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Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:07.71,0:00:12.68,Default,,0000,0000,0000,,Trabalhando com representações\Ngráficas em estatística,
Dialogue: 0,0:00:12.68,0:00:17.65,Default,,0000,0000,0000,,é muito comum nós nos perguntarmos qual\Ngráfico que eu vou trabalhar, o que é melhor,
Dialogue: 0,0:00:17.65,0:00:22.09,Default,,0000,0000,0000,,qual que a melhor situação, onde é\Nque eu aplico tais gráficos diferentes,
Dialogue: 0,0:00:22.09,0:00:27.90,Default,,0000,0000,0000,,rosca, pizza, que é o gráfico do setor,\Nhistograma, gráfico de barra,
Dialogue: 0,0:00:27.90,0:00:33.70,Default,,0000,0000,0000,,linha de tendência, polígono de frequência\Nque vai ser uma junção de gráfico de barra
Dialogue: 0,0:00:33.70,0:00:34.77,Default,,0000,0000,0000,,com linha de tendência,
Dialogue: 0,0:00:34.77,0:00:41.11,Default,,0000,0000,0000,,existem várias coisas onde nós podemos\Npermear e trabalhar em cima disso.
Dialogue: 0,0:00:41.11,0:00:45.08,Default,,0000,0000,0000,,E, agora, vamos falar de\Nduas classes de gráficos
Dialogue: 0,0:00:45.08,0:00:48.25,Default,,0000,0000,0000,,comumente utilizadas no meio\Nestatístico, que é o gráfico de setor,
Dialogue: 0,0:00:48.25,0:00:49.72,Default,,0000,0000,0000,,que nós conhecemos\Ncomo gráfico de pizza,
Dialogue: 0,0:00:49.72,0:00:54.71,Default,,0000,0000,0000,,aquele gráfico redondinho onde nós\Ndividimos, normalmente, por porcentagens
Dialogue: 0,0:00:54.71,0:01:00.50,Default,,0000,0000,0000,,e assim por diante, e também o histograma\Nque tem a ver com a distribuição estatística,
Dialogue: 0,0:01:00.50,0:01:04.43,Default,,0000,0000,0000,,então eu tenho que calcular\Nfrequência, distribuir isso em barras
Dialogue: 0,0:01:04.43,0:01:09.31,Default,,0000,0000,0000,,e ali ordeno as minhas classes\Nem ordem crescente
Dialogue: 0,0:01:09.31,0:01:12.92,Default,,0000,0000,0000,,para ver como é que está\Na distribuição dos meus dados.
Dialogue: 0,0:01:12.92,0:01:16.62,Default,,0000,0000,0000,,Diz que se os dados se aproximam\Nde uma distribuição gaussiana,
Dialogue: 0,0:01:16.62,0:01:18.47,Default,,0000,0000,0000,,que nós chamamos\Nde distribuição normal,
Dialogue: 0,0:01:18.47,0:01:24.07,Default,,0000,0000,0000,,a tendência é que o maior número\Nde frequência bata ali na média,
Dialogue: 0,0:01:24.07,0:01:26.36,Default,,0000,0000,0000,,é quando nós plotamos\Na tendência ali.
Dialogue: 0,0:01:26.36,0:01:29.17,Default,,0000,0000,0000,,Então, vamos analisar um pouquinho\Nos dois tipos de gráfico
Dialogue: 0,0:01:29.17,0:01:31.95,Default,,0000,0000,0000,,para ver como é que nós\Ntrabalhamos com eles visualmente,
Dialogue: 0,0:01:31.95,0:01:34.22,Default,,0000,0000,0000,,tentamos entender alguma\Naplicação e assim por diante.
Dialogue: 0,0:01:34.22,0:01:36.64,Default,,0000,0000,0000,,Então, vem comigo aqui.
Dialogue: 0,0:01:36.64,0:01:40.41,Default,,0000,0000,0000,,Temos aqui a criação, por exemplo,\Nutilizando a linguagem Python,
Dialogue: 0,0:01:40.41,0:01:46.02,Default,,0000,0000,0000,,de um gráfico de setor, onde nós\Ndefinimos valores e rótulos, está certo?
