Estatística descritiva para historiadores - Histórico de revisão

Tiago em 15h57min de 22 de setembro de 2020

2020-09-22T15:57:45Z

Tiago em 15h06min de 21 de maio de 2020

2020-05-21T15:06:30Z

Tiago em 15h00min de 21 de maio de 2020

2020-05-21T15:00:56Z

Tiago em 14h41min de 21 de maio de 2020

2020-05-21T14:41:19Z

Tiago em 18h26min de 20 de maio de 2020

2020-05-20T18:26:46Z

Tiago em 17h28min de 26 de fevereiro de 2020

2020-02-26T17:28:50Z

Tiago em 15h32min de 21 de fevereiro de 2020

2020-02-21T15:32:14Z

Tiago em 15h29min de 21 de fevereiro de 2020

2020-02-21T15:29:27Z

Tiago em 15h27min de 21 de fevereiro de 2020

2020-02-21T15:27:38Z

Tiago em 15h26min de 21 de fevereiro de 2020

2020-02-21T15:26:46Z

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	}}		}}
		+	[[category:DescriptiveStatistics]]

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	'''Antes de continuar''', convém destacar um problema comum e bastante sério que pode acontecer com a média. Se dentre os casos do nosso conjunto algum for muito diferente dos demais, ela terá pouca utilidade. Por exemplo: em uma pequena cidade há apenas dez senhores de escravos. Dos dez, nove possuem somente 2 escravizados. O restante, caso único, tem 50 cativos. Ou seja, temos nove senhores com dois escravos e um com 50, totalizando 68 cativos para dez senhores, ou seja, 6,8 na média. É possível verificar como esse último número não explica nada dos nove casos e faz diluir a senzala do grande senhor. Para evitar esse problema é que usamos outras medidas, como a mediana e a moda. Elas nos falam sobre as insuficiências da média e convém sempre mostrá-las juntas com essa última.		'''Antes de continuar''', convém destacar um problema comum e bastante sério que pode acontecer com a média. Se dentre os casos do nosso conjunto algum for muito diferente dos demais, ela terá pouca utilidade. Por exemplo: em uma pequena cidade há apenas dez senhores de escravos. Dos dez, nove possuem somente 2 escravizados. O restante, caso único, tem 50 cativos. Ou seja, temos nove senhores com dois escravos e um com 50, totalizando 68 cativos para dez senhores, ou seja, 6,8 na média. É possível verificar como esse último número não explica nada dos nove casos e faz diluir a senzala do grande senhor. Para evitar esse problema é que usamos outras medidas, como a mediana e a moda. Elas nos falam sobre as insuficiências da média e convém sempre mostrá-las juntas com essa última.

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−	~~[[Vejamos aqui como fazer esses cálculos em planilhas eletrônicas e outros programas que usam funções de cálculo em bancos de dados, mesmo em geoprocessamento.]]~~

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		+	{{exemplo\|exemplo=[[Média geométrica em Planilhas Eletrônicas\|Veja como fazer isso no LivreOffice e em outras planilhas eletrônicas.]]}}

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	Ou seja, soma-se o produto da multiplicação de peso vezes o valor e se divide pela soma dos pesos. No caso, o resultado é '''7,3'''		Ou seja, soma-se o produto da multiplicação de peso vezes o valor e se divide pela soma dos pesos. No caso, o resultado é '''7,3'''
		+
		+
		+	{{exemplo\|exemplo=[[Média ponderada em Planilhas Eletrônicas\|Veja como fazer isso no LivreOffice e em outras planilhas eletrônicas.]]}}

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@@ Linha 131: / Linha 132: @@
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@@ Linha 145: / Linha 147: @@
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@@ Linha 44: / Linha 44: @@
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@@ Linha 69: / Linha 70: @@
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+{{erro}}
 ====== ''Média ponderada'' ======
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 ===== '''Mediana''' =====
@@ Linha 146: / Linha 150: @@
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 ====='''Quartis'''=====
@@ Linha 216: / Linha 222: @@
 A diferença fica apenas na divisão, que será, neste cenário, o total de casos '''menos um'''.
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+{{erro}}
 }}

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−	<div style='text-align: left;'><math>\bar{x} = \frac{4\cdot 0.3 + 8\cdot 0.2 + 9\cdot 0.5}{0.3+0.2+0.5}= 7.81\,</math></div>	+	<div style='text-align: left;'><math>\bar{x} = \frac{4\cdot 0.3 + 8\cdot 0.2 + 9\cdot 0.5}{0.3+0.2+0.5}= 7.3\,</math></div>

	Ou seja, soma-se o produto da multiplicação de peso vezes o valor e se divide pela soma dos pesos. No caso, o resultado é '''7,3'''		Ou seja, soma-se o produto da multiplicação de peso vezes o valor e se divide pela soma dos pesos. No caso, o resultado é '''7,3'''

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 Esse é, basicamente, o conceito de quartil. Mas há, contudo, uma grande divergência sobre o cálculo dos quartis e mais de um método para esse cálculo (mais de 5, na verdade). Alguns dos métodos e formas de cálculo podem ser encontradas no site [http://mathworld.wolfram.com/Quartile.html Wolfram MathWorld]. Para que o leitor tenha uma ideia, o software R, um dos mais conceituados em estatística, deu como resultado 3.5 para o primeiro quartil do nosso conjunto e 6.5 para o terceiro quartil. O mesmo resultado foi obtido com o Libre Office Calc.
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 }}

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 ===== '''Coeficiente de variação''' =====
-O coeficiente de variação permite comparar a variação de duas séries que possuem escalas ou unidades de medida diferentes. Roderick Floud, em seu livro ''An Introduction to Quantitative Methods for Historians'' apresenta uma interessante comparação entre o tamanho de navios e o número de seus tripulantes, para saber qual das duas medidas difere mais de sua média. A fórmula para isso é simples.
+O coeficiente de variação permite comparar a variação de duas séries que possuem escalas ou unidades de medida diferentes. Roderick Floud, em seu livro ''An Introduction to Quantitative Methods for Historians''<ref>Floud, Roderick. An introduction to quantitative methods for historians. Routledge, 2013.</ref> apresenta uma interessante comparação entre o tamanho de navios e o número de seus tripulantes, para saber qual das duas medidas difere mais de sua média. A fórmula para isso é simples.
-CV = s x 100 / <math>\frac{s x 100}{tilde{x}}</math>
+CV = s x 100 '''/'''<math>\tilde{x}</math>

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−	CV = s x 100 / <math>\tilde{x}</math>	+	CV = s x 100 / <math>\frac{s x 100}{tilde{x}}</math>

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−	CV = s x 100 / x	+	CV = s x 100 / <math>\tilde{x}</math>



−	Onde: s = desvio padrão do conjunto e <math>\~~tild~~{x}</math> é a média aritmética do mesmo grupo.	+	Onde: s = desvio padrão do conjunto e <math>\tilde{x}</math> é a média aritmética do mesmo grupo.