Projetos 1 e 2 - Estatística 2 2022-1

UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS Estat´ıstica 2 - TF Projetos 1 e 2 Administra¸c˜ao Professor: C´assius Henrique Entrega do Projeto 1: 24/10/2022 Entrega do Projeto 2: 23/11/2022 1 Orienta¸c˜oes para os projetos 1 e 2 O grupo O projeto deve ser desenvolvido em grupos de 2 ou 3 pessoas (havendo 15 grupos) e contar´a com apre- senta¸c˜ao e entrega da parte escrita. Os dados s˜ao fict´ıcios (tˆem finalidade puramente did´atica) e est˜ao dispon´ıveis na plataforma Moodle da disciplina, na se¸c˜ao “Projeto 1/Dados”e “Projeto 2/Dados”. A motiva¸c˜ao de cada projeto ´e apresentada nas se¸c˜oes subsequentes. A parte escrita A parte escrita dever´a ser entregue em forma de relat´orio com, no m´aximo, 10 p´aginas (sem contar a capa), no padr˜ao correspondente da ABNT. O projeto 1 abordar´a o teste qui-quadrado de inde- pendˆencia e an´alise de variˆancia. O projeto 2 consistir´a no ajuste de um modelo de regress˜ao linear simples. Os relat´orios de ambos os projetos devem conter as estat´ısticas descritivas dos dados. A estrutura deve contar com introdu¸c˜ao, justificativa, objetivos, revis˜ao bibliogr´afica e considera¸c˜oes finais. Na introdu¸c˜ao, elucide o problema de pesquisa. A base de dados que vocˆe recebeu est´a inserida em um contexto. Explore esse contexto e argumente sobre a importˆancia de fazer as an´alises estat´ısticas que vocˆe far´a para o referido problema. Nos objetivos, reporte o que a pesquisa pretende resolver. Na revis˜ao bibliogr´afica, explique todas as ferramentas estat´ısticas que ser˜ao usadas ao longo do texto citando as referˆencias adequadamente. Em seguida, apresente os dados e todas as estat´ısticas descritivas que se julgarem necess´arias/ade- quadas para o contexto do projeto. Ao aplicar as ferramentas estat´ısticas, explique as etapas dos c´alculos, ponderando o n´ıvel de detalhamento com o tamanho do relat´orio, de modo que ele n˜ao ultrapasse o limite de p´aginas. A partir do uso de algum software, como R (preferencialmente) ou Excel etc., verifique os resultados de seus c´alculos. Interprete os resultados que vocˆe encontrou dentro do contexto do projeto. Por fim, apresente as conclus˜oes e liste a bibliografia utilizada. Todas as referˆencias citadas no texto devem estar listadas nessa se¸c˜ao, conforme padr˜ao ABNT para bibliografia. A apresenta¸c˜ao A apresenta¸c˜ao dever´a conter todos os c´alculos detalhadamente (dizer isso ´e o mesmo que sugerir n˜ao apresentar apenas os resultados). Ela ter´a dura¸c˜ao de 10 minutos (com tolerˆancia de 2 minutos para mais ou menos). A n˜ao observˆancia desse tempo acarretar´a perda de 10% da nota final do grupo. Estat´ıstica 2 - TF P´agina 2 de 31 Para se preparar para a apresenta¸c˜ao, revise as aulas j´a ministradas da disciplina. Estude os conceitos e procure mais sobre os assuntos abordados no seu projeto. E n˜ao deixe de explorar o contexto no qual seus dados est˜ao inseridos, durante a apresenta¸c˜ao. Ao final da apresenta¸c˜ao, haver´a 10 minutos de argui¸c˜ao para que os presentes possam esclarecer poss´ıveis d´uvidas e/ou explorar um pouco mais alguns conceitos. A nota de argui¸c˜ao ser´a individual, sendo, portanto, necess´ario que o aluno (que est´a apresentando) participe das discuss˜oes para pontuar nesse crit´erio. Todos os grupos dever˜ao estar preparados para apresentar em qualquer um dos dias destinados a essa finalidade. No in´ıcio da aula ser´a sorteado o 1º grupo a apresentar. No final dessa apresenta¸c˜ao, ser´a sorteado o 2º grupo a apresentar. Esse m´etodo ser´a repetido at´e que a aula seja encerrada. Caso algum integrante do grupo sorteado (A) n˜ao esteja presente e outro grupo (B) se prontifique a apresentar naquele momento, o grupo A poder´a apresentar imediatamente ap´os B. Caso n˜ao seja poss´ıvel fazer a troca, o grupo A poder´a apresentar sem que esteja com todos os integrantes presentes. A pontua¸c˜ao da apresenta¸c˜ao (seja individual ou coletiva) s´o ser´a atribu´ıda aos alunos presentes do grupo que est´a apresentando. Alunos n˜ao presentes na apresenta¸c˜ao do seu grupo n˜ao pontuam na atividade e poder˜ao recuperar os pontos distribu´ıdos fazendo a prova de 2ª chamada, cuja data est´a no plano de ensino e cujo conte´udo ser´a correspondente ao projeto n˜ao apresentado. As datas A apresenta¸c˜ao e a parte escrita do projeto 1 devem ser enviados at´e o dia 24/10, `as 12:00, pelo Moodle, nas se¸c˜oes “Projeto 1/Envio da apresenta¸c˜ao”e “Projeto 1/Envio da parte escrita”, respectivamente. O envio da apresenta¸c˜ao e da parte escrita ap´os o hor´ario limite acarretar´a perda de 10% (para cada item em atraso) da nota final do grupo. O envio dos arquivos s´o precisar´a ser feito por um integrante de cada grupo. O arquivo usado na apresenta¸c˜ao ser´a o mesmo j´a enviado pelo Moodle, sendo vetada sua subs- titui¸c˜ao. Os crit´erios de avalia¸c˜ao O projeto 1 vale 30 pontos. Destes, 15 pontos ser˜ao distribu´ıdos com base na apresenta¸c˜ao, 5 pontos, na parte escrita e os 10 pontos restantes nas respostas dadas durante a argui¸c˜ao. O barema de avalia¸c˜ao (com os crit´erios detalhados) est´a apresentado a seguir. Estat´ıstica 2 - TF P´agina 3 de 31 Alunos: A1 ———————–; A2 ———————–; A3 ———————–; A4 ———————– Nota (por aluno) Crit´erios de avalia¸c˜ao da apresenta¸c˜ao Valor Dist. A1 A2 A3 A4 O aluno estava presente durante a apresenta¸c˜ao? ( ) ( ) ( ) ( ) O trabalho foi apresentado com clareza e objetividade? 