CursoCapacitar o aluno no uso de técnicas estatísticas básicas para a análise exploratória de dados. Apresentar problemas, no campo da logística, que envolvam o uso da análise estatística de dados nas decisões.Livros de estatística para o alunoBUSSAB, Wilton de O.; MORETTIN, Pedro A. Estatística básica. Saraiva, 2017.Presença será cobrada! Haverá teste e prova!IntroduçãoO que é estatística?Estatística é um conjunto de métodos usados para analisar dados;Pode ser aplicada em praticamente todas as áreas do conhecimento humano, a partir da observação e da inferência feitas com dados;Tem como objetivo a coleta, a redução, a análise e a modelagem dos dados;São métodos que permitem responder perguntas de forma científica, com o menor esforço possível.A estatística colabora em todos os passos do método científico. Resumidamente, nesse método, o cientista busca responder a uma pergunta e, muitas vezes, testar uma hipótese; ele coleta informações a partir de experimentos ou observações e tira conclusões a partir delas.A ajuda da estatística vem dos métodos de visualização e análise de dados, que extraem deles as informações necessárias.Um pesquisador quer saber se um novo remédio baixa a pressão arterial. Em que etapa do método científico a estatística entra?Gabarito: Na coleta, na análise e na conclusão a partir dos dados — a estatística decide como coletar (quantos pacientes, como sortear), resume e analisa as medidas e diz se a diferença observada é grande o bastante para concluir algo. Ela não fica restrita ao fim do trabalho.DadosDados... dados... dados... no fim das contas, tudo não é dado? Vamos analisar a seguinte afirmação:“Hoje está quente”- Fulaninho na ruaDependendo do ponto de vista, "hoje está quente" pode ser uma informação ou apenas um dado. Se classificarmos os dias somente em quentes e frios, "quente" é um dado que, sozinho, traz pouca informação relevante: pode estar fazendo 25 ou 38 graus, não sabemos qual temperatura separa um dia quente de um frio (nem se estamos falando com um esquimó ou com um carioca). Em outra situação, se vemos uma pessoa suando enquanto diz a frase acima, usamos conhecimentos prévios e percebemos que "quente" indica um ambiente desconfortável para o corpo humano; com isso, temos uma informação: a temperatura provavelmente está acima de 30 graus.Percebemos, então, que o dado isolado, sem contexto, tem pouco significado e não leva a nenhuma compreensão. Sozinho, não serve para embasar conclusões, muito menos para respaldar decisões.Já a informação é o resultado de ordenar e organizar os dados, dentro de um contexto, de forma que possam ser interpretados e transmitam significado.Por último, de modo parecido com o método científico, a partir da informação geramos conhecimento sobre a situação apresentada.Podemos, assim, montar uma pirâmide, em que, quanto mais nos distanciamos dos dados, mais abstração temos [1]:Com dados podemos gerar informação e, depois, conhecimentoOutro exemplo para entendermos a abstração:MANGA.Podemos tirar alguma informação do dado "manga"? É a fruta ou a manga da camisa? Para gerar informação, precisamos do contexto em que o dado foi encontrado, ou de algum nível de abstração!Se levarmos essa ideia para outros campos, percebemos que todos estão sujeitos a ela. Apresentar a informação de forma correta, sem margem para outras interpretações, é muito difícil, e essa preocupação também faz parte da estatística.No problema do "hoje está quente" aparecem outras preocupações da estatística: como classificamos um dia em quente ou frio? Qual temperatura separa um do outro? Por que dissemos "provavelmente acima de 30 graus"? Mais adiante, veremos que não precisamos observar todos os dias para tirar conclusões sobre o clima de um lugar: com uma amostra bem escolhida e com a probabilidade, conseguimos estimar o que acontece no todo.Repare que, num mundo com tempo e dinheiro infinitos, a estatística seria bem mais simples e esta discussão perderia importância. Na dúvida sobre os dados, bastaria analisar todos; sem saber o que é "quente", bastaria voltar e medir todos os dias. O problema é que o mundo real não funciona assim e, sem a estatística, perguntas simples custariam muito caro para serem respondidas.Uma planilha tem uma coluna com os valores 37,8; 38,5; 36,9, sem título nem unidade. Do ponto de vista da pirâmide dado, informação e conhecimento, o que essa coluna é?Gabarito: Dados, porque sem contexto não se sabe o que significam — só quando sabemos que são, por exemplo, temperaturas em graus Celsius de três pacientes é que os números viram informação. Estar organizado numa planilha não basta: o que transforma dado em informação é o contexto e a interpretação.Por que a estatística trabalha com amostras em vez de observar sempre todos os casos?Gabarito: Porque observar todos os casos costuma ser caro ou demorado demais, e uma amostra bem escolhida permite estimar o todo — é a ideia do mundo sem tempo e dinheiro infinitos. A amostra não dá resultado exato: dá uma estimativa, e a probabilidade mede a margem de erro dela.Trabalho para pensar1) Que dados empresas como o Facebook e o Google coletam?2) Que informações podemos tirar deles?ConclusãoPortanto, a utilidade da estatística é:Diminuir os custos do método científico em tempo e dinheiro;Transmitir a informação da forma mais clara possível, evitando interpretações erradas;Gerar conhecimento e conclusões a partir da análise de dados (inferência estatística);Criar métodos padronizados e científicos para responder perguntas.Uma loja registra que vendeu 120 guarda-chuvas numa segunda-feira. Qual alternativa já representa conhecimento, e não só dado ou informação?Gabarito: A conclusão de que as vendas de guarda-chuva sobem nos dias de chuva, o que permite reforçar o estoque quando a previsão indica chuva — o número sozinho é dado; a frase e a tabela, com contexto, são informação; relacionar as vendas com o clima e usar isso para decidir é conhecimento.Referências[1] VALENTIM, Marta Lígia Pomim. Inteligência competitiva em organizações: dado, informação e conhecimento. DataGramaZero, Rio de Janeiro, v. 3, n. 4, ago. 2002.
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