VARIÂNCIA E DESVIO PADRÃO AMOSTRAL

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VARIÂNCIA E DESVIO PADRÃO
Dispersão estatística
Em Estatística, dispersão mostra o quão esticada ou espremida uma distribuição.
As medidas de dispersão mais usadas são: amplitude, variância, desvio padrão e coeficiente de variação.
Exemplos comuns de medidas de dispersão estatística são a variância, o desvio padrão e a amplitude interquartil. Dispersão é contrastada com posição ou tendência central, e juntas elas são as propriedades de distribuições mais usadas.

Medidas de dispersão: desvio médio absoluto, variância e desvio-padrão

medidas de dispersão
Quais são as medidas de dispersão?
Qual a importância das medidas de dispersão?
O que é a variância?
Como se calcula a variância?
Como calcular a variação amostral?
Como fazer o cálculo do desvio padrão?

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Como se calcula o desvio padrão?
A fórmula do desvio-padrão pode parecer confusa, mas ela vai fazer sentido depois de a desmembrarmos. ...
Etapa 1: calcular a média.
Etapa 2: calcular o quadrado da distância entre cada ponto e a média.
Etapa 3: somar os valores da Etapa 2.
Etapa 4: dividir pelo número de pontos.
Etapa 5: calcular a raiz quadrada.


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1 Estatística descritiva e análise exploratória de dados: gráficos, diagramas, tabelas, medidas descritivas (posição, dispersão, assimetria e curtose).
2 Probabilidade. 2.1 Definições básicas e axiomas. 2.2 Probabilidade condicional e independência. 2.3 Variáveis aleatórias discretas e contínuas. 2.4 Distribuição de probabilidades. 2.5 Função de probabilidade. 2.6 Função densidade de probabilidade.
2.7 Esperança e momentos. 2.8 Distribuições especiais. 2.9 Distribuições condicionais e independência. 2.10 Transformação de variáveis. 2.11 Leis dos grandes números. 2.12Teorema central do limite. 2.13 Amostras aleatórias. 2.14 Distribuições amostrais.
3 Inferência estatística. 3.1 Estimação pontual: métodos de estimação, propriedades dos estimadores, suficiência. 3.2 Estimação intervalar: intervalos de confiança, intervalos de credibilidade. 3.3 Testes de hipóteses: hipóteses simples e compostas, níveis de significância e potência de um teste, teste t de Student, teste qui-quadrado.
4 Análise de regressão linear. 4.1 Critérios de mínimos quadrados e de máxima verossimilhança. 4.2 Modelos de regressão linear. 4.3 Inferência sobre os parâmetros do modelo. 4.4 Análise de variância. 4.5 Análise de resíduos.
5 Técnicas de amostragem: amostragem aleatória simples, estratificada, sistemática e por conglomerados.
5.1 Tamanho amostral.