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Conceitos

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.

 

Novas colaborações

 

Sua colaboração na inclusão de novos conteúdos conceituais pode ser valiosa ajuda para outras pessoas. Compartilhe seu conhecimento!

 

Árvore de conteúdos

 

Estatística

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.

mapa_mental.png

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

Amostragem e Estatística Descritiva

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

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  • 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

Probabilidade e Distribuições de Probabilidade

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

Métodos Multicritério

  • 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

 

Demografia

  • Medidas Demográficas

    • Tabela de Sobrevivência / Tábua de Vida

Estatística Inferencial

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

Computação

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

 

 

Negócios

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.

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