresentar
determinados valores, em geral, números inteiros. São limitados a valores específicos, raramente são
expressos em fração ou decimais. Ex.:
4.2.2. Dados contínuos: São aqueles cujos dados podem apresentar qualquer valor dentro
de um intervalo de variação possível.
A variável pode assumir um número infinito de valores. A precisão das medidas é limitada
pela precisão do instrumento de medida. Entre dois valores, há possibilidade infinita de ocorrer outros
valores. Ex.:
Exercício: Classifique as variáveis a seguir:
a) Número de solicitações por mês de seguro desemprego no INSS em 2017.
b) Ocorrência de câncer pulmonar em pessoas que convivem com fumantes há mais de 10 anos.
c) Intenção de voto para o centro acadêmico do seu curso.
d) Salário médio dos professores da educação básica (por estado) no Brasil em 2016.
e) Grau de satisfação (de 1 a 5, com 1= muito insatisfeito e 5 = muito satisfeito) com seu professor.
f) Vendas semanais (em R$1.000,00) de uma concessionária de automóveis.
g) Vendas semanais (em unidades) de uma concessionária de automóveis.
h) Raça autodeclarada dos alunos da turma de Probabilidade e Estatística de 2018.2 da UFPI.
i) Temperatura anual média da terra nos últimos 30 anos.
j) Quantidade anual de acidentes de carro em certa BR de 2001 a 2010.
k) Peso dos alunos de engenharia da UFPI.
l) Número de crianças vacinadas contra o sarampo em Teresina de 2001 a 2015.
m) Classe social dos alunos de engenharia da UFPI.
n) Tempo disponível para estudo por dia fora da sala de aula dos alunos de engenharia da UFPI.
o) Ocupação dos alunos de Probabilidade e Estatística em 2018.2.
Bibliografia:
LARSON, Ron; FABER, Betsy. Estatística Aplicada. 2. ed. Pearson, 2006.
LAURENTI, Ruy; JORGE, Mª H. P de M.; LEBRÃO, Mª L.; GOTLIEB, S. L. D. Estatísticas de
Saúde. E.P.U. 2005.