Mostrar código-fonte de Estatística

{{Ver desambig|a definição da [[função (matemática)|função]] (e.g. Estatística suficiente)|Estatística (função)}}
[[Imagem:Normal distribution and scales.gif|300px|thumb|Um exemplo de gráfico]]

'''Estatística''' é a [[ciência]]<ref>[http://www.ufpa.br/beiradorio/arquivo/Beira21/opiniao.html Universidade Federal do Estado do Pará - Estatística: poderosa ciência ao alcance de todos]</ref> que utiliza-se das [[teoria das probabilidades|teorias probabilísticas]] para explicar a frequência da ocorrência de eventos<ref name="FLUFPR">{{citar web|url=http://www.floresta.ufpr.br/pos-graduacao/defesas/pdf_ms/2006/d472_0664-M/parte_2.pdf|título=Desenvolvimento de Nova Função Densidade de Probabilidade para Avaliação de Regeneração Natural|autor=Weber, Saulo Henrique|data=2006|publicado=Universidade Federal do Paraná|acessodata=2 de fevereiro de 2012}}</ref>, tanto em [[Ciência observacional|estudos observacionais]] quanto em [[Experiência científica|experimento]] [[Modelo (matemática)|modelar]] a [[aleatoriedade]] e a [[incerteza]] de forma a [[Estimativa por intervalo|estimar]] ou possibilitar a [[previsão]] de fenômenos futuros, conforme o caso.

Algumas práticas estatísticas incluem, por exemplo, o planejamento, a sumarização e a interpretação de observações. Dado que o objetivo da estatística é a produção da melhor [[informação]] possível a partir dos [[dados]] disponíveis, alguns autores sugerem que a estatística é um ramo da [[teoria da decisão]].

Devido às suas raízes empíricas e seu foco em aplicações, a estatística geralmente é considerada uma disciplina distinta da [[matemática]], e não um ramo dela.<ref>{{cite book|last=Moore|first=David|title=Statistics for the Twenty-First Century|publisher=The Mathematical Association of America|location=Washington, DC|year=1992|pages=14–25|chapter=Teaching Statistics as a Respectable Subject}}</ref><ref>{{cite book|last=Chance|first=Beth L.|coauthors=Rossman, Allan J.|title=Investigating Statistical Concepts,    Applications, and Methods|publisher=Duxbury Press|year=2005|chapter=Preface|isbn=978-0495050643|url=http://www.rossmanchance.com/iscam/preface.pdf}}</ref>

A estatística é uma ciência que se dedica à coleta, análise e interpretação de dados. Preocupa-se com os métodos de recolha, organização, resumo, apresentação e interpretação dos dados, assim como tirar conclusões sobre as características das fontes donde estes foram retirados, para melhor compreender as situações.

== Etimologia ==
O termo ''estatística'' surge da expressão em [[latim]] ''statisticum collegium'' palestra sobre os assuntos do [[Estado]], de onde surgiu a palavra em [[língua italiana]] ''statista'', que significa "homem de estado", ou [[política|político]], e a palavra [[língua alemã|alemã]] ''Statistik'', designando a [[análise de dados]] sobre o Estado. A palavra foi proposta pela primeira vez no [[século XVII]], em latim, por Schmeitzel na Universidade de Jena e adotada pelo acadêmico alemão Godofredo Achenwall. Aparece como vocabulário na [[Enciclopédia Britânica]] em [[1797]], e adquiriu um significado de coleta e classificação de dados, no início do [[século XIX]].

== História ==
{{Artigo principal|História da estatística}}

De acordo com a Revista do [[Instituto Internacional de Estatística]], ''"Cinco homens, [[Hermann Conring]], [[Gottfried Achenwall]], [[Johann Peter Süssmilch]], [[John Graunt]] e [[William Petty]] já receberam a honra de serem chamados de fundadores da estatística, por diferentes autores."''<ref>WILLCOX, Walter  (1938) ''The Founder of Statistics''. Review of the International Statistical Institute 5(4):321-328.</ref>

Alguns autores dizem que é comum encontrar como marco inicial da estatística a publicação do ''"[[Observations on the Bills of Mortality]]"'' (Observações sobre os Sensos de Mortalidade, 1662) de John Graunt. As primeiras aplicações do pensamento estatístico estavam voltadas para as necessidades de [[Estado]], na formulação de políticas públicas, fornecendo dados [[Demografia|demográficos]] e [[Economia|econômicos]]. A abrangência da estatística aumentou no começo do século XIX para incluir a acumulação e análise de dados de maneira geral. Hoje, a estatística é largamente aplicada nas [[Ciência natural|ciências naturais]], e [[Ciências sociais|sociais]], inclusive na [[administração pública]] e [[Administração|privada]].