Dialogue: 0,0:01:46.02,0:01:51.56,Default,,0000,0000,0000,,Então, 10 para o A, 20 para o B,\N30 para o C, 40 para o D, 50 para o E.
Dialogue: 0,0:01:51.56,0:01:54.40,Default,,0000,0000,0000,,Então, nós dividimos aqui\Nproporcionalmente.
Dialogue: 0,0:01:54.40,0:01:58.70,Default,,0000,0000,0000,,Veja que o E é maior, porque ele\Nrecebe a maior quantidade aqui.
Dialogue: 0,0:01:58.70,0:02:02.04,Default,,0000,0000,0000,,Então, o gráfico de setor é\Ncomum para nós, por exemplo,
Dialogue: 0,0:02:02.04,0:02:08.08,Default,,0000,0000,0000,,calcularmos em classes as porcentagens deles,\Nnós colocarmos rótulo e assim por diante.
Dialogue: 0,0:02:08.08,0:02:11.28,Default,,0000,0000,0000,,Então, tem até uma variação\Naqui embaixo, por exemplo,
Dialogue: 0,0:02:11.28,0:02:16.09,Default,,0000,0000,0000,,do gráfico de setor\Nutilizando porcentagens.
Dialogue: 0,0:02:16.09,0:02:20.26,Default,,0000,0000,0000,,Então, nós só mudamos aqui\Num parâmetro de autoporcentagem,
Dialogue: 0,0:02:20.26,0:02:24.53,Default,,0000,0000,0000,,onde, aquilo que estava aqui em cima,\Neu consiga distribuir em porcentagem.
Dialogue: 0,0:02:24.53,0:02:30.87,Default,,0000,0000,0000,,Então você fala assim: "olha, cinco\Ngrupos analisados grupo A, B, C, D e E,
Dialogue: 0,0:02:30.87,0:02:35.84,Default,,0000,0000,0000,,33,3% representa o grupo\Ne então ele é a maioria.
Dialogue: 0,0:02:35.84,0:02:38.85,Default,,0000,0000,0000,,Por exemplo, se fosse\Nquantidade de pessoas, seria a maioria
Dialogue: 0,0:02:39.05,0:02:43.65,Default,,0000,0000,0000,,seguido do grupo D, grupo C, B\Ne terminando pelo grupo.
Dialogue: 0,0:02:43.75,0:02:45.42,Default,,0000,0000,0000,,Então isso daqui é muito importante.
Dialogue: 0,0:02:45.42,0:02:47.39,Default,,0000,0000,0000,,É um tipo de gráfico bem específico.
Dialogue: 0,0:02:47.39,0:02:48.12,Default,,0000,0000,0000,,Não é legal
Dialogue: 0,0:02:48.12,0:02:51.93,Default,,0000,0000,0000,,a gente trabalhar com muitas subdivisões,\Nporque ele fica muito poluído.
Dialogue: 0,0:02:52.03,0:02:55.87,Default,,0000,0000,0000,,Mas ele é interessante para a gente\Nter noção de densidade aqui
Dialogue: 0,0:02:55.93,0:02:59.07,Default,,0000,0000,0000,,e vê qual que é, por exemplo,\Na maior porcentagem.
Dialogue: 0,0:02:59.07,0:03:01.97,Default,,0000,0000,0000,,É muito interessante\Na gente utilizar esse gráfico do setor,
Dialogue: 0,0:03:01.97,0:03:04.98,Default,,0000,0000,0000,,porque através dos setores\Na gente consegue ver
Dialogue: 0,0:03:05.14,0:03:10.02,Default,,0000,0000,0000,,óbvio que o olho humano, dependendo\Nse as porcentagens são muito próximas
Dialogue: 0,0:03:10.12,0:03:12.75,Default,,0000,0000,0000,,à área,\Nvisualmente falando, para os nossos olhos
Dialogue: 0,0:03:12.75,0:03:16.59,Default,,0000,0000,0000,,talvez não seja algo tão distinguível\Nassim.
