WIXLIB

Glossário de Estatística — Assis, J. P.; Sousa, R. P., Dias, C.T.S. — Letra AABORDAGEM FREQUENTISTA: Uma das duas abordagens em estatística, baseada na utilização deinformação proveniente de um experimento, deixando de lado qualquer subjetividade existente. Em inglêsFrequentist approach.ABSCISSA EQUIVALENTE: Corresponde a uma probabilidade ou proporção p, relativa à distribuiçãode função de probabilidade acumulada f.f. ( θ ) é raiz t da equaçãot f (θ )dθ p Também se diz afastamento equivalente. Cf. Afastamento normal equivalente, Próbite, Lógite.ABSCISSA (ABSCISSA): A linha horizontal, ou eixo dos x’s, em um gráfico. O oposto de ordenada.ACURÁCIA (ACCURACY): O grau em que a medida de um objeto se aproxima do seu valor real. Comparar com precisão.AGRUPAMENTO AGLOMERATIVO (AGGLOMERATIVE CLUSTERING): O processo de agruparobjetos pegando grupos menores e os agrupando em grupos maiores, com base em sua similaridade. Vertambém análise de agrupamento. Comparar com agrupamento divisivo.AGRUPAMENTO DIVISIVO (DIVISIVE CLUSTERING): O processo de agrupar objetos a partir dadivisão de um grande grupo, com base na dissimilaridade, em outros sucessivamente menores. Ver também análise de agrupamentos. Comparar com agrupamento aglomerativo.AGRUPAMENTO HIERÁRQUICO (HIERARCHICAL CLUSTERING): Um método para agruparobjetos que se baseia na imposição de um sistema de referência externo. Em agrupamentos hierárquicos,se a e b estão em um grupo e as observações c e d estão em outro um grupo maior que inclui a e c, também deve incluir b e d. A taxonomia linneana é um exemplo de um sistema de agrupamento hierárquico.AGRUPAMENTO NÃO HIERÁRQUICO (NON HIERARCHICAL CLUSTERING): Um método paraagrupar objetos que não é fundamentado em um sistema de referência externo. Comparar com agrupamento hierárquico.AGRUPAMENTO POR K-MÉDIAS (K-MEANS CLUSTERING): Um método não hierárquico de agruparobjetos que minimiza a soma dos quadrados das distâncias de cada objeto até o centroide de seu grupo.AJUSTE (FIT): Quão consistentes as predições são em relação ao observado. Usado para descreverquão bem os dados são preditos por um dado modelo, ou quão bem os modelos são preditos pelosdados disponíveis.ACASALAMENTO AO ACASO: Sistema de acasalamento em que cada fêmea tem chance igual de seacasalar com qualquer reprodutor durante uma estação de monta. Acasalamento ao acaso é necessáriopara testes de progênie precisos.ACASALAMENTO ASSOCIATIVO: Situação em que o acasalamento entre machos e fêmeas não éaleatório, e envolve uma tendência de machos de um particular tipo acasalarem-se preferencialmentecom fêmeas de um determinado tipo.14Glossário de Estatística — Assis, J. P.; Sousa, R. P., Dias, C.T.S. — Letra AACASO: Tudo o que não puder ser predito ou previsto. Não determinado. Em inglês random.ACASO (ESTATÍSTICA): Termo usado para descrever os resultados de um processo estocástico, istoé, um processo no qual a probabilidade de ocorrer qualquer evento é conhecida ou pode ser determinada. Diz-se do resultado da soma de um complexo de numerosas causas cujas atuações individuaisdesconhecemos. Ao acaso: não significa, em estatística, a esmo, sem reflexão, inadvertidamente, maso contrário: significa processo construído para que cada resultado possível esteja associado a umaprobabilidade conhecida.ACASO (GERAL): Acontecimento incerto ou imprevisível; casualidade, eventualidade. Fortuito. Destino,fortuna, sorte. Ao acaso: a esmo, sem reflexão, inadvertidamente.ACONTECIMENTOS INDEPENDENTES: Os acontecimentos A e B dizem-se independentes seP {A B} P{A} P{B}.ACUMULAÇÃO: É uma nova variável resultante da multiplicação do teor