5 de mai. de 2022
20 de abr. de 2022
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19 de abr. de 2022
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A área de conceitos é útil para o compartilhamento de conteúdos conceituais relacionados a uma área de conhecimento, incluindo textos, imagens, fórmulas, vídeos, hiperlinks, tabelas e demais objetos.
Sua colaboração na inclusão de novos conteúdos conceituais pode ser valiosa ajuda para outras pessoas. Compartilhe seu conhecimento!
Existem algumas alternativas teóricas na organização dos conteúdos de domínio da Estatística. No entanto, existe um certo consenso sobre o seguinte agrupamento:
Amostragem e Estatística Descritiva
Probabilidade e Distribuições de Probabilidade
Estatística Inferencial
O esquema ao lado mostra um mapa mental dos conteúdos relacionados a área de Estatística.
Antes de iniciar o processo de coleta e análise, alguns conceitos relacionados a classificação de população, amostra e tipos de variáveis são importantes.
Classificação da Estatística
Conceitos Básicos
Tipo de Variável
Na análise estatística, as primeiras etapas incluem atividades relacionadas ao planejamento, delimitação do método de amostragem, coleta e crítica dos dados, bem como a apresentação e representação dos dados da amostra.
Amostragem
Tamanho de Amostra
Escalas de Mensuração
Coleta de Dados
Dados secundários
Instrumento
Crítica dos dados
Apresentação dos dados
Distribuição de Frequência
Representação gráfica da distribuição de frequência
Medidas Descritivas
Medidas de Posição ou de Tendência Central
Média
Moda
Mediana
Medidas Separatrizes
Medidas de Dispersão
Amplitude Total
Variância
Desvio-padrão
Coeficiente de Variação
Medidas de Simetria
Medidas de Curtose
Após compreensão do comportamento geral dos dados da amostra, conceitos relacionados a probabilidade e distribuições de probabilidade permitem aprofundar o conhecimento sobre a amostra, além de facilitar a replicação e comparação com outros modelos "parecidos".
Probabilidade
Experimento aleatório
Espaço amostral
Evento
Probabilidade
Definições de eventos
Probabilidade axiomática
Probabilidade condicional
Eventos Independentes
Variável Aleatória
Tipos de Variáveis Aleatórias
Distribuição Discreta de Probabilidade
Esperança matemática de uma variável aleatória
Variância e Desvio-padrão de uma Variável Aleatória
Distribuição de Probabilidade
Distribuição Binomial
Distribuição Normal
Distribuição por Amostragem
Pesquisa Operacional
Programação Linear
Programação não Linear
Teoria da utilidade/valor multiatributo
AHP (analytic hierarchy process)
ANP
SMART (simple multiattribute rating technique)
TOPSIS (technique for order preference by similarity to ideal solution)
FI Tradeoff (Flexible and Interactive Tradeoff)
VIKOR
SAW (Simple Additive Weighting)
Métodos de priorização/sobreclassificação
Electre (elimination and choice expressing reality)
Promethee (preference ranking organization method for enrichment evaluation)
Métodos interativos
STEM (step method)
ICW (interval criterion weights)
PARETO RACE e TRIMAP (método de aprendizagem em programação linear tricritério)
Métodos mistos
MACBETH
TODIM
Teoria de conjuntos
Fuzzy
Fuzzy AHP
Fuzzy TOPSIS
Medidas Demográficas
Tabela de Sobrevivência / Tábua de Vida
Depois de compreender o comportamento dos dados da amostra, geralmente se almeja decidir sobre a hipótese formulada para a população pesquisada. As ferramentas inferenciais permitem tomar decisão sobre a população, sem ter acesso a ela, assumindo uma margem de erro.
Estimativas de Parâmetros
Estimador e Estimativa
Intervalo de Confiança
IC para média populacional
IC para proporção populacional
Teste de Hipótese
Teste Paramétrico e Não-paramétrico
Construção do Teste de Hipótese
Teste de Normalidade
Kolmorogov-Smirnov
Shapiro-Wilks
Teste de uma amostra
Teste de Média
Teste Binomial
Teste de Proporção
Teste de Qui-Quadrado
Teste de Kolmorogov-Smirnov
Teste de Sinais de Wilcoxon
Teste de Sequência para Aleatoriedade
Teste de Amostras Independentes
Teste de Igualdade de Média
Análise de Variância (ANOVA)
Teste de Postos
Correlação de Pearson
Correlação Bisserial e Bisserial por Pontos
Teste de Mann-Whitney
Teste de Igualdade de Proporção
Teste de Kolmorogov-Smirnov
Teste de Wald-Wolfowitz
Teste de Kruskal-Wallis
Teste de Jonckheere-Terpstra
Teste de Mediana
Moses Extreme Reaction
Teste de Qui-Quadrado
Correlação de Spearman
Correlação de Kendall
Teste de Amostras Pareadas
Teste de Médias Pareadas
Teste de McNemar
Teste de Cochran Q
Teste de Homogeneidade Marginal
Teste de Wilcoxon para Dados Pareados
Teste de Friedman
Regressão
Regressão Linear
Regressão Binária
Regressão Logística
Regressão Ordinal
Métodos de Previsão e Séries Temporais
Método Delphi
Análise de Cenários
Júri Executivo de Opiniões
Composição de Forças de Vendas
Pesquisa de Mercado
Suavização por Média
Suavização Exponencial Simples
Método Holt
Método Holt-Winters
ARIMA
Redes Neurais Artificiais
Lógica Fuzzy
Inteligência Artificial
EM CONSTRUÇÃO
A ideia de programação que nos apropriamos se refere à utilização de linguagens, métodos e técnicas computacionais que dão suporte ao processo de coleta de dados, transformação em informações e criação de conhecimento.
Análise de redes sociais e links
Análise de mídias sociais (Web Analytics)
Análise de textos, Mineração de texto (Text Mining) e Recuperação de informações (IR)
Análise Estatística, regressão e previsão
Automatização da ciência de dados
BI (Business Intelligence), Bando de dados e OLAP
Bibliotecas, componentes e kits de desenvolvedor
Classificação dos dados (abordagens múltiplas, árvore de decisão, baseado em regras, bayseano, genética, lógica fuzzy, rede neural, ROC, SVM etc)
Cluster e segmentação
Detecção de anomalia e fraude
Mineração de áudio e vídeo
Mineração de conteúdo e uso da web
Padrões sequenciais e séries temporais
Pesquisa na web
Robôs
Transformação dos dados e limpeza de dados
EM CONSTRUÇÃO
A inteligência no negócio parte de uma sólida apropriação de conceitos relacionados A gestão das diversas áreas operacionais, se apropriando de recursos estatísticos e computacionais para a geração de inteligência para a organização.
Inteligência de Negócio
Indicadores de desempenho
Dashboard de suporte para tomada de decisão
Métricas de Marketing
Web Analytics
Business Intelligence (BI)
Modelos de Tomada de Decisão
Modelagem dedutiva
Modelagem decisória
Projeções Se Então
Otimização
Árvore de decisão
Teoria de filas
Modelagem inferencial
Análise estatística
Modelos de previsão
Estimação de parâmetros
Pesquisa em banco de dados
Simulação
Ferramentas Gerenciais
Análise SWOT
Análise PEST
Pareto
Metodologia FCA
Matriz de decisão
Matriz GUT
Matriz de Eisenhower
5W2H
Referência:
NUNES, Elvira Maria Alves; ALMEIDA, Wesley Marcos. Estatística Aplicada Usando Excel. Maringá: EDUEM, 2016.