3,0 individual H´a profundidade te´orica nas an´alises durante a apresenta¸c˜ao? H´a dom´ınio do assunto? Todas as ferramentas estat´ısticas utilizadas foram bem explicadas? 3,0 individual As ferramentas estat´ısticas usadas foram adequadas? 3,0 coletiva H´a predisposi¸c˜ao do grupo quanto `a gera¸c˜ao de discuss˜ao durante sua apresenta¸c˜ao e na de outros grupos? 3,0 coletiva O grupo apresenta organiza¸c˜ao (incluindo a homogeneidade na distribui¸c˜ao do tempo) e faz uso adequado de recursos audiovisuais? 3,0 coletiva (+) Subtotal 1 15,0 Crit´erios de avalia¸c˜ao da parte escrita Valor Dist. Nota Estrutura e organiza¸c˜ao do texto. 1,0 coletiva O texto apresenta uma revis˜ao bibliogr´afica pertinente? 2,0 coletiva H´a profundidade te´orica nas an´alises do texto? Todas as ferramentas estat´ısticas utilizadas foram bem explicadas ao longo do texto? 2,0 coletiva (+) Subtotal 2 5,0 Crit´erios de avalia¸c˜ao da argui¸c˜ao Valor Dist. Nota As perguntas foram respondidas corretamente e de forma clara e objetivas (n˜ao evasiva)? 10,0 individual (+) Subtotal 3 10,0 Penaliza¸c˜oes Valor Dist. Aplic´avel? Houve atraso no envio da parte escrita? 10% coletiva ( ) Houve atraso no envio da apresenta¸c˜ao? 10% coletiva ( ) A dura¸c˜ao da apresenta¸c˜ao excedeu o tempo m´aximo ou n˜ao atingiu o tempo m´ınimo? 10% coletiva ( ) (-) Subtotal 4 9,0 Total (soma dos Subtotais 1 a 4) 30,0 individual Estat´ıstica 2 - TF P´agina 4 de 31 2 Orienta¸c˜oes para o projeto 2 Os grupos de trabalho devem ser os mesmos do projeto 1. A parte escrita e apresenta¸c˜ao seguir˜ao os mesmos crit´erios de avalia¸c˜ao. Tanto a apresenta¸c˜ao quanto a parte escrita dever˜ao comtemplar a an´alise estat´ıstica inferencial, tendo como objetivo responder `as perguntas de pesquisa que est˜ao detalhadas nas se¸c˜oes seguintes. O envio dos arquivos dever´a ser feito pelas subse¸c˜oes do “Projeto 2”, no Moodle, at´e o dia 23/11, `as 12:00. Apenas um integrante de cada grupo precisa fazer o upload dos arquivos. Assim como no projeto 1, a parte escrita do projeto 2 dever´a conter as estat´ısticas descritivas dos dados. A estrutura dever´a seguir os mesmos moldes do projeto 1. Estat´ıstica 2 - TF P´agina 5 de 31 3 Motiva¸c˜ao e dados Caso 1: Efic´acia de m´ıdia Trechos do artigo “Modelagem Estat´ıstica para Suportar as Decis˜oes sobre Efic´acia de M´ıdia: Estudo de Caso em uma Empresa de Telecomunica¸c˜oes” Autores: Julia Pinheiro Rizzie (MBA em Gest˜ao Empresarial pela Funda¸c˜ao Instituto de Adminsitra¸c˜ao) e Ailton Conde Jussani (Professor de P´os-gradua¸c˜ao Lato Sensu da Funda¸c˜ao Instituto de Administra¸c˜ao) O investimento em propaganda no setor de telecomunica¸c˜oes cresce a cada ano no Brasil e, no segmento espec´ıfico de banda larga residencial, o comportamento se repete. Acompanhando esse cen´ario de investimento crescente, observa-se no mercado de publicidade queda na audiˆencia dos principais meios de massa, em especial TV e jornal, e crescimento acelerado no meio internet e demais m´ıdias emergentes. A estrat´egia de investimento em cada meio de comunica¸c˜ao e seu custo, entretanto, n˜ao acompanharam na mesma medida essa mudan¸ca no mercado (Court, Gordon & Perrey, 2005). As m´etricas tradicionais utilizadas para defini¸c˜ao do plano de m´ıdia, aplicadas pelas agˆencias de comunica¸c˜ao, s˜ao crescentemente questionadas pelos seus anunciantes, que respondem com desconfian¸ca `as recomenda¸c˜oes de investimento que permanecem privilegiando m´ıdias de massa em detrimento de novas m´ıdias. Essa desconfian¸ca ´e agravada pelo modelo h´ıbrido de remunera¸c˜ao das agˆencias de publicidade, que tˆem nas m´ıdias de massa uma fonte relevante de receitas. Soma-se a isso o fato de que as m´etricas utilizadas n˜ao levam em considera¸c˜ao o resultado de venda gerado, fator determinante para as empresas (Court et al., 2005). A defini¸c˜ao do mix de comunica¸c˜ao de uma campanha publicit´aria, antes considerado um processo seguro, tem se tornado arriscado, pois envolve um grande n´umero de vari´aveis. Esse novo entendimento abre caminhos para a constru¸c˜ao de um modelo que utilize uma m´etrica que combine m´ıdias tradicionais e emergentes, aumente a eficiˆencia na compra e maximize o resultado de venda. Fonte: RIZZI, Julia Pinheiro; JUSSANI, Ailton Conde. Modelagem Estat´ıstica para Suportar as Decis˜oes sobre Efic´acia de M´ıdia: Estudo de Caso em uma Empresa de Telecomunica¸c˜oes. Future Studies Research Journal: Trends and Strategies, v. 9, n. 1, p. 165-192, 2017. Estat´ıstica 2 - TF P´agina 6 de 31 Caso 2: Pesquisa de satisfa¸c˜ao dos clientes Trechos do artigo “Determinantes da satisfa¸c˜ao dos clientes: estudo de caso em uma loja de departamentos” Autores: Anderson Soncini Pelissari (UFES); Adilson Rodrigues de Oliveira (PUCPR); Inayara Val´eria Defreitas Pedroso Gonzalez (PUCPR); Mario Fabiano Fabrini (PUCPR); Renato Cesar da Silveira (PUCPR) As mudan¸cas fazem parte do mundo das pessoas e das organiza¸c˜oes. No atual ambiente globa- lizado, as empresas s˜ao obrigadas a se transformarem e se adaptarem, a fim de sobreviverem e se tornarem competitivas no mercado. Nessa vertente, desenvolver