Estatistica-decritiva

Esse projeto foi desenvolvido com proposito de aprendizagem dos conteúdos da disciplina de Probabilidade e Estatística e engloba apenas a parte de Estatística Descritiva é também para colocar em pratica conceitos de programação orientada a objetos.

O projeto ainda está em desenvolvimento então possui algumas limitações

• Apenas para dados agrupados
• Apenas class com amplitudes iguais

Como o propósito é a aprendizagem qualquer duvida ou sugestão para melhorar o código tanto na parte de eficiência ou na legibilidade são aceites, os contatos estão abaixo.

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Como utilizar

Inserir dados

Caso seus dados estiverem distribuídos em rol você deve colocar eles numa lista serandam cada elemento por uma virgula como demostrado no exemplo abaixo.

Embora os dados estejam ordenados não a necessidade de colocar eles ordenados.

rol_data1 = [50,50,52,53,54,54,55,55,56,56,57,57,57,58,58,58,59,59,60,60,60,60,61,61,62,62,62,63,63,64,65,66,67,68,68,69,70]

Caso já tenha os dados numa distribuição de frequência você deve colocar os dados numa lista composto por variais lista onde o primeiro elemento é o limite inferior o segundo o limite superior e o terceiro a frequência absoluta.

talble_data1 = [[50,54,4],[54,58,9],[58,62,11],[62,66,7],[66,70,5],[70,74,4],[74,78,0]]

Criar uma tabela

Caso seus dados estiverem distribuídos em rol você deve criar uma instância da Class Table passando como argumento a variável onde está guardado os dados segue o seguinte exemplo.

table1 = Table(rol_data1)

Caso já tenha os dados numa distribuição de frequência você deve criar uma instância vazia da Class Table e depois passando os dados com o método set_table() segue o seguinte exemplo,ao criar uma instancia vazia você não pode executar métodos da tabela antes de colocar dados nela.

table1 = Table()
table1.set_table(talble_data1)

Usar Metodos da tabela

Para imprimir a tabela você deve usar o método print_table() segue o seguinte exemplo.

table1.print_table()

Para ver os dados da frequência absoluta em forma de gráfico deve usar o método generate_frequacy_grafic() segue o seguinte exemplo.

table1.generate_frequacy_grafic()

Para ver todas as informações sobre a tabela deve usar o método table_info() passando como argumento 'all' para ver todas as informações

table1.table_info("all")

Caso queria apenas algumas informações você pode passar uma string com cada um deles separados por virgulas, a ordem não importa.

table1.table_info("K,H,R,N")

As abreviações estão descritas abaixo

• "K" Numero de class
• "R" Range
• "H" Amplitude
• "N" Tamanho
• "M" Media
• "Q1" 1° Quartil
• "Q3" 3° Quartil
• "Mo" Moda
• "MoC" Class modal
• "Dm" Desvio medio
• "V" Variancia
• "Dp" Desvio padrao
• "Cv" Coeficente de variacao
• "1Cp" 1-Coeficente de Person
• "2Cp" 2-Coeficente de Person
• "Ck" Curtose

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Separatrizes

Para calcular as medidas separatrizes você deve usar o método get_separatrices()

O primeiro argumento é o valor que o n será dividido, e o segundo o valor de i que como padrão é igual a 1 caso não seja passado

Quartis

Para calcular o 1° Quartil, o valor de n será dividido por 4

Q1 = table1.get_separatrices(4)

Para calcular o 2° Quartil, que é igual a mediana

Q2 = table1.get_separatrices(2)

Para calcular o 3° Quartil , o segundo argumento que é 3 será atribuído ao i que será multiplicado pelo n sendo 3*n/4

Q3 = table1.get_separatrices(4,3)

Decis

O valor do i varia entre 1 a 9, mas o valor que n será divido sempre será 10

Para calcular o 9° Decil

D9 = table1.get_separatrices(10,9)

Para calcular o 5° Decil

D5 = table1.get_separatrices(10,5)

Percentis

O valor do i varia entre 1 a 99, mas o valor que n será divido sempre será 100

Para calcular o 99° percentil

P99 = table1.get_separatrices(100,99)

Para calcular o 50° percentil

P50 = table1.get_separatrices(100,50)

Ultima atualização 0.0.1

Em Breve

• Suporte a dados não agrupados
• Suporte a class com amplitudes diferentes