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  1. A estatística desempenha um papel significativo através das ciências físicas e sociais. E é sem dúvida um ponto muito importante da intersecção entre as diversas disciplinas.
  2. (resumir e interpretar dados) Estatística é a linguagem comum da ciência. Os cientistas usam estatísticas para converter dados em informações úteis. Usamos os dados para contar uma história que é de nosso interesse, e de valor para os outros. Estatísticas é usada para resumir e interpretar os dados.
  3. Nesta parte introdutória do Curso, daremos os primeiros passos em uma escala maior da investigação estatística, identificando um conjunto de dados, e então usando a análise exploratória de dados para organizar e resumir os dados brutos de forma significativa e informativa.
  4. (população) O processo de estatísticas começa quando nós identificamos um grupo que se quer estudar ou aprender alguma coisa. Nós chamamos este grupo de população. A população refere-se a todo um grupo que pretendemos estudar. Isso pode ser um grupo inteiro de pessoas ou animais ou insetos ou objetos inanimados, como edifícios de apartamentos ou crateras em Marte.
  5. (Amostra) População, então, é o grupo inteiro que é o alvo do nosso interesse. Na maioria dos casos, a população é tão grande, que, tanto quanto nós queremos, não há absolutamente nenhuma maneira que possamos estudar tudo isso. Uma abordagem mais prática, seria analisar e colher dados apenas a partir de um sub-grupo da população, que chamamos de uma amostra.
  6. (produção da amostra) Nós chamamos este primeiro passo que envolve a escolha de uma amostra e coleta de dados a partir dele, de produção de dados. Por razões práticas, precisamos comprometer e examinar apenas um subgrupo da população, em vez de toda população, devemos fazer um esforço para escolher uma amostra de tal maneira que ela possa representar a população. Precisamos de uma amostra que seja suficientemente representativa da totalidade do que eu quero estudar.
  7. (questão científica) Os conjuntos de dados podem ser muito diferentes dependendo do que está sendo estudado. Estes dados podem tomar a forma de respostas às perguntas de pesquisa, tabelas de números, tais como detalhes da cratera, ou observações coletadas ao longo de muitos anos. No caso, por exemplo, de uma árvore, posso criar uma pergunta muito simples. O que faz com que uma árvore seja um sucesso? Será que é a polinização? Será que são os frutos? As sementes? Para dar sentido a esses dados, precisamos resumir de maneira significativa. Isso é chamado de análise exploratória de dados.
  8. Análise exploratória de dados, muitas vezes revela novas maneiras de pensar sobre os dados. A análise exploratória de dados ajuda cientistas a refinarem suas perguntas. E às vezes até revelar inteiramente novas perguntas. Por exemplo, se o clima está mudando, relações entre plantas e polinizadores podem ser mutuamente benéficas, e podem ser perturbadas. Cientistas que estudam as mudanças climáticas perguntam qual o efeito que um clima mais quente terá na relação entre as plantas e os animais. É possível que pequenas mudanças no clima possam ter um grande impacto sobre essas relações? A análise exploratória de dados sugere que essa possa ser uma questão
  9. (inferência) Para responder essas questões precisamos de pelo menos 30 anos de dados. A partir de uma amostra, o que podemos inferir sobre a população como um todo? Isto é inferência. Inferência é de onde extraímos o círculo completo com a esperança de revelar novos conhecimentos sobre a população. Você não precisa criar novos dados, mas você pode criar novos conhecimentos através da análise exploratória de dados por meio da inferência.
  10. (intedisciplinaridade) A inferência estatística cria um diálogo que é reconhecido entre disciplinas. Esta disciplina tem o potencial de engajar a interdisciplinaridade necessária para atingir uma ciência de alto nível.