Seus fundamentos matemáticos foram postos no século XVII com o desenvolvimento da [[teoria das probabilidades]] por [[Blaise Pascal|Pascal]] e [[Pierre de Fermat|Fermat]], que surgiu com o estudo dos jogos de azar. O [[método dos mínimos quadrados]] foi descrito pela primeira vez por [[Carl Friedrich Gauss]] cerca de 1794. O uso de computadores modernos tem permitido a computação de dados estatísticos em larga escala e também tornaram possível novos métodos antes impraticáveis.

== Fundamentos ==
Ligações para estatística observacional [[fenômeno]] são coletados pelos ''[[fenômenos estatísticos]]''.

* ''Estatística inferencial'' é o conjunto de técnicas utilizadas para identificar relações entre variáveis que representem ou não relações de causa e efeito;
* ''[[Estatística robusta]]'' é o conjunto de técnicas utilizadas para atenuar o efeito de outliers e preservar a forma de uma distribuição tão aderente quanto possível aos dados empíricos.

A estatística não é uma ferramenta matemática que nos informa sobre o quanto de [[Teoria dos erros|erro]] nossas observações apresentam sobre a realidade [[pesquisa]]da. A estatística baseia-se na medição do erro que existe entre a estimativa de quanto uma [[amostra]] representa adequadamente a [[população]] da qual foi extraída. Assim o conhecimento de teoria de [[conjunto]]s, análise combinatória e [[cálculo]] são indispensáveis para compreender como o erro se comporta e a magnitude do mesmo. É o erro (erro amostral) que define a [[qualidade]] da observação e do delineamento experimental.

A faceta dessa ferramenta mais palpável é a ''estatística descritiva''. A descrição dos dados coletados é comumente apresentado em gráficos ou relatórios e serve tanto a prospecção de uma ou mais variáveis para posterior aplicação ou não de testes estatísticos bem como a apresentação de resultados de delineamentos experimentais.

Nós descrevemos o nosso [[conhecimento]] (e) de forma matemática e tentamos aprender mais sobre aquilo que podemos observar. Isto requer:

* O planejamento das observações por forma a controlar a sua variabilidade (concepção do experimento);
* Sumarização da coleção de observações;
* Inferência estatística - obter um consenso sobre o que as observações nos dizem sobre o mundo que observamos.

Em algumas formas de [[estatística descritiva]], nomeadamente [[mineração de dados]] (''data mining''), os segundo e terceiro passos tornam-se normalmente mais importantes que o primeiro.

A [[probabilidade]] de um evento é freqüentemente definida como um [[número]] entre zero e um. Na realidade, porém, nunca há situações que tenham probabilidades 0 ou 1. Você pode dizer que, por [[Raciocínio indutivo|indução]], o sol irá certamente nascer amanhã, mas, e se acontecer um evento extremamente improvável que o destrua?

Normalmente aproximamos a probabilidade de alguma coisa para cima ou para baixo porque elas são tão prováveis ou improváveis de ocorrer, que é fácil de reconhecê-las como probabilidade de um ou zero. Entretanto, isso pode levar a desentendimentos e comportamentos perigosos, porque é difícil distinguir entre, uma probabilidade de 10<sup>−4</sup> e uma de 10<sup>−9</sup>, a despeito da grande diferença numérica entre elas. Por exemplo, se você espera atravessar uma estrada 10<sup>5</sup> ou 10<sup>6</sup> vezes na sua vida, definir o risco de atravessá-la em 10<sup>−9</sup> significa que você está bem seguro pelo resto da sua vida. Entretanto, um risco de 10<sup>−4</sup> significa que é bem provável que você tenha um acidente, mesmo que intuitivamente um risco de 0,01% pareça muito baixo.

== Estatística computacional ==
O crescimento rápido e sustentados no poder de processamento dos computadores a partir da segunda metade do século XX teve um forte impacto na prática da estatística. Os modelos estatísticos mais antigos eram quase sempre [[Modelo linear|lineares]], mas os computadores modernos, junto com [[algoritmo]]s numéricos apropriados, causaram um aumento do interesse nos [[Egressão não-linear|modelos não-lineares]] (especialmente [[rede neural|redes neurais]] e [[Árvore de decisão|árvores de decisão]]) assim como na criação de novos tipos, como o [[modelo linear generalizado]] e o [[modelo multi-nível]].

