Onde a estatística pode ser aplicada?

A estatística e suas metodologias e aplicações são abrangentes e possui particularidades que atendem diversas áreas e segmentos, as principais são:

Negócios e economia: Análise de dados de vendas, projeções de crescimento de mercado, avaliação de riscos financeiros.

Ciência: Estudos clínicos, pesquisas em biologia, análise de dados de experimentos científicos.

Agricultura: Estudos de produção, avaliação de fertilizantes e pesticidas, modelagem climática.

Engenharia: Testes de qualidade, otimização de processos, modelagem de sistemas.

Tecnologia da informação: Análise de dados de usuários, mineração de dados, aprendizado de máquina.

Estatística governamental e política: Censo, estatísticas de emprego, estatísticas de renda.

Educação: Pesquisas de opinião, avaliação de programas educacionais, estatísticas de rendimento escolar.

Estatística social: Estudos de opinião pública, estatísticas criminais, estatísticas de saúde.

Por que a estatística é tão importante?

A estatística é uma ferramenta que permite compreender e interpretar dados. É a base para tomada de decisões em diversos contextos e também captar informações e entendimentos do mundo que nos cerca. 

A estatística fornece ferramentas para coletar, analisar e interpretar dados, o que é essencial para a tomada de decisões informadas em muitas áreas, incluindo negócios, saúde, governo e ciência. Pois, através dela podemos identificar padrões e tendências nos dados, o que pode ser usado para fazer previsões e projeções sobre eventos futuros.

Também é possível utilizar dessa técnica para entender e explicar fenômenos complexos, como a distribuição de doenças, a variação dos preços dos produtos ou o desempenho escolar. Reduzir incertezas e tornar a comunicação mais eficaz. 

O que é análise fatorial?

A análise fatorial é uma forma de reduzir as dimensionalidade dos dados e permitir a identificação de relações entre as variáveis. Essa técnica busca explicar as variações dos dados, de acordo com um conjunto de fatores. 

O conjunto de fatores, são combinações lineares das variáveis originais, conhecidas por componentes principais. A seleção deve ocorrer de forma que as variáveis dos componentes sejam o máximo possível, e as correlações entres os componentes sejam o mínimo possível. E cada variável pode ser expressa como uma combinação dos fatores, e também essas variáveis são altamente correlacionadas como um único fator, o que permite a simplificação da interpretação dos dados, e a identificação dos principais grupos de variáveis que estão relacionados. 

Existem dois tipos principais de análise fatorial: a análise fatorial exploratória (EFA) e a análise fatorial confirmatória (CFA). A EFA é usada quando os dados não têm uma estrutura conhecida e a CFA é usada quando uma estrutura hipotética é testada com os dados.

Como estudar estatística?

Para entender o universo estatístico, é necessário iniciar pelos conceitos básicos, pois o estudo da area pode ser desafiador. Confira algumas dicas que separamos:

Comece pelo conceitos básicos: É importante ter uma boa compreensão dos conceitos básicos, como medidas de tendência central, medidas de dispersão, probabilidade e distribuições de probabilidade. Comece estudando esses conceitos e tente aplicá-los a exemplos do dia a dia. 

Pratique resolvendo problemas: A prática é essencial para dominar qualquer assunto. Encontre exercícios e problemas para resolver, e tente aplicar os conceitos que você aprendeu a cada questão.

Use recursos visuais: a estatística é uma disciplina muito visual, sendo importante usar gráficos e tabelas para entender melhor os dados e os conceitos.

Aprenda com exemplos da realidade: a estatística é amplamente utilizada em muitas áreas, como economia, saúde e tecnologia. Procurar exemplos de como a estatística é utilizada nessas áreas pode ajudar a compreender melhor os conceitos e aplicações práticas.

Realize sua inscrição nos nosso curso básico de estatística: preparamos um curso com vídeos, aulas, livros e tutoriais para complementar seus estudos e ampliar seu entendimento. 

Faça perguntas e participe de discussões: não tenha medo de fazer perguntas ou participar de discussões sobre o assunto. Isso ajuda a identificar áreas em que você precisa se concentrar mais e também te permite colocar em prática o que você aprendeu.

Estude com um grupo: Estudar com outras pessoas pode ser uma ótima maneira de manter o seu interesse e mantém você motivado. Além disso, você pode tirar dúvidas e trocar ideias com os seus colegas.

Seja paciente: Aprender estatística pode ser difícil e demorado, então seja paciente consigo mesmo. Continue estudando e praticando, e você verá que seus esforços serão recompensados com o tempo.

Quais os melhores livros de estatística?

Existem muitos livros excelentes sobre estatística, dependendo do seu nível de conhecimento e do assunto específico em que você está interessado. Aqui estão algumas referencias sobre estatística, que cobrem uma variedade de tópicos e níveis:

“Introduction to the Theory of Statistics” de George Casella e Roger L. Berger: Este livro é considerado um clássico na introdução à teoria estatística e é uma excelente opção para estudantes universitários.

“The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction” de Trevor Hastie, Robert Tibshirani e Jerome Friedman: Este livro é uma introdução aos fundamentos do aprendizado de máquina e é ideal para aqueles interessados em aplicações de estatística em ciência de dados.

“An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R” de Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani : É outra introdução ao aprendizado estatístico, com muitos exemplos e aplicações.

“Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models” de John Fox: Este livro é uma boa opção para aqueles interessados em modelos de regressão e modelos generalizados lineares.

“Bayesian Data Analysis” de Andrew Gelman, John Carlin, Hal Stern, David Dunson, Aki Vehtari and Donald Rubin: Este livro é uma introdução à análise de dados bayesiana e é uma excelente opção para aqueles interessados em técnicas estatísticas avançadas.

“Deep Learning” de Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville: O livro é uma boa opção para quem deseja entender sobre redes neurais e aprendizado profundo.

Esses são apenas alguns exemplos de referências sobre estatística. Existem muitos outros livros excelentes disponíveis, e a melhor escolha dependerá do seu nível de conhecimento e dos tópicos que você está interessado em aprender.

Qual a diferença entre estatística básica e inferência bayesiana?

A estatística básica e a inferência bayesiana são duas abordagens diferentes para a análise de dados e tomada de decisões com base em dados. Realizamos uma transmissão ao vivo no YouTube explicando como a estatística básica pode ajudar nas ciências sociais. 

Resumidamente, a estatística básica é uma abordagem inferência frequencialista, um método mais tradicional que se baseia na estatística clássica. A inferência bayesiana, por outro lado, se baseia na teoria de probabilidade bayesiana. 

A abordagem inferência frequencialista, calcula probabilidades fundamentada em amostras de dados e usa essa coleta para fazer inferências sobre a população inteira. O papel dela é tratar as probabilidades como frequências relativas, e atribui que a hipótese de um evento é a razão entre o número de vezes que o mesmo ocorre e o número de tentativas. 

Enquanto, a inferência bayesiana considera que probabilidades são expressões de nossa crença sobre eventos futuros, antes de coletar dados. É uma alternativa à inferência frequencialista, permite uma maior flexibilidade e intuição para analisar os dados e tomar decisões. É muito utilizada em áreas como inteligencia artificial e ciência de dados. 

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Estatística Básica para Análise de Dados: Este curso vai te guiar a gerar suas próprias análises, ser mais críticos ao que recebe de informação e até mesmo para solicitar relatórios, análises, modelos de forma mais assertiva