Estatisticas
O que são estatísticas?
A estatística é um ramo da matemática aplicada que envolve a coleta, descrição, análise e inferência de conclusões a partir de dados quantitativos. As teorias matemáticas por trás da estatística dependem fortemente do cálculo diferencial e integral, da álgebra linear e da teoria da probabilidade. Estatísticos, pessoas que fazem estatísticas, estão particularmente preocupados em determinar como tirar conclusões confiáveis sobre grandes grupos e fenômenos gerais a partir das características observáveis de pequenas amostras que representam apenas uma pequena parte do grande grupo ou um número limitado de instâncias de um fenômeno geral.
As duas principais áreas da estatística são conhecidas como estatística descritiva, que descreve as propriedades dos dados da amostra e da população, e estatística inferencial, que usa essas propriedades para testar hipóteses e tirar conclusões.
Algumas ferramentas e procedimentos estatísticos comuns incluem o seguinte:
- Descritivo
- Média (média)
- Variância
- Skewness
- Curtose
- Inferencial
- Liner análise de regressão
- Análise de variância ( ANOVA )
- Modelos Logit / Probit
- Teste de hipótese nula
Principais vantagens
- Estatística é o estudo e manipulação de dados, incluindo maneiras de coletar, revisar, analisar e tirar conclusões dos dados.
- As duas principais áreas da estatística são estatísticas descritivas e inferenciais.
- As estatísticas podem ser usadas para tomar decisões de negócios e investimentos mais bem informadas.
Compreendendo as estatísticas
A estatística é usada em praticamente todas as disciplinas científicas, como ciências físicas e sociais, bem como em negócios, humanidades, governo e manufatura. A estatística é fundamentalmente um ramo da matemática aplicada que se desenvolveu a partir da aplicação de ferramentas matemáticas, incluindo cálculo e álgebra linear, até a teoria da probabilidade.
Na prática, estatística é a ideia que podemos aprender sobre as propriedades de grandes conjuntos de objetos ou eventos (uma população ) estudando as características de um número menor de objetos ou eventos semelhantes (uma amostra ). Como, em muitos casos, coletar dados abrangentes sobre uma população inteira é muito caro, difícil ou totalmente impossível, as estatísticas começam com uma amostra que pode ser observada de maneira conveniente ou econômica.
Dois tipos de métodos estatísticos são usados na análise de dados: estatística descritiva e estatística inferencial. Os estatísticos medem e reúnem dados sobre os indivíduos ou elementos de uma amostra e, em seguida, analisam esses dados para gerar estatísticas descritivas. Eles podem então usar essas características observadas dos dados da amostra, que são apropriadamente chamadas de “estatísticas”, para fazer inferências ou suposições fundamentadas sobre as características não medidas (ou não medidas) da população mais ampla, conhecidas como parâmetros.
Estatísticas descritivas
A estatística descritiva concentra-se principalmente na tendência central, variabilidade e distribuição dos dados da amostra. Tendência central significa a estimativa das características, um elemento típico de uma amostra ou população, e inclui estatísticas descritivas como média, mediana e moda. A variabilidade se refere a um conjunto de estatísticas que mostram quanta diferença existe entre os elementos de uma amostra ou população ao longo das características medidas e inclui métricas como intervalo, variância e desvio padrão.
A distribuição se refere à “forma” geral dos dados, que pode ser representada em um gráfico, como um histograma ou gráfico de pontos, e inclui propriedades como a função de distribuição de probabilidade, assimetria e curtose. As estatísticas descritivas também podem descrever diferenças entre as características observadas dos elementos de um conjunto de dados. As estatísticas descritivas nos ajudam a entender as propriedades coletivas dos elementos de uma amostra de dados e formam a base para testar hipóteses e fazer previsões usando estatísticas inferenciais.
Estatística inferencial
Estatísticas inferenciais são ferramentas que os estatísticos usam para tirar conclusões sobre as características de uma população a partir das características de uma amostra e para decidir o quão certos eles podem ter da confiabilidade dessas conclusões. Com base no tamanho da amostra e na distribuição dos dados da amostra, os estatísticos podem calcular a probabilidade de que as estatísticas, que medem a tendência central, a variabilidade, a distribuição e as relações entre as características dentro de uma amostra de dados, forneçam uma imagem precisa dos parâmetros correspondentes de toda a população de onde a amostra é retirada.
As estatísticas inferenciais são usadas para fazer generalizações sobre grandes grupos, como estimar a demanda média por um produto, levantando uma amostra dos hábitos de compra dos consumidores, ou para tentar prever eventos futuros, como projetar o retorno futuro de um título ou classe de ativos com base sobre os retornos em um período de amostra.
A análise de regressão é um método comum de inferência estatística que tenta determinar a força e o caráter da relação (ou correlação ) entre uma variável dependente (geralmente denotada por Y) e uma série de outras variáveis (conhecidas como variáveis independentes). A saída de um modelo de regressão pode ser analisada quanto à significância estatística, que se refere à alegação de que um resultado das descobertas geradas por teste ou experimentação não é provável de ter ocorrido aleatoriamente ou por acaso, mas é provável que seja atribuível a uma causa específica elucidada pelos dados. Ter significância estatística é importante para disciplinas acadêmicas ou profissionais que dependem fortemente da análise de dados e pesquisa.
perguntas frequentes
Qual é a diferença entre estatísticas descritivas e inferenciais?
As estatísticas descritivas são usadas para descrever ou resumir as características de uma amostra ou conjunto de dados, como média, desvio padrão ou frequência de uma variável. A estatística inferencial, por outro lado, emprega qualquer número de técnicas para relacionar variáveis em um conjunto de dados entre si, por exemplo, usando correlação ou análise de regressão. Eles podem então ser usados para estimar previsões ou inferir causalidade.
Quem usa estatísticas?
As estatísticas são amplamente utilizadas em uma variedade de aplicações e profissões. Sempre que os dados são coletados e analisados, as estatísticas estão sendo feitas. Isso pode variar de agências governamentais a pesquisas acadêmicas e a análise de investimentos.
Como as estatísticas são usadas em economia e finanças?
Os economistas coletam e analisam todos os tipos de dados, desde gastos do consumidor até o início da construção, inflação e crescimento do PIB. Em finanças, analistas e investidores coletam dados sobre empresas, setores, sentimento e dados de mercado sobre preço e volume. Juntos, o uso de estatísticas inferenciais nesses campos é conhecido como econometria. Vários modelos financeiros importantes, desde o CAPM até a Teoria Moderna do Portfólio (MPT) e o modelo de precificação de opções Black-Scholes, dependem de inferência estatística.