O aumento na capacidade de computação também tem levado à popularização de métodos que demandam muitos cálculos baseados em [[Reamostragem (estatística)|reamostragem]] (em [[língua inglesa|inglês]] e no [[jargão]] do meio ''resampling''), como testes de permutação e [[bootstrapping (estatística)|bootstrap]], enquanto técnicas como a [[amostragem de Gibbs]] tem feito com que os métodos de [[Thomas Bayes|Bayes]] fiquem mais fáceis. A revolução informática também tem levado a um aumento na ênfase na estatística "experimental" e "empírica". Um grande número de softwares estatísticos, de uso tanto geral como específico estão disponíveis no mercado.<ref name="UNIC">{{citar web|url=http://www.ime.unicamp.br/sinape/19sinape/taxonomy/term/57|título=Estatística Computacional|publicado=UNICAMP|acessodata=2 de fevereiro de 2012}}</ref>

== Aplicações ==
Algumas ciências usam a [[Lista de campos de aplicação de estatística|estatística aplicada]] tão extensivamente que elas têm uma terminologia especializada. Estas disciplinas incluem:

* [[Bioestatística]];
* [[Contabilometria]];
* [[Controle de qualidade]];
* [[Estatística comercial]];
* [[Estatística econômica]];
* [[Estatística engenharia]];
* [[Física estatística|Estatística física]];
* [[Estatística populacional]];
* [[Psicometria|Estatística psicológica]];
* [[Estatística social]] (para todas as ciências ''sociais'');
* [[Geoestatística]];
* [[Pesquisa operacional]];
* [[Análise de processo]] e [[quimiometria]] (para análise de dados da [[química analítica]] e da [[engenharia química]]).

Estatística forma uma ferramenta chave nos negócios e na industrialização como um todo. É utilizada a fim de entender sistemas variáveis, controle de processos (chamado de "[[controle estatístico de processo]]" ou CEP), custos financeiros (contábil) e de qualidade e para sumarização de dados e também [[tomada de decisão]] baseada em dados. Em nessas funções ela é uma ferramenta chave, e é a única ferramenta segura.

{{Referências}}

== Bibliografia ==
* TRIOLA, Mário F. ''Introdução à Estatística''. LTC. 10a edição 2008. 722p. ISBN 85-216-1586-8
* MANN, Prem S. ''Introdução à Estatística''. LTC. 5a edição 2006, 774p. ISBN 85-216-1506-X
* WITTE, John S.; WITTE, Robert S. ''Estatística''. LTC. 7a edição 2005. 506p. ISBN 85-216-1441-1
* BUSSAB, Wilton. ''Estatística Básica''. Saraiva. 5a edição 2006. 540p. ISBN 85-02-03497-9
* MOORE, David S. ''A Estatística Básica e sua Prática''. LTC. 3a edição 2005. 688p. ISBN 85-216-1443-8
* MILONE, Guiseppe. ''Estatística Geral e Aplicada''. Thomson Pioneira. 498p.1a edição 2003. ISBN 85-221-0339-9

== Ver também ==
{{col-start}}
{{col-break}}
* [[SISTAT]]
* [[Desvio padrão]]
* [[Histograma]]
* [[IGEst]]
* [[Inquérito estatístico]]
* [[Minitab]]
* [[Média desarmônica]]
* [[Não-resposta]]
* [[R (estatística)|R - linguagem de programação]]
* [[Séries temporais]]
* [[Significância estatística]]
* [[Lista de órgãos estatísticos nacionais e internacionais]]
{{col-break}}
* [[Estatística descritiva]]
* [[STATA]]
* [[SAS]]
* [[SPSS]]
* [[Coeficiente de correlação de Pearson]]
* [[Coeficiente de variação]]
* [[Valor esperado]]
* [[Moda (estatística)]]
* [[Obliquidade]]
* [[Curtose]]
|}

== Ligações externas ==
{{Correlatos
|wikiquote       = Estatística
|wikilivros      = Probabilidade e Estatística
}}

=== Em Português ===
* [http://revistaescola.abril.com.br/fundamental-1/graficos-tabelas-organizar-informacoes-646489.shtml Gráficos e tabelas para organizar informações]

=== Em inglês ===
* [http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/ Handbook do NIST]- fonte de vasta referência.
* [http://www.statsoft.com/textbook/stathome.html Textbook do software Statistica]- fonte de pesquisa e referência sobre estatística.
* [http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/eurostat/home/ Eurostat](União Europeia)
* [http://unstats.un.org UNSTATS](Nações Unidas)
* [http://www.uis.unesco.org UIS-UNESCO]
* [http://www.r-project.org/ The R Project for Statistical Computing]
* [http://www.statsoft.com/textbook/stathome.html Statistics resources]
* [http://www.mathcs.carleton.edu/probweb/probweb.html The Probability Web]
* [http://www.math.uah.edu/stat/ Virtual Laboratories in Probability and Statistics]
* [http://www.xycoon.com/ Statistics resources and calculators]
* [http://lib.stat.cmu.edu/ Data, Software and News from the Statistics Community]


{{Estatística}}
{{Matemática industrial e aplicada}}

[[Categoria:Estatística| ]]