Segundo um artigo publicado no Hardware.com.br, um estudo apontou que usuários de iPhone são mais inteligentes do que os proprietários de telefones inteligentes de outras marcas. O estudo, realizado pela empresa Chikita e publicado pela CNN Money, chegou a essa incrível conclusão após constatar que há uma predominância do telefone da Maçã em regiões universitárias dos EUA e que, em seu primeiro mês de vendas, mais de 60% dos compradores do iPhone 6 e do iPhone 6 Plus ganhavam acima de 75 mil dólares por ano.

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Segundo um artigo publicado no Hardware.com.br, um estudo apontou que usuários de iPhone são mais inteligentes do que os proprietários de telefones inteligentes de outras marcas. O estudo, realizado pela empresa Chikita e publicado pela CNN Money, chegou a essa incrível conclusão após constatar que há uma predominância do telefone da Maçã em regiões universitárias dos EUA e que, em seu primeiro mês de vendas, mais de 60% dos compradores do iPhone 6 e do iPhone 6 Plus ganhavam acima de 75 mil dólares por ano.

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As medidas de posição e de dispersão são capazes de nos fornecer informações úteis e interessantes a respeito dos nossos conjuntos de dados. No entanto, quando esse conjunto é muito grande (o que muitos estatísticos consideram ser mais do que 30 elementos), torna-se difícil trabalhar diretamente com a informação. Para facilitar nosso trabalho, quando lidamos com grandes conjuntos de dados precisamos, inicialmente, agrupá-los. Isso se dá na forma de uma distribuição de frequências.

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As medidas de posição e de dispersão são capazes de nos fornecer informações úteis e interessantes a respeito dos nossos conjuntos de dados. No entanto, quando esse conjunto é muito grande (o que muitos estatísticos consideram ser mais do que 30 elementos), torna-se difícil trabalhar diretamente com a informação. Para facilitar nosso trabalho, quando lidamos com grandes conjuntos de dados precisamos, inicialmente, agrupá-los. Isso se dá na forma de uma distribuição de frequências.

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Além das medidas de posição, na Estatística temos, também, as medidas de dispersão, que nos permitem calcular a variação dos valores observados, o que não é possível de fazer apenas com a média, a moda e a mediana.

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Além das medidas de posição, na Estatística temos, também, as medidas de dispersão, que nos permitem calcular a variação dos valores observados, o que não é possível de fazer apenas com a média, a moda e a mediana.

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Em Estatística, Média, Moda e Mediana são o que chamamos de medidas de posição, pois elas nos permitem obter informações sobre a posição de determinados elementos de um conjunto de dados. O ensino de tais medidas, muitas vezes, é superficial. Por isso, é recomendado ler esse post!

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Em Estatística, Média, Moda e Mediana são o que chamamos de medidas de posição, pois elas nos permitem obter informações sobre a posição de determinados elementos de um conjunto de dados. O ensino de tais medidas, muitas vezes, é superficial. Por isso, é recomendado ler esse post!

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Amostragem não probabilística Vantagens Não necessita da listagem da população Menos custo do que o censo e da amostragem aleatória simples Dependendo do conhecimento do pesquisador, pode ser precisa. Desvantagens O erro amostral não pode ser estimado Não se conhece a probabilidade de um elemento pertencer à amostra Ao se saber o resultado para uma população, não se tem uma medida de probabilidade de acerto. Quando utilizar Quando a população não pode ser listada Em etapas preliminares de projetos de pesquisa Em estudos qualitativos onde há um bom conhecimento da população Amostragem probabilística Vantagens Maior precisão Menor custo do que o censo Pode ser utilizada em grandes populações Erro amostral estimável

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Amostragem não probabilística Vantagens Não necessita da listagem da população Menos custo do que o censo e da amostragem aleatória simples Dependendo do conhecimento do pesquisador, pode ser precisa. Desvantagens O erro amostral não pode ser estimado Não se conhece a probabilidade de um elemento pertencer à amostra Ao se saber o resultado para uma população, não se tem uma medida de probabilidade de acerto. Quando utilizar Quando a população não pode ser listada Em etapas preliminares de projetos de pesquisa Em estudos qualitativos onde há um bom conhecimento da população Amostragem probabilística Vantagens Maior precisão Menor custo do que o censo Pode ser utilizada em grandes populações Erro amostral estimável

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Enquanto a amostragem não probabilística é subjetiva, pois baseia-se nas decisões pessoais do pesquisador, a amostragem probabilística é objetiva, pois não é influenciada pela pessoa que está conduzindo a pesquisa. Nesse tipo de amostragem, os elementos da amostra são selecionados aleatoriamente e todos eles possuem probabilidade conhecida de serem escolhidos. Tal seleção ocorre através de uma forma de sorteio não viciado, como o sorteio em uma urna ou por números gerados por computador.

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Enquanto a amostragem não probabilística é subjetiva, pois baseia-se nas decisões pessoais do pesquisador, a amostragem probabilística é objetiva, pois não é influenciada pela pessoa que está conduzindo a pesquisa. Nesse tipo de amostragem, os elementos da amostra são selecionados aleatoriamente e todos eles possuem probabilidade conhecida de serem escolhidos. Tal seleção ocorre através de uma forma de sorteio não viciado, como o sorteio em uma urna ou por números gerados por computador.

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No post anterior, nós vimos alguns conceitos importantes em amostragem. Tão importante quanto saber que a amostragem é o processo pelo qual nós escolhemos uma amostra da população é saber que essa escolha pode ser realizada de várias formas, algumas mais eficientes do que outras.

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No post anterior, nós vimos alguns conceitos importantes em amostragem. Tão importante quanto saber que a amostragem é o processo pelo qual nós escolhemos uma amostra da população é saber que essa escolha pode ser realizada de várias formas, algumas mais eficientes do que outras.

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Desde seu conceito mais clássico até as mais avançadas aplicações, a probabilidade diz respeito, essencialmente, a valores numéricos. Como é dito nos cursinhos espalhados por aí, a probabilidade de ocorrência de um evento qualquer é o que eu quero sobre o que eu tenho ou, de uma forma mais matematicamente formal, o número de casos favoráveis sobre o número de casos possíveis. No entanto, várias aplicações do mundo real não são numéricas e, para medir suas probabilidades, precisamos nos valer das variáveis aleatórias.

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Desde seu conceito mais clássico até as mais avançadas aplicações, a probabilidade diz respeito, essencialmente, a valores numéricos. Como é dito nos cursinhos espalhados por aí, a probabilidade de ocorrência de um evento qualquer é o que eu quero sobre o que eu tenho ou, de uma forma mais matematicamente formal, o número de casos favoráveis sobre o número de casos possíveis. No entanto, várias aplicações do mundo real não são numéricas e, para medir suas probabilidades, precisamos nos valer das variáveis aleatórias.

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