Estatística para Belt´s

O mundo contemporâneo, tem se transformado muito rapidamente.

Vivemos em um ecossistema totalmente integrado por dados que viajam a velocidade da luz isso tem transformado muitos negócios.

Dados são uma parte importante desse ecossistema, pois através deles podemos "inferir".

Inferir é concluir algo baseado em dados.

Mas para inferir é necessário primeiramente entender os dados em sua forma numérica.

A estatística é uma ramificação da matemática que busca entender esta massa de dados e transforma-los, para então, tomarmos decisões.

Muito embora esta ciência poderosa não tenha a pretensão de levar 100% de certeza, para suas análises, hoje em dia viver sem estatística é praticamente impossível.

Exemplos não faltam;

Análise de demandas por alimentos em supermercados;

Análises farmacêuticas para a aprovação de vacinas;

Censos para análises das classes sociais no país;

Controles de processos críticos químicos, mecânicos, médicos e etc;

etc.

Gráfico Gausiano, também conhecido como Curva Normal com 6 desvios-padrão - 6 sigma

Muito embora os conceitos básicos de estatística pareçam simples e previsíveis a medida, que se busque prever (predizer), o que acontecerá no futuro através de dados, os modelos estatísticos necessitam de estudos cada vez mais específicos e complexos.

A estatística mais elementar se chama Estatística Descritiva já a estatística que prevê o futuro se chama Estatística inferencial.

Em Estatística Descritiva, precisamos ter em mente que existem muitas formas de se "errar", na construção das análises, uma vez que estas dependem exclusivamente do conhecimento do analista e sua capacidade em depurar os mais variados tipos de erros possíveis nas bases de dados e procedimentos.

Assim sendo em estatística inferencial, tudo o que se aplica em Estatística descritiva não só é utilizado como necessita estar totalmente validado, para que os modelos não sejam comprometidos.

Gráfico de parâmetros e seus limites para um processo - Ferramenta de predição DOE - Design of experimentes - Software Minitab 19.

Outro modelo de equação muito utilizado para a predição dos dados é a Regressão Linear binomial. Atraves dela podemos como base nos dados extraidos do processo construir a equação que melhor se ajuste a estes dados e então utilizar esta equação para prever o que acontecerá no futuro.

Gráfico de Regressão Linear Simples - Ferramenta de predição Regressão Linear Simples Binoamial - Software Minitab 19.

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