{"id":5057,"date":"2022-08-02T12:57:13","date_gmt":"2022-08-02T12:57:13","guid":{"rendered":"https:\/\/estatisticaforadanormal.com\/?p=5057"},"modified":"2022-08-21T15:40:53","modified_gmt":"2022-08-21T18:40:53","slug":"histograma-de-forma-facil","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/estatisticaforadanormal.com\/histograma-de-forma-facil\/","title":{"rendered":"Histograma de Forma F\u00e1cil"},"content":{"rendered":"\n
Hoje vamos falar dos histogramas de uma maneira f\u00e1cil de entender. Suponha que vamos sair e medir a altura das pessoas. E a cada altura que obtemos, registramos esta altura em uma reta. Cada ponto verde \u00e9 a altura de algu\u00e9m. Ent\u00e3o medimos a altura de um monte de gente. Mas devido ao grande n\u00famero de pessoas sendo medidas, os pontos que representam a altura est\u00e3o sobrepostos.<\/p>\n\n\n\n Podemos empilhar pontos sobrepostos representando a mesma altura, o que \u00e9 mais intuitivo Mas ter os mesmos pontos de altura exatamente \u00e9 raro de acontecer, ainda existam muitos pontos de altura que est\u00e3o ocultos. Portanto, em vez de apenas empilhar pontos com o mesmo valor de altura, dividimos o valor de altura em diferentes compartimentos e empilhamos os pontos de valor de altura nesses segmentos.<\/p>\n\n\n\n Este \u00e9 um belo histograma, n\u00e3o \u00e9? Quanto maior o ac\u00famulo de pontos, mais elevados s\u00e3o os valores neste segmento. Com este histograma de altura, podemos prever a probabilidade de obter um determinado valor de altura nas futuras medidas. Podemos apostar que h\u00e1 uma boa chance de a altura do pr\u00f3ximo sujeito a ser medido, cair nos segmentos do centro. A probabilidade do valor da altura cair nas faixas da direita ou da esquerda \u00e9 relativamente baixa. <\/p>\n\n\n\n Se voc\u00ea deseja aproximar seus dados com um gr\u00e1fico de distribui\u00e7\u00e3o ou prever medi\u00e7\u00f5es futuras, um histograma \u00e9 uma boa op\u00e7\u00e3o. Podemos aproximar os dados medidos e poss\u00edveis valores futuros com uma distribui\u00e7\u00e3o normal.<\/p>\n\n\n\n Se o histograma for assim, podemos aproximar os dados coletados e poss\u00edveis valores futuros com uma distribui\u00e7\u00e3o exponencial.<\/p>\n\n\n\n Entenda que, dividir em se\u00e7\u00f5es \u00e9 muito particular. Depende dos dados e do pesquisador. Da mesma forma que n\u00e3o \u00e9 \u00fatil um segmento muito pequeno, tamb\u00e9m n\u00e3o \u00e9 bom um segmento muito grande. <\/p>\n\n\n\n As caixas aqui s\u00e3o t\u00e3o pequenas que quase todas as medidas t\u00eam sua pr\u00f3pria caixa. Ent\u00e3o n\u00e3o h\u00e1 tend\u00eancia sem uso.<\/p>\n\n\n\n Aqui, os segmentos s\u00e3o muito grandes e todas as observa\u00e7\u00f5es s\u00e3o divididas em duas caixas. S\u00f3 podemos saber quantas medi\u00e7\u00f5es est\u00e3o acima ou abaixo da m\u00e9dia.<\/p>\n\n\n\n \u00c0s vezes temos que tentar valores de tamanho dos segmento diferentes, at\u00e9 obtermos um histograma satisfat\u00f3rio. Em outras palavras, n\u00e3o confie apenas nos segmentos padr\u00e3o fornecidos pelo programa para desenhar o histograma. O ideal \u00e9 ajustar as configura\u00e7\u00f5es e fazer testes para que o histograma seja mais \u00fatil poss\u00edvel.<\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\n
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