os n´ıveis mais elevados de satisfa¸c˜ao levam a uma maior reten¸c˜ao e lealdade de clientes. Com o aumento da lealdade, a satisfa¸c˜ao de clientes pode ajudar a assegurar a empresa ao longo do tempo. Com isso, h´a a possibilidade de se reduzir custos de transa¸c˜oes futuras, diminuindo pre¸cos e minimizando a probabilidade de os clientes trocarem de fornecedor, caso possa haver uma queda no n´ıvel da qualidade (ANDERSON; FOR- NELL; RUST, 1997; ANDERSON, 1998; ANDERSON; FORNELL, 1999). A satisfa¸c˜ao de clientes gera melhorias no desempenho organizacional (ANDERSON, 1998). Assim, a discuss˜ao deste tema ´e al¸cada `a busca constante da empresa em perenizar seu neg´ocio, tornando-o cada vez mais atra- tivo e diferenciado, transformando os clientes em importante ativo, seja por meio de sua reten¸c˜ao, seja atrav´es de sua lealdade. Nesse cen´ario, o cliente ´e uma figura de extrema importˆancia e, que por mais evidente que pare¸ca, algumas empresas ainda n˜ao despertaram para essa nova condi¸c˜ao do mercado. Torna-se evidente, portanto, a necessidade de as empresas aprenderem a trabalhar dentro deste contexto, no qual as rela¸c˜oes firmes e duradouras com os clientes assumem um papel relevante. A esse respeito, Kotler (2001) afirma que os clientes que estiverem apenas satisfeitos poder˜ao mudar quando surgir uma oferta melhor. Aqueles plenamente satisfeitos estar˜ao menos propensos a mudar e outros altamente satisfeitos criam afinidade emocional com a marca e/ou organiza¸c˜ao. Logo, o resultado ser´a a fideliza¸c˜ao do cliente. Ou seja, para chegar a excelˆencia, ´e necess´ario colocar em pr´atica, atitudes que gerem resultados. Griffin (2001, p. 57) afirma que “uma empresa perde, a cada ano, entre 20% e 40% dos seus clientes”. O ant´ıdoto para isso ´e ter clientes fi´eis e leais. Mas para se atingir esse comportamento ´e imprescind´ıvel tempo, recursos e dedica¸c˜ao de todos. Fonte: PELISSARI, Anderson Soncini et al. Determinantes da satisfa¸c˜ao dos clientes: Estudo de caso em uma loja de departamentos. Revista de Administra¸c˜ao Unimep, p. 32-48, 2011. Estat´ıstica 2 - TF P´agina 7 de 31 Caso 3: Faturamento da empresa e os investimentos sociais e ambientais Trechos do artigo “An´alise estat´ıstica do modelo IBASE de balan¸co social de uma empresa do setor de siderurgia” Autores: Sandro Vieira Soares (Graduando em Ciˆencias Cont´abeis na Universidade Federal de Santa Catarina); Jovani Lanzarin (Graduando em Ciˆencias Cont´abeis na Universidade Federal de Santa Catarina); Maria Denize Henrique Casagrande (Doutora em Engenharia de Produ¸c˜ao pela Universidade Federal de Santa Catarina) A pr´atica da Responsabilidade Social Corporativa, por grandes empresas no pa´ıs, tem se tornado popular nas ´ultimas duas d´ecadas. A prova disso ´e que, desde a ´ultima d´ecada do s´eculo XX, muitas empresas tˆem elaborado e publicado Relat´orios de Sustentabilidade, como o Balan¸co Social, no qual evidenciam suas a¸c˜oes e investimentos, com vistas a promover melhorias `a sociedade e ao meio ambiente. Os Balan¸cos Sociais s˜ao uma demonstra¸c˜ao de publica¸c˜ao n˜ao-obrigat´oria e existem v´arios modelos que podem ser utilizados pelas empresas, dentre os quais se destacam, no Brasil, segundo Godoy (2007), o modelo do Instituto Brasileiro de An´alises Sociais e Econˆomicas - IBASE, o modelo do Instituto Ethos, e o Global Reporting Initiative. O modelo IBASE tem sido o utilizado por muitas empresas por apresentar uma metodologia simplificada, tornando sua elabora¸c˜ao um processo bastante f´acil. Fonte: SOARES, Sandro Vieira; LANZARIN, Jovani; CASAGRANDE, Maria Denize Henrique. An´alise estat´ıstica do modelo IBASE de balan¸co social de uma empresa do setor de siderurgia. Enfoque: Reflex˜ao Cont´abil, v. 29, n. 2, p. 27-39, 2010. Estat´ıstica 2 - TF P´agina 8 de 31 Caso 4: Controle estat´ıstico de processo Trechos da disserta¸c˜ao de mestrado “Controle estat´ıstico de processo: um estudo de caso em uma empresa da ´area de eletrodom´esticos” Autor: Marcelo Bueno do Ros´ario (UFRGS) O sucesso do gerenciamento de uma empresa exige sistema e disciplina para estabelecer e cumprir metas, criadas para garantir a qualidade e bons resultados na organiza¸c˜ao. Partindo deste pressu- posto, o que garante a sobrevivˆencia das empresas no mercado competitivo ´e atender as metas de produzir produtos com alta qualidade a um custo competitivo. Para atingir estas metas, as orga- niza¸c˜oes tˆem adotado v´arias estrat´egias ao longo dos ´ultimos anos, aplicando m´etodos e ferramentas de qualidade que possibilitam desde a melhoria at´e o controle dos processos de produ¸c˜ao. Uma destas estrat´egias ´e o Controle Estat´ıstico de Processo - CEP. O Controle Estat´ıstico de Processo permite fazer uma distin¸c˜ao clara entre os tipos de causas de problemas que ocorrem no processo de produ¸c˜ao, direcionando corretamente `as a¸c˜oes necess´arias e, em curto prazo, garantindo que poss´ıveis falhas sejam identificadas durante o processo e n˜ao em inspe¸c˜oes finais ou pelo pr´oprio cliente. O CEP tamb´em pode ser descrito como uma ferramenta de monitoramento on-line da qualidade, atrav´es de softwares espec´ıficos para sua aplica¸c˜ao, que, al´em de facilitar a coleta de dados (o que n˜ao exige alto grau de forma¸c˜ao dos operadores), permite rapidez