{"id":150,"date":"2023-08-04T21:40:23","date_gmt":"2023-08-04T21:40:23","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/parametros-estatisticos\/"},"modified":"2023-08-04T21:40:23","modified_gmt":"2023-08-04T21:40:23","slug":"parametros-estatisticos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/parametros-estatisticos\/","title":{"rendered":"Par\u00e2metros estat\u00edsticos"},"content":{"rendered":"<p>Neste artigo voc\u00ea descobrir\u00e1 quais s\u00e3o os diferentes par\u00e2metros estat\u00edsticos. Assim voc\u00ea poder\u00e1 ver a defini\u00e7\u00e3o dos par\u00e2metros estat\u00edsticos, todos os tipos de par\u00e2metros estat\u00edsticos e como eles s\u00e3o calculados. <\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%c2%bfque-son-los-parametros-estadisticos\"><\/span> O que s\u00e3o par\u00e2metros estat\u00edsticos?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> <strong>Par\u00e2metros estat\u00edsticos<\/strong> s\u00e3o valores que definem um conjunto de dados, ou seja, par\u00e2metros estat\u00edsticos s\u00e3o n\u00fameros que representam as caracter\u00edsticas de uma amostra estat\u00edstica.<\/p>\n<p> Par\u00e2metros estat\u00edsticos s\u00e3o, portanto, usados para resumir um conjunto de dados. Al\u00e9m disso, eles s\u00e3o \u00fateis para comparar diferentes distribui\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<p> Por exemplo, a m\u00e9dia aritm\u00e9tica \u00e9 um par\u00e2metro estat\u00edstico que fornece informa\u00e7\u00e3o sobre um valor central de uma amostra estat\u00edstica, o que nos permite ter uma ideia dessa amostra de dados.<\/p>\n<p> As m\u00e9tricas estat\u00edsticas tamb\u00e9m s\u00e3o chamadas de <strong>estat\u00edsticas descritivas<\/strong> .<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"tipos-de-parametros-estadisticos\"><\/span> Tipos de par\u00e2metros estat\u00edsticos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> Existem quatro <strong>tipos de par\u00e2metros estat\u00edsticos<\/strong> :<\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:10px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Par\u00e2metros de Tend\u00eancia Central<\/strong> : Indicam os valores centrais de uma distribui\u00e7\u00e3o.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:10px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Par\u00e2metros de dispers\u00e3o<\/strong> : S\u00e3o usados para determinar o grau de dispers\u00e3o ou concentra\u00e7\u00e3o de dados em uma amostra estat\u00edstica.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:10px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Par\u00e2metros posicionais<\/strong> : mostram a apar\u00eancia da estrutura de um conjunto de dados.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Par\u00e2metros de forma<\/strong> : Eles nos permitem conhecer a forma de uma distribui\u00e7\u00e3o sem precisar represent\u00e1-la graficamente.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> Cada tipo de par\u00e2metro estat\u00edstico \u00e9 explicado em detalhes abaixo. <\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"parametros-de-tendencia-central\"><\/span> Par\u00e2metros de Tend\u00eancia Central<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p> <strong>Par\u00e2metros de tend\u00eancia central<\/strong> , ou <strong>par\u00e2metros de centraliza\u00e7\u00e3o<\/strong> , s\u00e3o medidas estat\u00edsticas que indicam o valor central de uma distribui\u00e7\u00e3o. Em outras palavras, este tipo de par\u00e2metro estat\u00edstico \u00e9 utilizado para encontrar um valor representativo do centro de um conjunto de dados.<\/p>\n<p> Existem tr\u00eas tipos de par\u00e2metros de tend\u00eancia central:<\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:10px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>M\u00e9dia<\/strong> : Esta \u00e9 a m\u00e9dia de todos os dados da amostra.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:10px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Mediana<\/strong> : Este \u00e9 o valor m\u00e9dio de todos os dados ordenados do menor para o maior.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Moda<\/strong> : Este \u00e9 o valor mais repetido no conjunto de dados.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> Para ver exemplos de como esses tipos de par\u00e2metros estat\u00edsticos s\u00e3o calculados, clique aqui: <\/p>\n<div style=\"background-color:#FFFDE7; padding-top: 10px; padding-bottom: 10px; padding-right: 20px; padding-left: 30px; border: 2.5px dashed #FFB74D; border-radius:20px;\"> <span style=\"color:#ff951b\">\u27a4<\/span> <strong>Veja:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/medidas-de-tendencia-central\/\">par\u00e2metros de tend\u00eancia central<\/a> <\/div>\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"parametros-de-dispersion\"><\/span> Par\u00e2metros de dispers\u00e3o<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p> <strong>Os par\u00e2metros<\/strong> <strong>de distribui\u00e7\u00e3o<\/strong> indicam a distribui\u00e7\u00e3o de um conjunto de dados. Portanto, par\u00e2metros de distribui\u00e7\u00e3o s\u00e3o utilizados para avaliar o grau de distribui\u00e7\u00e3o dos dados em uma amostra.<\/p>\n<p> Os par\u00e2metros de dispers\u00e3o tamb\u00e9m s\u00e3o chamados <strong>de par\u00e2metros de variabilidade<\/strong> ou <strong>par\u00e2metros de propaga\u00e7\u00e3o<\/strong> .