pela espessura. É comumenteaplicada em cálculo de reservas em depósitos estratiformes, onde o teor médio é obtido pela divisão daacumulação pela espessura média.ACURÁCIA: É a capacidade de um teste obter a medida correta, em média.ACURÁCIA: No sentido estatístico geral, acurácia denota a proximidade dos cálculos ou estimações comseus valores reais. Em inglês Accuracy.ACURÁCIA: O mesmo que acuidade ou validade de um teste diagnóstico.ACURÁCIA (DE SELEÇÃO): Correlação entre o valor genético real (desconhecido) de um animal e umvalor genético calculado.AÇÃO INDEPENDENTE: Dois estímulos, e1 e e2, de reações esperadas P1 e P2 , são ditos terem ação independente, quando, misturados, seus efeitos são aditivos. Nesse caso, o efeito P da mistura será dado por P P1 P2 (1- P1) 1 – (1- P1) (1–P2). O conceito, evidentemente, pode ser generalizado a mais estímulos.ALFA (ALPHA): A primeira letra (α) do alfabeto grego. Na estatística, ela é usada para denotar umaprobabilidade aceitável de cometer um erro Tipo I.AMOSTRA (SAMPLE): Um subconjunto da população de interesse. Como é praticamente impossívelobservar ou manipular todos os indivíduos em uma população, as análises baseiam-se em amostras dapopulação. A probabilidade e a estatística são utilizadas para extrapolar os resultados a partir de umaamostra pequena para uma população maior.ANÁLISE DE AGRUPAMENTO (CLUSTERANALYSIS): Um método para agrupar objetos com baseem distâncias multivariadas entre eles.ANÁLISE DE CAMINHOS (PATH ANALYSIS): Um método para atribuir causas e efeitos múltiplos esobrepostos em um tipo especial de modelo de regressão múltipla.ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS (PCA-PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS):Um método de ordenação que reduz dados multivariados a um número me- nor de variáveis pela15

Glossário de Estatística — Assis, J. P.; Sousa, R. P., Dias, C.T.S. — Letra AGlossário de Estatística — Assis, J. P.; Sousa, R. P., Dias, C.T.S. — Letra Acriação de combinações linea- res das variáveis originais. Foi originalmente desenvolvida para atribuiridentidade racial a indivíduos com base em múltiplas medidas biométricas.ANÁLISE DE CORRESPONDÊNCIA (CORRESPONDENCE ANALYSIS): Um método de ordenaçãousado para relacionar a distribuição de espécies a variáveis ambientais. Também chamada de análise degradiente indireta.experimentos e na análise de variância, análise de covariância e na análise de regressão e correlação. Paramostrar uma ideia da aplicação em estatística, será considerado um modelo de regressão. Suponha queseja dado um diagrama de dispersão que consiste de pontos ( xi , yi ) , i 1, 2, 3, 4, , n, onde xi e yi sãomedidas. Considere também que os pontos estejam próximos de certa curva e que se queira ajustar umacurva do tipo parábola quadrática. A equação é dada por: y a bx cx 2 , onde as constantes a, b e csão desconhecidas. As coordenadas xi , yi dos pontos não satisfazem exatamente uma equação do tipoy a bx cx 2 . Portanto pode-se escrever y a bxi cxi2 ei (i 1, 2, 3, 4, , n ) , onde ei é um2erro. O sistema de equações y a bxi cxi ei (i 1, 2, 3, 4, , n ) pode ser escrito com a notaçãode matriz na forma y Xb e introduzindo as matrizes,ANÁLISE DE CORRESPONDÊNCIA CANÔNICA (CCA–CANONICAL CORRESPONDENCEANALYSIS): Um método de ordenação, tipicamente usado para relacionar a abundância ou as características de espécies com variáveis ambientais ou do hábitat. Esse método ordena linearmente os preditoresque são as variáveis ambientais ou do hábitat e as respostas que são os dados das espécies para produzireixos unimodais, ou de corcova, relativos aos preditores. Ela também é um tipo de análise de regressãomultivariada. Comparar com a análise de redundância. 