no acesso de informa¸c˜oes e an´alise dos resultados do processo monitorado. Oferecer produtos e servi¸cos de primeira qualidade significa eliminar todas as ineficiˆencias internas. Em um processo de fabrica¸c˜ao, isso significa mais do que somente oferecer um produto livre de defeitos ap´os um teste final ou inspe¸c˜ao o que pode ser conseguido facilmente, mesmo quando se mant´em altos n´ıveis de defeitos, reparos no produto, sucata e ineficiˆencia gerais do processo. O importante ´e oferecer produtos de primeira qualidade, mantendo concomitantemente, os rendimentos do processo em n´ıveis elevados, caracterizados por taxas de defeituosos de poucas partes por milh˜ao, praticamente erradicando defeitos, reparos no produto e sucata. Segundo Deming (1992), a melhoria da qualidade aumenta a produtividade, fato este bem conhecido por uma seleta minoria. J´a Campos (1999) define qualidade como sendo aquele produto ou servi¸co que atende perfeitamente, de forma confi´avel, acess´ıvel, segura e no tempo certo, `as necessidades do cliente. Tendo como palavra de ordem a “Qualidade de classe mundial”, fazer produtos com qualidade ´e acima de tudo respeitar o cidad˜ao, garantindo seu direito de acesso a produtos que venham satisfazer, na sua plenitude, as suas expectativas. Em um mercado extremamente competitivo, como o que vivemos hoje, a qualidade ´e fator fundamental para busca de resultados internos, para a diferencia¸c˜ao mercadol´ogica da empresa, e como elemento decisivo no processo de compra. Fonte: ROS´ARIO, Marcelo Bueno do. Controle estat´ıstico de processo: um estudo de caso em uma empresa da ´area de eletrodom´esticos. Disserta¸c˜ao de Mestrado. Universidade Federal do Rio Grande do Sul, 2004. Estat´ıstica 2 - TF P´agina 9 de 31 Caso 5: Licita¸c˜oes e contratos p´ublicos Trechos do artigo “Extra¸c˜ao de dados da Web relativos a licita¸c˜oes e contratos p´ublicos para inferˆencia por reconhecimento de padr˜oes estat´ısticos: estudo de caso” Autores: Cirilo Max Macedo de Morais (Universidade de Bras´ılia); D´ıbio Leandro Borges (Universidade de Bras´ılia). Identificar padr˜oes em licita¸c˜oes e contratos p´ublicos fraudulentos ´e de fundamental importˆancia para a melhor utiliza¸c˜ao dos recursos humanos dos ´org˜aos de controle governamentais. A enorme quantidade de licita¸c˜oes p´ublicas, juntamente com a escassez de pessoal nos ´org˜aos de controle, faz com que as verifica¸c˜oes dos contratos sejam realizadas em um pequeno percentual. O crit´erio de escolha dos contratos a serem auditados ´e realizado por den´uncias, amostragem aleat´oria, montante dos recursos envolvidos, ausˆencia de presta¸c˜ao de contas ou outros. Tais crit´erios, por sua vez, implicam na n˜ao identifica¸c˜ao de irregularidades em muitos contratos analisados e permitem que o restante dos contratos n˜ao sofra nenhum tipo de auditoria externa. Fonte: DE MORAIS, Cirilo Max Macedo; BORGES, D´ıbio Leandro. Extra¸c˜ao de dados da Web relativos a licita¸c˜oes e contratos p´ublicos para inferˆencia por reconhecimento de padr˜oes estat´ısticos: estudo de caso. 2015. Estat´ıstica 2 - TF P´agina 10 de 31 Grupos 1, 6 e 11 - Caso 1 Motivado pelo caso 1, foram extra´ıdas trˆes amostras que retratam diferentes n´ıveis de investimento em publicidade em TV, r´adio e internet. A amostra 1 exibe a rela¸c˜ao entre os n´ıveis de investimento em propaganda pela internet e pela TV. Esses n´ıveis foram classificados em “baixo”, “m´edio”e “alto pelos pesquisadores que realizaram a amostragem. A amostra 2 traz a rela¸c˜ao entre o porte de algumas empresas escolhidas aleatoriamente e a raz˜ao entre o investimento dessas empresas em publicidade pelas redes sociais e seu faturamento (medidas no mesmo per´ıodo). Por fim, a amostra 3 apresenta a rela¸c˜ao num´erica entre o faturamento de empresas de mesmo porte e de mesmo segmento de mercado e o n´ıvel de investimento realizado por elas em publicidade nas r´adios que operam em territ´orio brasileiro. Amostra 1 internet tv e radio 1 alto alto 2 baixo alto 3 alto medio 4 medio alto 5 baixo alto 6 alto medio 7 baixo medio 8 medio medio 9 baixo medio 10 baixo alto 11 alto alto 12 baixo alto 13 medio alto 14 baixo medio 15 medio medio 16 baixo medio 17 medio baixo 18 baixo medio 19 medio baixo Estat´ıstica 2 - TF P´agina 11 de 31 internet tv e radio 20 alto medio 21 medio medio 22 baixo medio 23 alto medio 24 baixo medio 25 medio baixo 26 baixo alto 27 alto alto 28 alto baixo 29 alto medio 30 medio baixo 31 alto medio 32 alto medio 33 alto alto 34 baixo medio 35 alto baixo 36 medio alto 37 medio baixo Amostra 2 porte razao 1 pequeno 0,975139 2 pequeno 0,476935 3 pequeno 0,234727 4 pequeno 0,465265 5 pequeno 0,28523 6 pequeno 0,689313 7 pequeno 0,58431 8 pequeno 0,400314 9 pequeno 0,485775 10 pequeno 0,507982 Estat´ıstica 2 - TF P´agina 12 de 31 porte razao 11 pequeno 0,278192 12 pequeno 0,324461 13 pequeno 0,585589 14 pequeno 0,720747 15 pequeno 0,41372 16 medio 1,107158 17 medio 1,527578 18 medio 1,491651 19 medio 1,604278 20 medio 1,176423 21 medio 1,546366 22 medio 1,476944 23 medio 1,30706 24 medio 1,439501 25 medio 1,457042 26 medio 1,306633 27 medio 1,480803 28 medio 1,171176 29 medio 1,510536 30 medio 1,209933 31 grande 2,308428 32 grande 2,398805 33 grande 2,686062 34 grande 2,462777 35 grande 2,641816 36 