Dialogue: 0,0:03:16.69,0:03:17.82,Default,,0000,0000,0000,,Ou seja,
Dialogue: 0,0:03:17.82,0:03:21.16,Default,,0000,0000,0000,,a gente não conseguiria diferenciar\Nduas classes diferentes,
Dialogue: 0,0:03:21.16,0:03:22.23,Default,,0000,0000,0000,,o que pode ser um problema.
Dialogue: 0,0:03:22.23,0:03:24.46,Default,,0000,0000,0000,,Então a gente tem que tomar muito cuidado
Dialogue: 0,0:03:24.46,0:03:27.84,Default,,0000,0000,0000,,com o tipo de gráfico\Npara não cometer esse tipo de erro.
Dialogue: 0,0:03:27.94,0:03:31.97,Default,,0000,0000,0000,,Então, a diferença é que\Nesse daqui só tem o âmbito visual.
Dialogue: 0,0:03:31.97,0:03:33.48,Default,,0000,0000,0000,,É legal a gente colocar um rótulo
Dialogue: 0,0:03:33.48,0:03:38.21,Default,,0000,0000,0000,,para a gente ter numericamente\Numa noção do que está acontecendo.
Dialogue: 0,0:03:38.31,0:03:39.58,Default,,0000,0000,0000,,E seguindo
Dialogue: 0,0:03:39.58,0:03:42.99,Default,,0000,0000,0000,,aqui nós temos um histograma\Naonde a gente pega, por exemplo,
Dialogue: 0,0:03:42.99,0:03:46.22,Default,,0000,0000,0000,,uma distribuição de dados,
Dialogue: 0,0:03:46.32,0:03:49.39,Default,,0000,0000,0000,,onde eu pego aqui\Num tipo de distribuição que aqui
Dialogue: 0,0:03:49.39,0:03:52.76,Default,,0000,0000,0000,,eu utilizei,\Numa distribuição randômica do tipo normal.
Dialogue: 0,0:03:52.83,0:03:57.44,Default,,0000,0000,0000,,Tá certo, Normal porque distribuição\Nnormal é uma distribuição gaussiana.
Dialogue: 0,0:03:57.44,0:04:02.01,Default,,0000,0000,0000,,Se a gente colocar uma linha de tendência\Nque ele vai ter uma curva diferenciada.
Dialogue: 0,0:04:02.17,0:04:07.91,Default,,0000,0000,0000,,Se eu fizer, por exemplo,\Num PLT ponto plot, por exemplo,
Dialogue: 0,0:04:07.98,0:04:10.35,Default,,0000,0000,0000,,nos dados, chegar aqui,
Dialogue: 0,0:04:10.35,0:04:15.12,Default,,0000,0000,0000,,trabalhar com uma cor vermelha,\Npor exemplo,
Dialogue: 0,0:04:15.22,0:04:18.33,Default,,0000,0000,0000,,a gente vai trabalhar aqui\Ncom o tipo de distribuição.
Dialogue: 0,0:04:18.33,0:04:22.50,Default,,0000,0000,0000,,Óbvio que agora ele colocou os plots\Num pouquinho diferentes propriamente dito
Dialogue: 0,0:04:22.50,0:04:26.07,Default,,0000,0000,0000,,e ele colocou agora numa aleatoriedade,\Nele transformou tudo.
Dialogue: 0,0:04:26.07,0:04:30.47,Default,,0000,0000,0000,,Então vou comentar essa linha de código\Nsó pra gente não perder
Dialogue: 0,0:04:30.54,0:04:35.18,Default,,0000,0000,0000,,o que fizemos anteriormente\Ne vou travar uma aleatoriedade também
Dialogue: 0,0:04:35.24,0:04:37.35,Default,,0000,0000,0000,,para a gente
Dialogue: 0,0:04:37.35,0:04:39.08,Default,,0000,0000,0000,,não sair
Dialogue: 0,0:04:39.08,0:04:42.55,Default,,0000,0000,0000,,com mudanças bruscas no nosso cenário.
Dialogue: 0,0:04:42.55,0:04:45.19,Default,,0000,0000,0000,,Então vou trabalhar aqui com o 42,\Npor exemplo.