1 x1 y1 1 x2 y2 y , X y 1 x n n ADEQUAÇÃO DO AJUSTE: Em geral, a concordância entre valores observados e um conjunto de valoresteóricos que depende de alguma hipótese. O termo é frequentemente usado no ajuste de uma distribuiçãoteórica a um conjunto de observações.(i 1, 2, 3, 4, , n ) são lineares nos coeficientes desconhecidos a, b , c. Consequentemente, chamamosy a bxi cxi2 ei (i 1, 2, 3, 4, , n ) ou y Xb e um modelo linear. Para encontrar coeficientesANÁLISE DE COORDENADAS PRINCIPAIS (PCOAPRINCIPAL COORDINATE ANALYSIS): Ummétodo de ordenação genérico que pode usar qualquer medida de distância. A análise de componentesprincipais e a análise fatorial, são casos especiais de uma análise de coordenadas principais.AJUSTE EXCESSIVO: Adição de mais parâmetros ao modelo que o necessário.ALARME FALSO: Um sinal proveniente de um gráfico de controle, quando nenhuma causa atribuídaestá presente.ABSCISSA: É o eixo horizontal, eixo dos X’s ou eixo das abscissas numa representação gráfica; ou aindaé qualquer valor da variável independente assinalado neste eixo.A-HISTÓRICO: Termo que se refere ou é usado na teoria segundo o qual os fatos atuais não sofreraminfluência dos fatos passados. Ponto de vista que ignora a variável tempo nas pesquisas em ciências sociais.ALEATÓRIO: Termo que se refere a escolhido ao acaso, por meio de sorteio, ou casualizado.ALFA: Primeira letra do alfabeto grego (Α, α), símbolo utilizado na estatística para representar designaro nível de significância ou probabilidade de se cometer o erro do tipo I ou de primeira espécie num testede hipótese ou de significância estatística.ALFA DE CROMBACH: Medida de fidedignidade ou consistência interna de um teste. O coeficientealfa de Crombach varia de zero até 1,0 e indica o quanto os itens de um teste ou de uma pergunta numquestionário, por exemplo, referem-se ou mensuram uma mesma variável. Quanto mais alto o valor docoeficiente, mais ele indica que os itens numa lista estão mensurando uma mesma grandeza.ALGÉBRA DE MATRIZES: Todo cálculo envolvendo matrizes, vetores, determinantes, autovalores,autovetores, tais como adição, subtração, multiplicação, inversa, inversa generalizada. As matrizes sãohoje em dia indispensáveis em várias aplicações, da matemática a biologia, especialmente em estatística.Alguns exemplos de aplicações são o seu uso na teoria dosa grafos, na dinâmica de populações, na ecologia, na genética, na cadeia de Markov e em estatística como na análise estatística multivariada, projeto de16x12 e1 a 2 x2 e2 b be ,,. As equações y a bxi cxi2 ei c 2 xn en adequados aplica-se um método dos mínimos quadrados. Minimizando a soma dos quadrados dos errose12 e22 e32 en2 e 'e. Em virtude da fórmula y Xb e isto significa que os coeficientes desco''nhecidos a, b e c são determinados de tal maneira que e e ( y Xb ) ( y Xb ) assume o menor valorpossível. A solução pode ser encontrada por métodos da álgebra de matrizes, ou pode-se aplicar o cálculodiferencial igualando a zero a derivada da equação de regressão em relação ao coeficiente a, b e c, e atravésdo sistema de equações normais encontrar os estimadores dos coeficientes a, b e c do modelo ajustado.AMOSTRA ALEATÓRIA SIMPLES: Amostra selecionada de tal maneira que a escolha de um elementoda população não afeta a probabilidade de seleção de qualquer outro membro. Ou seja, cada membro dapopulação possui probabilidade igual (equiprobabilidade) de ser selecionado para a amostra.AMOSTRA DE BOLA DE NEVE: Tipo de amostra não probabilística de natureza intencional na qual umsujeito indica outro sujeito para integrar a amostra. Outra extensão deste tipo de amostra ocorre quandoos próprios sujeitos são solicitados a repassarem um questionário o qual é o instrumento da pesquisa paraoutros, que eles próprios indicaram.ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA: A Análise de Sobrevivência lida com a morte de organismos biológicose falha de sistemas mecânicos. Envolve a modelagem do tempo da ocorrência de um evento, onde a morteou falha é considerado um evento.ANÁLISE DE CORRESPONDÊNCIA: Um dos objetivos da análise correspondência é descrever o relacionamento entre duas variáveis nominais em um espaço dimensional mais baixo, enquanto descrevesimultaneamente o relacionamento entre as categorias para cada variável.ANÁLISE DE FATORES: A Análise de Fatores, incluindo variações como a Análise de Componentes ea Análise de Fatores Comuns objetiva encontrar uma forma de condensar a informação contida em umdeterminado número de variáveis originais em um conjunto menor com perda mínima de informação.17

Glossário de Estatística — Assis, J. P.; Sousa, R. P., Dias, C.T.S. — Letra AGlossário de Estatística — Assis, J. P.; Sousa, R. P., Dias, C.T.S. — Letra AANÁLISE LOGLINEAR: Dados categóricos podem ser expressos na forma de um modelo linear ondesão utilizados valores de logaritmos que é a razão de a técnica receber essa denominação.apropriado, os resíduos devem refletir as suposições tais como independência e variância constante paradiferentes níveis de X e distribuição Normal.ANÁLISE CONJUNTA: A análise conjunta é uma técnica de avaliação de objetos tais como produtos,serviços ou idéias utilizada para entender como os respondentes desenvolvem preferências por produtosou serviços.ANÁLISE IDIOGRÁFICA: Termo oriundo do grego (idios: singular, peculiar), que se refere a uma análisede tipo qualitativa, subjetiva, hermenêutica. A análise ideográfica trata dos fatos individuais, buscando asingularidade de cada fenômeno e não a generalização.ANÁLISE DE CONFIABILIDADE: Permite o estudo das propriedades de escalas de medidas e de seusitens. O procedimento determina medidas de confiabilidade de escalas e também fornece informaçõessobre relacionamentos entre itens individuais na escala.ANÁLISE NOMOTÉTICA: Termo de origem do alfabeto grego denominado nomothetein, que significabaixar uma lei. Análise que busca a determinação de leis ou princípios gerais com base em fatos anteriores.ANÁLISE DE FATORES: A Análise de Fatores, incluindo variações como a Análise de Componentes ea Análise de Fatores Comuns objetiva encontrar uma forma de condensar a informação contida em umdeterminado número de variáveis originais em um conjunto menor com perda mínima de informação.ANÁLISE DE CORRESPONDÊNCIA DESTENDENCIADA (EM INGLÊS SIGNIFICA DETRENDED CORRESPONDENCE ANALYSIS): Uma variação da análise de correspondência usada paramelhorar ou remover o efeito do arco.ANÁLISE DE COVARIÂNCIA (ANCOVA–ANALYSIS OF COVARIANCE): Um modelo estatísticohíbrido, algo entre regressão e ANOVA, que inclui uma variável preditora contínua (a covariável) emconjunto a uma variável preditora categórica de um modelo de ANOVA.ANÁLISE DE DADOS GRÁFICA EXPLORATÓRIA (EDA–GRAPHICAL EXPLORATORY DATAANALYSIS): O uso de estruturas visuais, como gráficos, para detectar padrões, dados discrepant

ABORDAGEM DE DISPONIBILIDADE: Método de atribuição para dados perdidos que computa valores com base em todas as observações válidas disponíveis. ABORDAGEM DE EXTREMOS POLARES: Método para construir uma variável dependente categórica a partir de uma variável métrica. Primeiro, a variável métrica é dividida em três categorias.