grande 2,553609 37 grande 2,184395 38 grande 2,476278 39 grande 2,353026 40 grande 2,362633 41 grande 2,243711 42 grande 2,724384 43 grande 2,626592 Estat´ıstica 2 - TF P´agina 13 de 31 porte razao 44 grande 2,447598 Amostra 3 investimento em publicidade radio × R$ 1000 faturamento × R$ 10000 1 154,4029 428,0918 2 128,4727 392,9588 3 127,4846 453,6543 4 138,6154 428,4155 5 144,1542 444,7659 6 77,07259 472,228 7 149,2425 451,8937 8 138,3341 418,3457 9 124,7267 438,6421 10 210,9197 422,1957 11 171,9302 446,5011 12 122,217 429,0268 13 97,02491 434,9383 14 178,9764 455,2483 15 128,4723 407,5143 16 201,0177 509,6893 17 110,8939 499,0204 18 142,0996 412,6555 19 192,5239 405,1401 20 199,3334 422,8125 21 205,5906 440,0807 22 87,54132 437,4942 23 115,7272 412,7139 24 161,2341 452,135 25 140,6392 432,3331 Estat´ıstica 2 - TF P´agina 14 de 31 1. Projeto 1: (a) Analise as estat´ısticas descritivas das amostras 1 e 2. (b) Para a amostra 1, aplique um teste qui-quadrado para testar se as vari´aveis amostradas s˜ao independentes. Use dois n´ıveis de significˆancia: 5% e 10% e avalie a regi˜ao cr´ıtica e o p-valor. Interprete os resultados adequadamente. (c) Para a amostra 2, execute uma an´alise de Variˆancia (ANOVA) a um n´ıvel de significˆancia 5% e avalie a regi˜ao cr´ıtica e o p-valor. Interprete os resultados adequadamente. 2. Projeto 2: (a) Analise as estat´ısticas descritivas da amostra 3. (b) Para a amostra 3, ajuste um modelo de regress˜ao linear simples. Avalie os gr´aficos de ajuste do modelo. Teste a hip´otese de que cada coeficiente de regress˜ao ´e significativo a um n´ıvel de confian¸ca de 95%. Para isso, analise a regi˜ao cr´ıtica do teste, calcule o p-valor e construa o intervalo de confian¸ca. Avalie tamb´em a qualidade de ajuste do modelo e se h´a viola¸c˜ao das suposi¸c˜oes iniciais do modelo. Estat´ıstica 2 - TF P´agina 15 de 31 Grupos 2, 7 e 12 - Caso 2 Motivado pelo caso 2, foram extra´ıdas trˆes amostras de pesquisas de satisfa¸c˜ao de uma prestadora de servi¸cos. A amostra 1 exibe a avalia¸c˜ao do cliente em trˆes n´ıveis (“ruim”, “razo´avel”e “bom”) e se ele recorreu novamente aos servi¸cos da empresa (recompra = “sim”ou “n˜ao”). A amostra 2 apresenta duas vari´aveis: “equipe”(correspondente `a equipe de profissionais que atendeu o cliente) e “nota”(nota dada pelo cliente `a empresa). A amostra 3 foi coletada para avaliar a rela¸c˜ao entre as notas (m´edias) recebidas por algumas empresas do mesmo setor em pesquisas de satisfa¸c˜ao do cliente (com metodologias razoavelmente iguais) e o faturamento dessas empresas, no mˆes passado (mesma data de aplica¸c˜ao das pesquisas de satisfa¸c˜ao). Amostra 1 avaliacao recompra 1 bom sim 2 bom n˜ao 3 razoavel n˜ao 4 bom sim 5 ruim n˜ao 6 ruim n˜ao 7 bom n˜ao 8 razoavel n˜ao 9 ruim sim 10 razoavel n˜ao 11 bom n˜ao 12 ruim n˜ao 13 bom n˜ao 14 bom n˜ao 15 razoavel n˜ao 16 ruim sim 17 bom sim 18 razoavel sim 19 razoavel n˜ao 20 razoavel n˜ao Estat´ıstica 2 - TF P´agina 16 de 31 avaliacao recompra 21 razoavel sim 22 bom n˜ao 23 razoavel n˜ao 24 ruim sim 25 razoavel sim 26 razoavel sim 27 ruim sim 28 razoavel n˜ao 29 ruim sim 30 razoavel n˜ao 31 bom sim 32 razoavel sim 33 razoavel n˜ao 34 razoavel sim 35 bom sim 36 razoavel n˜ao 37 bom sim 38 bom n˜ao 39 razoavel n˜ao 40 ruim sim 41 ruim n˜ao 42 ruim sim 43 ruim sim 44 ruim sim 45 ruim n˜ao 46 razoavel n˜ao 47 ruim sim 48 bom sim 49 bom sim 50 razoavel n˜ao Estat´ıstica 2 - TF P´agina 17 de 31 Amostra 2 equipe nota 1 A 22,11551 2 A 19,14515 3 A 18,77844 4 A 20,69481 5 A 21,1532 6 B 22,31749 7 B 20,67282 8 B 24,7197 9 B 22,10165 10 B 20,72 11 C 22,76808 12 C 23,39685 13 C 24,22829 14 C 25,39004 15 C 23,66652 16 D 24,46561 17 D 26,99317 18 D 25,10401 19 D 24,30706 20 D 28,0666 Amostra 3 notas m´edias faturamento × R$ 10000 1 43,93654 150,6083 2 67,17326 206,8743 3 61,68917 184,4415 4 70,82537 201,4604 5 53,61535 166,0209 Estat´ıstica 2 - TF P´agina 18 de 31 notas m´edias faturamento × R$ 10000 6 49,57331 173,6637 7 53,778 196,3846 8 51,09105 174,361 9 59,68262 171,7408 10 48,04027 156,9801 11 55,58104 158,9221 12 64,0758 197,3078 13 26,51298 169,4488 14 42,52506 166,3744 15 51,64816 185,7425 16 55,00659 176,398 17 32,98881 133,2512 18 53,15488 198,1042 19 56,20874 167,1221 1. Projeto 1: (a) Analise as estat´ısticas descritivas das amostras 1 e 2. (b) Para a amostra 1, aplique um teste qui-quadrado para testar se as vari´aveis amostradas s˜ao independentes. Use dois n´ıveis de significˆancia: 5% e 10% e avalie a regi˜ao cr´ıtica e o p-valor. Interprete os resultados adequadamente. (c) Para a amostra 2, execute uma an´alise de Variˆancia (ANOVA) a um n´ıvel de significˆancia 5% e avalie a regi˜ao cr´ıtica e o p-valor. Interprete os resultados adequadamente. 