Dialogue: 0,0:04:45.19,0:04:48.83,Default,,0000,0000,0000,,Nós temos aqui uma distribuição\Nespecífica.
Dialogue: 0,0:04:48.89,0:04:52.26,Default,,0000,0000,0000,,Isso daqui é uma função\Nzinha computacional que pode nos ajudar
Dialogue: 0,0:04:52.26,0:04:56.90,Default,,0000,0000,0000,,muito, bastante aqui,\Nporque a gente tem aqui
Dialogue: 0,0:04:56.97,0:04:58.14,Default,,0000,0000,0000,,algumas possibilidades.
Dialogue: 0,0:04:58.14,0:05:01.94,Default,,0000,0000,0000,,E veja que colocando um cursor\Naqui na tela irá aparecer um popup
Dialogue: 0,0:05:02.01,0:05:05.88,Default,,0000,0000,0000,,aonde nós temos aqui uma janelinha\Nonde ele explica aqui dentro dessa função,
Dialogue: 0,0:05:05.88,0:05:08.62,Default,,0000,0000,0000,,como é que eu poderia trabalhar\Nalguns parâmetros diferentes.
Dialogue: 0,0:05:08.62,0:05:13.32,Default,,0000,0000,0000,,Ele dá uma documentação\Noverview geral dessa função aqui.
Dialogue: 0,0:05:13.36,0:05:17.03,Default,,0000,0000,0000,,Então, além dos dados,\Neu poderia, por exemplo colocar aqui
Dialogue: 0,0:05:17.03,0:05:21.53,Default,,0000,0000,0000,,qual é o de densidade,\Nse ele acumulativo tá certo?
Dialogue: 0,0:05:21.53,0:05:24.17,Default,,0000,0000,0000,,Qual que é o tipo de histograma\Nque pode ser barra?
Dialogue: 0,0:05:24.17,0:05:27.60,Default,,0000,0000,0000,,Pode ser outros tipos orientação vertical?
Dialogue: 0,0:05:27.64,0:05:30.11,Default,,0000,0000,0000,,Posso trocar isso daqui para a horizontal?
Dialogue: 0,0:05:30.11,0:05:34.01,Default,,0000,0000,0000,,Existe uma série de coisas aqui\Nque eu posso trabalhar na
Dialogue: 0,0:05:34.08,0:05:35.81,Default,,0000,0000,0000,,transformação logarítmica,
Dialogue: 0,0:05:35.81,0:05:39.18,Default,,0000,0000,0000,,entre outras coisas, então aqui.
Dialogue: 0,0:05:39.28,0:05:41.75,Default,,0000,0000,0000,,Só que isso daqui diferencia, por exemplo,
Dialogue: 0,0:05:41.75,0:05:44.89,Default,,0000,0000,0000,,de um gráfico de barras\Nonde as barras são separadas.
Dialogue: 0,0:05:44.89,0:05:46.69,Default,,0000,0000,0000,,Aqui a ideia ser junto mesmo.
Dialogue: 0,0:05:46.69,0:05:51.56,Default,,0000,0000,0000,,Então a gente tem umas barras unidas onde\Na gente só pega o contorno das barras,
Dialogue: 0,0:05:51.66,0:05:54.67,Default,,0000,0000,0000,,porque o mais importante para a gente\Na gente saber aonde
Dialogue: 0,0:05:54.84,0:05:57.64,Default,,0000,0000,0000,,a quantidade bate na classe.
Dialogue: 0,0:05:57.64,0:06:02.71,Default,,0000,0000,0000,,Então, por exemplo, a gente sabe que\Nna distribuição uniforme aqui de -3,
Dialogue: 0,0:06:02.78,0:06:07.02,Default,,0000,0000,0000,,vamos ver assim\Num pouco pra lá de -3 até quatro.
Dialogue: 0,0:06:07.12,0:06:10.32,Default,,0000,0000,0000,,Nós temos uma distribuição que dá\Naproximadamente no zero, que seria o meio.
