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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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Tags: medidas de dispersão, exercícios de medidas de dispersão, medidas de dispersão exercícios, medidas de dispersão amplitude variância e desvio padrão, medidas de dispersão desvio padrão, medidas de dispersão desvio médio, medidas de dispersão variância, medidas de dispersão exemplos, medidas de dispersão exercícios resolvidos, exemplos medidas de dispersão, desvio padrão medidas de dispersão, DESVIO MÉDIO ABSOLUTO, medidas de dispersão exercícios, desvio padrão, variância, estatística
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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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.