2. Projeto 2: (a) Analise as estat´ısticas descritivas da amostra 3. (b) Para a amostra 3, ajuste um modelo de regress˜ao linear simples. Avalie os gr´aficos de ajuste do modelo. Teste a hip´otese de que cada coeficiente de regress˜ao ´e significativo a um n´ıvel de confian¸ca de 95%. Para isso, analise a regi˜ao cr´ıtica do teste, calcule o p-valor e construa o intervalo de confian¸ca. Avalie tamb´em a qualidade de ajuste do modelo e se h´a viola¸c˜ao das suposi¸c˜oes iniciais do modelo. Estat´ıstica 2 - TF P´agina 19 de 31 Grupos 3, 8 e 13 - Caso 3 Motivado pelo caso 3, foram extra´ıdas trˆes amostras da rela¸c˜ao entre o n´ıvel de investimento social e ambiental e o faturamento das empresas. A amostra 1 exibe o n´ıvel de investimento social (“baixo”, “m´edio”e “alto”) o n´ıvel de faturamento da empresa (“baixo”ou “alto”). A amostra 2 apresenta duas vari´aveis: “investimento”(n´ıvel de investimento no uso de energias limpas) e “faturamento”. A amostra 3 ilustra a rela¸c˜ao entre o investimento em projetos sociais e o faturamento de algumas empresas em certo per´ıodo. Amostra 1 investimento faturamento 1 m´edio baixo 2 baixo alto 3 baixo alto 4 baixo alto 5 alto baixo 6 alto baixo 7 alto alto 8 m´edio alto 9 m´edio alto 10 alto baixo 11 m´edio baixo 12 alto alto 13 baixo alto 14 m´edio baixo 15 baixo alto 16 alto baixo 17 alto baixo 18 alto alto 19 baixo alto 20 m´edio alto 21 baixo baixo 22 baixo alto Estat´ıstica 2 - TF P´agina 20 de 31 investimento faturamento 23 baixo alto 24 m´edio alto 25 m´edio baixo 26 m´edio alto 27 baixo alto 28 m´edio baixo 29 alto alto 30 baixo alto 31 m´edio baixo 32 baixo alto 33 alto alto 34 m´edio baixo 35 alto baixo 36 m´edio baixo 37 baixo baixo 38 m´edio alto 39 alto baixo 40 alto alto 41 m´edio baixo 42 alto alto 43 baixo alto 44 baixo alto 45 baixo baixo Estat´ıstica 2 - TF P´agina 21 de 31 Amostra 2 investimento faturamento × R$ 1000 1 baixo 100,7345 2 baixo 100,4459 3 baixo 100,321 4 baixo 100,7697 5 medio 101,2295 6 medio 101,7887 7 medio 98,79448 8 medio 101,4848 9 medio 99,06484 10 alto 102,8782 11 alto 101,8043 12 alto 101,2143 13 alto 103,5954 14 alto 101,4303 15 alto 101,8663 Amostra 3 investimento × R$1000 faturamento × R$ 1000 1 48,71619 312,2512 2 51,27679 303,9799 3 50,28521 301,2703 4 57,03037 311,7311 5 46,3754 277,9313 6 55,09846 308,4475 7 56,70009 326,739 8 50,62357 330,1773 9 46,34482 320,8731 10 59,62595 374,7836 Estat´ıstica 2 - TF P´agina 22 de 31 investimento × R$1000 faturamento × R$ 1000 11 47,41795 291,7122 12 44,36768 266,5732 13 53,75624 311,6898 14 59,33962 338,576 15 47,60728 331,3927 16 59,25624 337,8054 17 69,44816 386,2615 18 50,87239 351,2527 19 50,5982 346,3036 20 51,74536 343,391 21 28,35794 259,834 22 45,35127 299,7322 1. Projeto 1: (a) Analise as estat´ısticas descritivas das amostras 1 e 2. (b) Para a amostra 1, aplique um teste qui-quadrado para testar se as vari´aveis amostradas s˜ao independentes. Use dois n´ıveis de significˆancia: 5% e 10% e avalie a regi˜ao cr´ıtica e o p-valor. Interprete os resultados adequadamente. (c) Para a amostra 2, execute uma an´alise de Variˆancia (ANOVA) a um n´ıvel de significˆancia 5% e avalie a regi˜ao cr´ıtica e o p-valor. Interprete os resultados adequadamente. 2. Projeto 2: (a) Analise as estat´ısticas descritivas da amostra 3. (b) Para a amostra 3, ajuste um modelo de regress˜ao linear simples. Avalie os gr´aficos de ajuste do modelo. Teste a hip´otese de que cada coeficiente de regress˜ao ´e significativo a um n´ıvel de confian¸ca de 95%. Para isso, analise a regi˜ao cr´ıtica do teste, calcule o p-valor e construa o intervalo de confian¸ca. Avalie tamb´em a qualidade de ajuste do modelo e se h´a viola¸c˜ao das suposi¸c˜oes iniciais do modelo. Estat´ıstica 2 - TF P´agina 23 de 31 Grupos 4, 9 e 14 - Caso 4 Motivado pelo caso 4, foram extra´ıdas trˆes amostras que exp˜oem a rela¸c˜ao entre a aplica¸c˜ao das ferramentas estat´ısticas no controle de processos a fim de reduzir custos de perda de insumos na produ¸c˜ao industrial. A amostra 1 foi coletada levando em considera¸c˜ao a rela¸c˜ao entre o n´ıvel de investimento na implementa¸c˜ao do CEP e o n´ıvel de perda de insumos na produ¸c˜ao. Ambas foram classificadas em “baixo”, “m´edio”e “alto”pelos amostradores. Na amostra 2 s˜ao apresentados custos com perda de mat´eria-prima e sua rela¸c˜ao com o treinamento dos administradores em ferramentas estat´ısticas. Finalmente, a amostra 3 ilustra a rela¸c˜ao entre o custo inerente `a perda do produto fora das especifica¸c˜oes e o quando se investe em CEP. Essa amostra foi feita em empresas de grande porte que operam no setor de eletrodom´esticos. Amostra 1 investimento perda 1 baixo medio 2 medio alto 3 baixo baixo 4 medio medio 5 baixo alto 6 baixo alto 7 alto medio 8 medio medio 9 alto medio 10 medio alto 11 medio medio 12 alto baixo 13 baixo baixo 14 alto baixo 15 alto medio 16 baixo baixo 17 medio alto 18 medio baixo 19 medio medio Estat´ıstica 2 - TF P´agina 24 de 31 investimento perda 20 alto baixo 21 medio alto 22 baixo alto 23 baixo medio 24 baixo medio 25 alto alto 26 medio alto 27 alto baixo 28 alto baixo 29 baixo alto 30 baixo alto 31 medio alto 32 baixo alto 33 medio alto 34 medio alto 35 medio alto 36 baixo alto 37 baixo alto Amostra 2 treinamento perda (× 100 mil reais) 1 existente 200,1297 2 existente 197,9957 3 existente 198,6271 4 existente 199,8801 5 existente 198,3556 6 existente 200,1713 7 existente 198,724 8 existente 198,2764 9 existente 202,0404 10 existente 201,864 Estat´ıstica 2 - TF P´agina 25 de 31 treinamento perda (× 100 mil reais) 11 existente 201,3683 12 existente 199,6118 13 existente 200,223 14 existente 197,866 15 existente 200,705 16 existente 198,744 17 existente 197,3699 18 existente 202,555 19 existente 200,6903 20 existente 199,2442 21 inexistente 230,8161 22 inexistente 231,2144 23 inexistente 230,1135 24 inexistente 