Dialogue: 0,0:06:10.32,0:06:15.79,Default,,0000,0000,0000,,Então a média, a mediana é a moda\Naproximadamente dessa distribuição é
Dialogue: 0,0:06:15.86,0:06:17.06,Default,,0000,0000,0000,,igual.
Dialogue: 0,0:06:17.06,0:06:21.30,Default,,0000,0000,0000,,Se a gente fosse calcular\Nteoricamente falando aqui,
Dialogue: 0,0:06:21.40,0:06:22.23,Default,,0000,0000,0000,,então o histograma
Dialogue: 0,0:06:22.23,0:06:25.60,Default,,0000,0000,0000,,ele é utilizado para a gente\Nanalisar a distribuição estatísticas,
Dialogue: 0,0:06:25.60,0:06:29.61,Default,,0000,0000,0000,,para a gente saber se a distribuição\Né normal de Poisson e assim por diante.
Dialogue: 0,0:06:29.71,0:06:35.88,Default,,0000,0000,0000,,Diferente desse gráfico anterior, aqui\Nonde tem outros resultados específicos
Dialogue: 0,0:06:35.98,0:06:38.08,Default,,0000,0000,0000,,e as distribuições são várias
Dialogue: 0,0:06:38.08,0:06:41.82,Default,,0000,0000,0000,,Poisson normal Bernoulli
Dialogue: 0,0:06:41.92,0:06:45.33,Default,,0000,0000,0000,,A binomial\Ntem vários tipos de distribuição
Dialogue: 0,0:06:45.33,0:06:48.63,Default,,0000,0000,0000,,que na verdade aqui não interessa\Nqual é o tipo de distribuição.
Dialogue: 0,0:06:48.63,0:06:49.73,Default,,0000,0000,0000,,O mais importante é que
Dialogue: 0,0:06:49.73,0:06:54.17,Default,,0000,0000,0000,,eu consigo plotar histograma\Npara todas as distribuições possíveis.
Dialogue: 0,0:06:54.24,0:06:57.77,Default,,0000,0000,0000,,Então veja que agora trabalhamos\Ncom mais duas classes de gráficos,
Dialogue: 0,0:06:57.87,0:07:02.38,Default,,0000,0000,0000,,ou seja, entendemos um pouquinho mais\Nonde a gente pode aplicar isso.
Dialogue: 0,0:07:02.45,0:07:05.22,Default,,0000,0000,0000,,Só que novamente a relativa\No seu problema.
Dialogue: 0,0:07:05.22,0:07:08.95,Default,,0000,0000,0000,,Então, se você quiser utilizar isso\Nnum contexto econômico
Dialogue: 0,0:07:08.95,0:07:12.32,Default,,0000,0000,0000,,ou num contexto, por exemplo,\Na análise ambiental
Dialogue: 0,0:07:12.42,0:07:16.50,Default,,0000,0000,0000,,numa inteligência artificial\Nou no algoritmo de aprendizado de máquina,
Dialogue: 0,0:07:16.50,0:07:19.50,Default,,0000,0000,0000,,isso pode depender muito\Ndo que você quer fazer.
Dialogue: 0,0:07:19.60,0:07:23.30,Default,,0000,0000,0000,,E aqui tem várias possibilidades.
Dialogue: 0,0:07:23.37,0:07:25.44,Default,,0000,0000,0000,,E falando em várias possibilidades,
Dialogue: 0,0:07:25.44,0:07:30.88,Default,,0000,0000,0000,,isso pode impactar diretamente\Ncom aquilo que você está proposto a fazer.
Dialogue: 0,0:07:30.94,0:07:34.82,Default,,0000,0000,0000,,Então estude,\Nprocure bastante a aplicação,
Dialogue: 0,0:07:34.88,0:07:38.52,Default,,0000,0000,0000,,utilize um recurso gráfico\Nou a própria programação, como nós vimos,
Dialogue: 0,0:07:38.62,0:07:41.62,Default,,0000,0000,0000,,para que esse estudo\Nseja cada vez mais eficaz
Dialogue: 0,0:07:41.62,0:07:45.80,Default,,0000,0000,0000,,e que as aplicações se tornem\Ncada vez mais fáceis de.