1
00:00:08,041 --> 00:00:13,313
Constantes, variáveis,
números inteiros, flutuantes,

2
00:00:13,313 --> 00:00:18,852
distribuições, análise combinatória,
média, mediana, moda,

3
00:00:18,852 --> 00:00:24,891
tudo isso envolve um grande
conhecimento chamado estatística,

4
00:00:24,891 --> 00:00:30,530
a matéria que, por causa dela, o mundo
mudou a forma de ver as coisas,

5
00:00:30,530 --> 00:00:35,568
de onde saímos do certo
para o cenário probabilístico.

6
00:00:35,568 --> 00:00:38,671
Meu nome é Matheus Pavani,
sou cientista de dados,

7
00:00:38,671 --> 00:00:43,259
e vamos começar a introduzir esse
maravilhoso mundo da estatística.

8
00:00:43,259 --> 00:00:49,249
Já pararam para pensar quantos números
existem entre 0 e 1, por exemplo?

9
00:00:49,249 --> 00:00:54,120
Dentro dessa métrica nós
poderíamos dizer, talvez, alguns,

10
00:00:54,120 --> 00:00:58,925
ou muitos, milhares, milhões
ou até infinitos números.

11
00:00:58,925 --> 00:01:04,030
Isso porque, entre 0 e 1, existe
uma infinidade de possibilidades

12
00:01:04,030 --> 00:01:08,268
onde nós podemos trabalhar
de maneira um pouco mais assertiva.

13
00:01:08,268 --> 00:01:12,472
Pegue uma régua, por exemplo,
entre 0 e 1 centímetro,

14
00:01:12,472 --> 00:01:21,314
você tem as medidas intermediárias: 0,1,
0,2, meio centímetro, 0,8, até chegar no 1.

15
00:01:21,314 --> 00:01:24,884
Mas e as escalas intermediárias
entre esses décimos?

16
00:01:24,884 --> 00:01:33,159
Não temos uma medida, por exemplo,
que diga "0,11", "0,23", "0,37",

17
00:01:33,159 --> 00:01:36,763
e assim sucessivamente.

18
00:01:36,763 --> 00:01:42,201
Posto isso, como determinar
essa sequência?

19
00:01:42,201 --> 00:01:45,471
Será que existe algo
que eu consiga trabalhar?

20
00:01:45,471 --> 00:01:49,676
Se existe erro na medida, e essa
palavra é muito importante,

21
00:01:49,676 --> 00:01:53,479
porque, no futuro, ela pode
nos trazer alguma coisa,

22
00:01:53,479 --> 00:01:56,049
o que eu devo fazer então?

23
00:01:56,049 --> 00:01:59,118
E é aqui que a mágica acontece.

24
00:01:59,118 --> 00:02:03,723
Na verdade, mágica não, e sim
o conhecimento de estatística.

25
00:02:03,723 --> 00:02:07,917
Toda medida possui erro, por exemplo,
então, ao pegar uma régua,

26
00:02:07,917 --> 00:02:13,633
eu nunca vou ter certeza se eu cheguei
nos 1,3 centímetros por exemplo,

27
00:02:13,633 --> 00:02:16,869
pode ser que eu tenha um desvio
para mais ou para menos.

28
00:02:16,869 --> 00:02:20,606
E é aí que, por exemplo, uma medida
de desvio padrão pode ajudar.

29
00:02:20,606 --> 00:02:25,778
O importante nisso tudo, nessa história
da régua ou qualquer tipo de medida,

30
00:02:25,778 --> 00:02:29,849
é que nós saibamos que nós paramos
de trabalhar com o cenário certo

31
00:02:29,849 --> 00:02:34,287
e passamos pelo incerto, e isso é
natural na história da humanidade.

32
00:02:34,287 --> 00:02:39,659
Até mesmo porque, se nós pegarmos,
por exemplo, o século XVII, XVIII ou XIX,

33
00:02:39,659 --> 00:02:45,865
as pessoas acharam que medidas eram
absolutas, como o espaço e o próprio tempo,

34
00:02:45,865 --> 00:02:48,701
e nós sabemos que, conforme
a humanidade evoluiu

35
00:02:48,701 --> 00:02:51,871
e o conhecimento também,
essas coisas mudaram.

36
00:02:51,871 --> 00:02:57,243
E a estatística veio a partir do século
XIX, até antecede um pouco,

37
00:02:57,243 --> 00:03:02,923
mas é a partir desse momento que as coisas
começam a mudar no cenário da matemática,

38
00:03:02,923 --> 00:03:09,789
onde nós começamos a ter precisões,
erros, distribuições, desvios, variâncias,

39
00:03:09,789 --> 00:03:13,292
para que nós tragamos
uma possibilidade um pouco maior.