229,0574 25 inexistente 230,8298 26 inexistente 231,9341 27 inexistente 229,4329 28 inexistente 229,7513 29 inexistente 230,7079 30 inexistente 227,4669 31 inexistente 228,8524 32 inexistente 233,1179 33 inexistente 231,1011 34 inexistente 228,6597 35 inexistente 230,2809 Estat´ıstica 2 - TF P´agina 26 de 31 Amostra 3 custo × 100 mil reais investimento × 10 mil reais 1 126,7645 266,6303 2 92,32705 449,6029 3 66,408 397,3277 4 98,28794 356,1384 5 48,14431 588,8078 6 143,4751 210,4699 7 67,06224 546,2435 8 118,1499 377,702 9 102,3871 277,7064 10 36,66454 551,3017 11 82,14982 523,4657 12 115,1323 393,7036 13 113,8314 260,5214 14 83,58048 527,5578 15 69,99563 663,6733 16 155,0076 272,0351 17 148,364 189,2619 18 83,71258 502,2107 19 122,4394 238,4514 20 68,16535 620,7465 21 103,579 426,1954 22 119,2035 274,5454 23 172,3858 113,5709 Estat´ıstica 2 - TF P´agina 27 de 31 1. Projeto 1: (a) Analise as estat´ısticas descritivas das amostras 1 e 2. (b) Para a amostra 1, aplique um teste qui-quadrado para testar se as vari´aveis amostradas s˜ao independentes. Use dois n´ıveis de significˆancia: 5% e 10% e avalie a regi˜ao cr´ıtica e o p-valor. Interprete os resultados adequadamente. (c) Para a amostra 2, execute uma an´alise de Variˆancia (ANOVA) a um n´ıvel de significˆancia 5% e avalie a regi˜ao cr´ıtica e o p-valor. Interprete os resultados adequadamente. 2. Projeto 2: (a) Analise as estat´ısticas descritivas da amostra 3. (b) Para a amostra 3, ajuste um modelo de regress˜ao linear simples. Avalie os gr´aficos de ajuste do modelo. Teste a hip´otese de que cada coeficiente de regress˜ao ´e significativo a um n´ıvel de confian¸ca de 95%. Para isso, analise a regi˜ao cr´ıtica do teste, calcule o p-valor e construa o intervalo de confian¸ca. Avalie tamb´em a qualidade de ajuste do modelo e se h´a viola¸c˜ao das suposi¸c˜oes iniciais do modelo. Estat´ıstica 2 - TF P´agina 28 de 31 Grupos 5, 10 e 15 - Caso 5 Motivado pelo caso 5, foram realizadas trˆes amostras para avaliar poss´ıveis padr˜oes de irregularidade em aditivos de contratos de licita¸c˜ao p´ublica firmados entre o governo federal e empresas do setor privado que operam no pa´ıs. Na amostra 1, s˜ao medidas duas vari´aveis: “aditivo”(se houve ou n˜ao aditivo no contrato) e “irregularidade”(se, ap´os investiga¸c˜ao, foi identificada alguma irregularidade naquele contrato de adi¸c˜ao de valores). A amostra 2 apresenta os valores percentuais acrescidos nos contratos de licita¸c˜ao de cinco empresas. A amostra 3 apresenta a rela¸c˜ao entre o valor firmado no contrato de diferentes empresas e o valor final, ap´os os aditivos. Amostra 1 aditivo irregularidade 1 sim sim 2 nao nao 3 sim sim 4 nao nao 5 nao sim 6 nao sim 7 nao nao 8 nao sim 9 sim sim 10 nao sim 11 sim sim 12 nao nao 13 nao nao 14 nao sim 15 sim sim 16 nao nao 17 nao sim 18 sim sim 19 nao nao 20 nao sim 21 sim sim Estat´ıstica 2 - TF P´agina 29 de 31 aditivo irregularidade 22 sim sim 23 sim nao 24 nao nao 25 sim sim 26 nao nao 27 sim sim 28 nao sim 29 sim nao 30 sim sim 31 sim nao 32 sim sim Amostra 2 empresa aditivo (%) 1 A 40,2752 2 A 38,70094 3 A 39,11665 4 A 41,07253 5 B 37,40121 6 B 38,61516 7 B 37,98402 8 B 38,78969 9 B 37,39581 10 C 37,47589 11 C 37,33427 12 C 37,81852 13 C 37,27867 14 D 39,19652 15 D 37,69507 16 D 39,08878 17 D 38,8871 Estat´ıstica 2 - TF P´agina 30 de 31 empresa aditivo (%) 18 D 36,7842 19 E 39,22599 20 E 36,82865 21 E 36,25686 22 E 37,35686 Amostra 3 Valor do contrato (milh˜oes R$) valor final (milh˜oes R$) 1 210,1656 349,1919 2 214,4051 381,5361 3 177,5458 301,6856 4 152,4423 250,9428 5 163,9182 314,6144 6 105,6265 136,2324 7 171,9406 301,5719 8 143,67 236,4402 9 137,8771 230,1969 10 165,3713 235,5017 11 126,9889 209,6712 12 141,7471 235,4237 13 133,593 209,3518 14 157,2178 244,0211 15 120,7985 202,213 16 208,5471 317,2694 17 124,3976 178,9875 18 47,76549 84,30293 19 176,4825 292,2057 20 106,5242 180,4724 21 150,685 276,8847 22 153,3105 239,5865 23 156,479 267,3329 Estat´ıstica 2 - TF P´agina 31 de 31 Valor do contrato (milh˜oes R$) valor final (milh˜oes R$) 24 163,0059 246,4151 25 246,4771 382,9452 26 166,6301 293,8597 27 101,5021 201,0105 28 142,5853 239,1345 29 187,2904 318,9669 30 191,2131 278,3754 31 114,3757 153,2998 32 126,759 171,7196 33 194,2605 343,2779 34 160,148 284,6975 35 42,62503 118,8686 36 130,858 193,4441 1. Projeto 1: (a) Analise as estat´ısticas descritivas das amostras 1 e 2. (b) Para a amostra 1, aplique um teste qui-quadrado para testar se as vari´aveis amostradas s˜ao independentes. Use dois n´ıveis de significˆancia: 5% e 10% e avalie a regi˜ao cr´ıtica e o p-valor. Interprete os resultados adequadamente. (c) Para a amostra 2, execute uma an´alise de Variˆancia (ANOVA) a um n´ıvel de significˆancia 5% e avalie a regi˜ao cr´ıtica e o p-valor. Interprete os resultados adequadamente. 2. Projeto 2: (a) Analise as estat´ısticas descritivas da amostra 3. (b) Para a amostra 3, ajuste um modelo de regress˜ao linear simples. Avalie os gr´aficos de ajuste do modelo. Teste a hip´otese de que cada coeficiente de regress˜ao ´e significativo a um n´ıvel de confian¸ca de 95%. Para isso, analise a regi˜ao cr´ıtica do teste, calcule o p-valor e construa o intervalo de confian¸ca. Avalie tamb´em a qualidade de ajuste do modelo e se h´a viola¸c˜ao das suposi¸c˜oes iniciais do modelo. 