Estatística >> Ciência de Dados
Estatística simples e descomplicada
Por JEP - José Edmilson Pereira
Atualizado em Maio de 2020
Estatística, o que é?
É a ciência que trata da coleta, da análise, da interpretação e da apresentação de massas de dados. Com os modelos de estatística é possível estimar ou possibilitar previsões que ajuda na tomada de decisão.
É a inteligência aplicada à análise dos dados é fundamental para traçar estratégias, planejar ações e buscar os resultados desejados.
As primeiras aplicações do pensamento estatístico estavam voltada para as necessidades do Estado, fornecendo dados demográficos e econômicos. Nas primeiras civilizações como Egípicia, Grega e Romana os dados coletados tinha como objetivo principal a coleta de impostos e recenseamento militar. Na idade média algumas religiões mantinham registros relativos a população (nascimentos, mortes, casamentos).
Nos meados do século XVII, matemáticos como Bernoulli, Gass entre outros, fixaram a base para o início da Inferência Estatística possibilitando estimar caracteristicas de uma população, ou tomada de uma decisão referente a uma população com uso de amostras. O desenvolvimento dos metodos de inferência Estatística o correu pelos estatísticos Pearson, Fisher, Gosset, Neyman, Wald e Tukey, no século XX.
Em 1790 a Constituição dos EUA começa a exigir que um censo demográfico fosse realizado a cada 10 anos. Hoje vivemos num mundo onde a cada segundo é gerado grandes quantidades de dados, estes dados precisam ser trabalhados gerando informações e, estas em conhecimentos.
Alguns questionamentos precisam ser solucionados quanto ao uso dos dados:
* Como apresentar e descrever as informações obtidas da análise? * Que conclusões tirar a partir de grandes amostras da população? * Como melhorar os processos já existentes? * Como obter previsões confiáveis?O crescimento da estatística se deu principalmente por três acontecimentos - pela necessidade dos governos coletar dados de seus habitantes, pelo desenvolvimento da matemática e da teoria de probabiliodade e pela evolução da computação eletrônica que possibilitou grandes avanços na modelagem de dados, aumento no interesse nos modelos não lineares.
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