40
00:03:13,292 --> 00:03:18,064
Então, por exemplo, em astronomia,
quando nós vamos medir ali

41
00:03:18,064 --> 00:03:21,350
talvez o desvio da órbita
de um planeta, você fala:

42
00:03:21,350 --> 00:03:25,740
"ah, o desvio da órbita
de Mercúrio pode estar ali

43
00:03:25,740 --> 00:03:35,648
entre 42.98 arcos segundos por século,
mais ou menos 2, por exemplo."

44
00:03:35,648 --> 00:03:37,583
O que significa esse
"mais ou menos 2"?

45
00:03:37,583 --> 00:03:42,221
Significa que o 42.98
é uma certeza,

46
00:03:42,221 --> 00:03:45,691
mas pode ser que eu tenha um desvio
para mais ou para menos.

47
00:03:45,691 --> 00:03:48,294
Isso não é ruim
em nenhuma hipótese,

48
00:03:48,294 --> 00:03:54,133
isso inclusive nos ajuda a ter mais
precisão naquilo que nós estamos falando.

49
00:03:54,133 --> 00:04:00,272
Posto isso, então, vem comigo aqui na tela
que eu vou te mostrar algumas coisas.

50
00:04:00,272 --> 00:04:04,910
Aqui, estamos em um ambiente online
do Google chamado Google Colab,

51
00:04:04,910 --> 00:04:08,781
onde normalmente nós
utilizamos o espaço para código.

52
00:04:08,781 --> 00:04:12,885
Aqui, ele aceita linguagem Python
e outras linguagens também.

53
00:04:12,885 --> 00:04:17,439
Então, eu consigo trabalhar aqui, por exemplo,
numericamente com algumas situações

54
00:04:17,439 --> 00:04:19,325
e assim por diante.

55
00:04:19,325 --> 00:04:21,460
Só que, por que entramos
nesse ambiente?

56
00:04:21,460 --> 00:04:26,065
Por que nós vamos começar, um pouquinho,
a falar sobre essa introdução à estatística.

57
00:04:26,065 --> 00:04:30,051
Então, o que é importante nós
termos como definição aqui?

58
00:04:30,051 --> 00:04:40,012
Coisas como o que é variável,
por exemplo, o que é uma constante,

59
00:04:40,012 --> 00:04:45,251
e, dentro desse conceito, nós
estabelecermos algumas coisas.

60
00:04:45,251 --> 00:04:48,996
Por exemplo, quando nós
falamos de variável,

61
00:04:48,996 --> 00:04:51,913
que é muito comum quando nós
estamos trabalhando com matemática,

62
00:04:51,913 --> 00:04:55,794
em estatística, nós temos uma coisa
nas variáveis numéricas

63
00:04:55,794 --> 00:04:59,498
chamada de variáveis
discretas e contínuas.

64
00:04:59,498 --> 00:05:04,160
Ou seja, vou trabalhar com números
inteiros ou com números reais,

65
00:05:04,160 --> 00:05:07,572
que são os números flutuantes,
que podem ter um número irracional,

66
00:05:07,572 --> 00:05:11,371
um número negativo ou um número
com dízima periódica,

67
00:05:11,371 --> 00:05:14,813
um número com dízima
não periódica, como o pi,

68
00:05:14,813 --> 00:05:18,917
número de Euler, número
de ouro e assim por diante.

69
00:05:18,917 --> 00:05:20,753
E, a partir disso, é
bom fundamentar,

70
00:05:20,753 --> 00:05:24,456
porque, em estatística, nós não
temos só as variáveis numéricas.

71
00:05:24,456 --> 00:05:30,682
eu posso ter as variáveis textuais também,
as variáveis simbólicas ou categóricas,

72
00:05:30,682 --> 00:05:34,666
onde essas variáveis categóricas
me expressam alguma coisa,

73
00:05:34,666 --> 00:05:38,737
porque quando você está analisando
uma tabela do Excel, por exemplo,

74
00:05:38,737 --> 00:05:41,925
você não tem só números, às vezes
você tem uma coluna de rótulo,

75
00:05:41,925 --> 00:05:48,013
por exemplo, unidade da federação, onde
você vai ter o nome dos estados brasileiros.