25/08/2022 18:39 https://sistemas.ufmg.br/diario/JasperServlet https://sistemas.ufmg.br/diario/JasperServlet 1/2 Universidade Federal de Minas Gerais Emissão Diário de Classe Página Plano de Ensino Período: 2022/2 Ofertante: 1000005 ESTATÍSTICA Atividade: DIG EST002 ESTATISTICA II Turma: TF Professor(es): CASSIUS HENRIQUE XAVIER OLIVEIRA Avaliações Cód:AV1 Tipo: PROVA Nome: Prova Data/Hora: 05/10/2022 20:50 Local: Sala CAD3-206 Valor: 40,00 Peso:1,00 Descrição: Prova sobre as aulas 1 a 12 Cód:AV2 Tipo: TRABALHO Nome: Apresentações do projeto 1 Data/Hora: 24/10/2022 20:50 Local: Sala CAD3-206 Valor: 30,00 Peso:1,00 Descrição: Apresentações do projeto 1 Cód:AV3 Tipo: TRABALHO Nome: Apresentações do projeto 2 Data/Hora: 23/11/2022 20:50 Local: Sala CAD3-206 Valor: 30,00 Peso:1,00 Descrição: Apresentações do projeto 2 Cód:EE Tipo: EXAME ESPECIAL Nome: EXAME ESPECIAL Data/Hora: 12/12/2022 20:50 Local: Sala CAD3-206 Valor: 100,00 Peso:1,00 Descrição: Exame especial abordando todo o conteúdo Critérios para Cálculo de Nota Final Descrição Valor Parcial Soma das notas das avaliações: AV1, AV2, AV3 100,00 Total : 100.0 pontos Cronograma Aula Data Dia Horas Aula Horário Tipo Formato Assunto 1 22/08/2022 Seg 2 20:50 - 22:30 Teórica P Tabela de frequência (absoluta e relativa): construção e interpretação; gráfico de barras e histograma. Introdução ao uso do R. 2 24/08/2022 Qua 2 20:50 - 22:30 Teórica P Medidas de tendência central (média, mediana, moda); medidas de variabilidade (desvio-padrão, variância); assimetria e curtose; boxplot: cálculos e uso no R. 3 29/08/2022 Seg 2 20:50 - 22:30 Teórica P Distribuição Normal: função, parâmetros, média, variância, gráficos. 4 31/08/2022 Qua 2 20:50 - 22:30 Teórica P Distribuições amostrais da média; Teorema Central do Limite. Estimação pontual. Conceito de estimadores, estimativas e propriedades dos estimadores. Estimadores de máxima verossimilhança. 5 05/09/2022 Seg 2 20:50 - 22:30 Teórica P Teste hipóteses: erros I e II. Comparação entre duas populações versus desfecho (numérico ou binário). Comparação entre duas médias populacionais com amostras independentes e variâncias conhecidas: teste de hipóteses, estimativa intervalar, cálculo de tamanho de amostra. Uso no R. 6 12/09/2022 Seg 2 20:50 - 22:30 Teórica P Aula de exercícios 7 14/09/2022 Qua 2 20:50 - 22:30 Teórica P Comparação entre duas variâncias populacionais. Comparação entre duas médias populacionais com amostras independentes e variâncias iguais e desconhecidas: teste de hipóteses, estimativa intervalar. Uso no R. 8 19/09/2022 Seg 2 20:50 - 22:30 Teórica P Comparação entre duas médias populacionais com amostras independentes e variâncias diferentes e desconhecidas: teste de hipóteses, estimativa intervalar. Uso no R. 9 21/09/2022 Qua 2 20:50 - 22:30 Teórica P Aula de exercícios 10 26/09/2022 Seg 2 20:50 - 22:30 Teórica P Comparação entre duas médias populacionais com amostras pareadas: teste de hipóteses, estimativa intervalar. Teste Mann-Whitney. Universidade Federal de Minas Gerais Emissão Diário de Classe Página Plano de Ensino Período: 2022/2 Ofertante: 1000005 ESTATÍSTICA Atividade: DIG EST002 ESTATISTICA II Turma: TF Professor(es): CASSIUS HENRIQUE XAVIER OLIVEIRA Cronograma 25/08/2022 18:39 https://sistemas.ufmg.br/diario/JasperServlet https://sistemas.ufmg.br/diario/JasperServlet 2/2 Aula Data Dia Horas Aula Horário Tipo Formato Assunto 11 28/09/2022 Qua 2 20:50 - 22:30 Teórica P Comparação entre duas proporções populacionais: teste de hipóteses, estimativa intervalar e cálculo de tamanho de amostra. 12 03/10/2022 Seg 2 20:50 - 22:30 Teórica P Aula de exercícios e revisão para a prova 13 05/10/2022 Qua 2 20:50 - 22:30 Teórica P Prova sobre as aulas 1 a 12 14 10/10/2022 Seg 2 20:50 - 22:30 Teórica P Teste qui-quadrado de independência. Cálculos e uso no R. 15 17/10/2022 Seg 2 20:50 - 22:30 Teórica P Análise de Variância (único fator). Cálculos e uso no R. 16 19/10/2022 Qua 2 20:50 - 22:30 Teórica P Nivelamento para o projeto 1 da disciplina. Direcionamentos e esclarecimento de dúvidas referentes ao projeto. 17 24/10/2022 Seg 2 20:50 - 22:30 Teórica P Apresentações do projeto 1 18 26/10/2022 Qua 2 20:50 - 22:30 Teórica P Apresentações do projeto 1 19 31/10/2022 Seg 2 20:50 - 22:30 Teórica P Apresentações do projeto 1 20 07/11/2022 Seg 2 20:50 - 22:30 Teórica P Apresentações do projeto 1 21 09/11/2022 Qua 2 20:50 - 22:30 Teórica P Regressão linear simples: método de estimação dos coeficientes de regressão por mínimos quadrados. 22 14/11/2022 Seg 2 20:50 - 22:30 Teórica P Regressão linear simples: teste de significância da regressão e análise de resíduos. 23 16/11/2022 Qua 2 20:50 - 22:30 Teórica P Regressão linear simples: análises de resultados do R. 24 21/11/2022 Seg 2 20:50 - 22:30 Teórica P Nivelamento para o projeto 2 da disciplina. Direcionamentos e esclarecimento de dúvidas referentes ao projeto. 25 23/11/2022 Qua 2 20:50 - 22:30 Teórica P Apresentações do projeto 2 26 28/11/2022 Seg 2 20:50 - 22:30 Teórica P Apresentações do projeto 2 27 30/11/2022 Qua 2 20:50 - 22:30 Teórica P Apresentações do projeto 2 28 05/12/2022 Seg 2 20:50 - 22:30 Teórica P Apresentações do projeto 2 29 07/12/2022 Qua 2 20:50 - 22:30 Teórica P Prova substitutiva 30 12/12/2022 Seg 2 20:50 - 22:30 Teórica P Exame Especial