<\/p>\n<p> Os diferentes par\u00e2metros de dispers\u00e3o s\u00e3o os seguintes:<\/p>\n<ul>\n<li> Desvio padr\u00e3o (ou desvio padr\u00e3o)<\/li>\n<li> Vari\u00e2ncia<\/li>\n<li> Coeficiente de varia\u00e7\u00e3o<\/li>\n<li> Limpo<\/li>\n<li> Intervalo interquartil<\/li>\n<li> diferen\u00e7a m\u00e9dia<\/li>\n<\/ul>\n<p> Cada par\u00e2metro de dispers\u00e3o possui sua pr\u00f3pria f\u00f3rmula, portanto para n\u00e3o tornar este artigo muito pesado, todos foram explicados no seguinte post: <\/p>\n<div style=\"background-color:#FFFDE7; padding-top: 10px; padding-bottom: 10px; padding-right: 20px; padding-left: 30px; border: 2.5px dashed #FFB74D; border-radius:20px;\"> <span style=\"color:#ff951b\">\u27a4<\/span> <strong>Veja:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/medicoes-de-dispersao\/\">par\u00e2metros de dispers\u00e3o<\/a><\/div>\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"parametros-de-posicion\"><\/span> par\u00e2metros de posi\u00e7\u00e3o<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p> <strong>Par\u00e2metros posicionais<\/strong> s\u00e3o medidas estat\u00edsticas que informam a estrutura de um conjunto de dados. Em outras palavras, os par\u00e2metros posicionais nos ajudam a saber a apar\u00eancia de um conjunto de dados.<\/p>\n<p> Embora normalmente sejam explicados separadamente, os par\u00e2metros de tend\u00eancia central tamb\u00e9m s\u00e3o considerados par\u00e2metros de posi\u00e7\u00e3o porque fornecem informa\u00e7\u00f5es sobre as posi\u00e7\u00f5es centrais da s\u00e9rie de dados, embora existam mais par\u00e2metros de posi\u00e7\u00e3o. Em outras palavras, os par\u00e2metros de posi\u00e7\u00e3o abrangem par\u00e2metros de tend\u00eancia central.<\/p>\n<p> Na verdade, os par\u00e2metros de posi\u00e7\u00e3o s\u00e3o classificados em par\u00e2metros de posi\u00e7\u00e3o central e par\u00e2metros de posi\u00e7\u00e3o n\u00e3o central, com base nas posi\u00e7\u00f5es que determinam.<\/p>\n<p> Portanto, os par\u00e2metros de posi\u00e7\u00e3o s\u00e3o os seguintes:<\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:30px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Par\u00e2metros de posi\u00e7\u00e3o central<\/strong> : Indicam os valores centrais de uma distribui\u00e7\u00e3o.<\/span>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold; margin-left:8%; list-style-type:circle\">\n<li style=\"margin-bottom:12px; margin-top:12px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>M\u00e9dia<\/strong> : \u00e9 a m\u00e9dia de todos os dados da amostra.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:12px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Mediana<\/strong> : Este \u00e9 o valor m\u00e9dio de todos os dados ordenados do menor para o maior.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Moda<\/strong> : \u00e9 o valor que mais aparece no conjunto de dados.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Configura\u00e7\u00f5es de posi\u00e7\u00e3o n\u00e3o central<\/strong> \u2013 Divida o conjunto de dados em partes iguais.<\/span> <\/li>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold; margin-left:8%; list-style-type:circle\">\n<li style=\"margin-bottom:12px; margin-top:12px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Quartis<\/strong> \u2013 divida a amostra de dados em quatro partes iguais.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:12px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Quintis<\/strong> : Separe os dados em cinco partes iguais.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:12px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Decis<\/strong> : divida o conjunto de dados em dez intervalos de igual largura.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:12px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Percentis<\/strong> : divida os dados em cem partes iguais.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/ul>\n<p> Voc\u00ea pode ver a f\u00f3rmula para cada um desses par\u00e2metros estat\u00edsticos aqui: <\/p>\n<div style=\"background-color:#FFFDE7; padding-top: 10px; padding-bottom: 10px; padding-right: 20px; padding-left: 30px; border: 2.5px dashed #FFB74D; border-radius:20px;\"> <span style=\"color:#ff951b\">\u27a4<\/span> <strong>Veja:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/medicoes-de-posicao\/\">par\u00e2metros de posi\u00e7\u00e3o<\/a><\/div>\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"parametros-de-forma\"><\/span>par\u00e2metros de forma<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p> Em estat\u00edstica, <strong>os par\u00e2metros de forma<\/strong> s\u00e3o indicadores que permitem descrever uma distribui\u00e7\u00e3o de probabilidade de acordo com a sua forma. Al\u00e9m disso, par\u00e2metros de forma s\u00e3o usados para determinar a apar\u00eancia de uma distribui\u00e7\u00e3o sem a necessidade de represent\u00e1-la graficamente.<\/p>\n<p> Existem dois tipos de par\u00e2metros de forma:<\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:10px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Skewness<\/strong> \u2013 Indica o grau de simetria (ou assimetria) de uma distribui\u00e7\u00e3o, ou seja, se uma distribui\u00e7\u00e3o \u00e9 sim\u00e9trica ou assim\u00e9trica.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Curtose<\/strong> : Indica o grau em que uma distribui\u00e7\u00e3o est\u00e1 concentrada em torno de sua m\u00e9dia, ou seja, determina se uma distribui\u00e7\u00e3o \u00e9 \u00edngreme ou achatada.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> Existem v\u00e1rias f\u00f3rmulas para calcular este tipo de par\u00e2metros estat\u00edsticos, clique no link a seguir para ver todas: <\/p>\n<div style=\"background-color:#FFFDE7; padding-top: 10px; padding-bottom: 10px; padding-right: 20px; padding-left: 30px; border: 2.5px dashed #FFB74D; border-radius:20px;\"> <span style=\"color:#ff951b\">\u27a4<\/span> <strong>Visualizar:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/medidas-de-forma\/\">configura\u00e7\u00f5es de forma<\/a><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Neste artigo voc\u00ea descobrir\u00e1 quais s\u00e3o os diferentes par\u00e2metros estat\u00edsticos. 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