76
00:05:48,013 --> 00:05:50,235
E, aqui, nós temos
que entrar no detalhe

77
00:05:50,235 --> 00:05:55,220
que a forma como você vai trabalhar
esse tipo de dado é muito importante,

78
00:05:55,220 --> 00:05:58,090
porque o trato que você
faz com um número

79
00:05:58,090 --> 00:06:02,761
não é o mesmo que você faz
com uma variável categórica, por exemplo.

80
00:06:02,761 --> 00:06:06,064
Então, aqui são conceitos fundamentais
que nós temos que trazer

81
00:06:06,064 --> 00:06:08,066
para que a sua jornada
seja completa.

82
00:06:08,066 --> 00:06:11,970
Até mesmo porque, dentro
desse mundo da estatística,

83
00:06:11,970 --> 00:06:15,674
existem algumas nuances
que nós temos que preservar.

84
00:06:15,674 --> 00:06:22,080
Dito isso, então, convido
você a trazer mais vontade

85
00:06:22,080 --> 00:06:27,186
para que esse conhecimento possa
gerar algumas situações importantes.

86
00:06:27,186 --> 00:06:34,119
Então, quando nós falamos de variáveis,
constantes, nós falamos, por exemplo,

87
00:06:34,119 --> 00:06:38,927
de constantes de acoplamento, nós
estamos falando de uma variável

88
00:06:38,927 --> 00:06:43,669
que vai fazer jus, por exemplo,
a um modelo preditivo,

89
00:06:43,669 --> 00:06:47,739
tudo isso envolve estatística,
tudo isso nasce da base estatística

90
00:06:47,739 --> 00:06:51,810
e nós não podemos deixar isso
passar de maneira alguma.

91
00:06:51,810 --> 00:06:54,107
Então, volta aqui
comigo rapidinho.

92
00:06:54,107 --> 00:06:58,282
Falando de variáveis e constantes,
quando nós falamos de estatística,

93
00:06:58,282 --> 00:07:01,800
nós também temos outros conceitos
que são mais comuns do nosso cotidiano,

94
00:07:01,800 --> 00:07:05,692
que são, por exemplo,
a média, a mediana,

95
00:07:06,525 --> 00:07:08,260
e a moda, por exemplo.

96
00:07:08,260 --> 00:07:13,899
Então nós sabemos que se eu tenho
um número "x = 1", por exemplo,

97
00:07:13,899 --> 00:07:20,363
e eu tenho aqui "y = 2", e se eu
quiser calcular a média deles dois,

98
00:07:20,363 --> 00:07:25,610
basta eu vir aqui, vou jogar uma função
"print" para nos ajudar a enxergar na tela,

99
00:07:25,610 --> 00:07:31,816
somo os dois e divido por dois,
até mesmo porque nós sabemos

100
00:07:31,816 --> 00:07:37,783
que a média aritmética de dois
elementos são eles dividido por dois,

101
00:07:37,783 --> 00:07:43,628
então só deixa eu corrigir aqui, colocando
um parênteses a mais para nós,

102
00:07:43,628 --> 00:07:49,167
e nós vamos ver que a média
entre 1 e 2 é 1,5, está certo?

103
00:07:49,167 --> 00:07:55,116
Agora, se nós quiséssemos verificar,
por exemplo, a mediana desses dois elementos,

104
00:07:55,116 --> 00:07:58,168
nós sabemos que a regra
para a mediana para números pares

105
00:07:58,168 --> 00:08:02,180
tem que somar os dois e dividir por dois,
então eu vou ter 1,5 também.

106
00:08:02,180 --> 00:08:07,202
E a moda, na verdade, aqui não se aplica,
porque eu não tenho uma situação

107
00:08:07,202 --> 00:08:10,633
onde, por exemplo, eu posso
ter aqui um "z = 2" também,

108
00:08:10,633 --> 00:08:14,793
para dizer qual é o número que mais
se repete, o que, nesse caso aqui, seria o 2.

109
00:08:14,793 --> 00:08:20,198
Então, trabalhando com dois números,
por exemplo, isso aqui não faz sentido.

110
00:08:20,198 --> 00:08:23,667
Então, aqui, nós começamos
a trabalhar com algumas situações

111
00:08:23,667 --> 00:08:27,002
que possam fazer sentido
propriamente dito.

112
00:08:27,873 --> 00:08:34,960
Dito isso tudo, você agora está começando
a ingressar nesse mundo estatístico,

113
00:08:34,960 --> 00:08:38,950
onde as possibilidades
podem acontecer.

114
00:08:38,950 --> 00:08:44,856
Então, mais do que tudo, sempre lembre
que o progresso do estudo é contínuo,

115
00:08:44,856 --> 00:08:49,338
nós não precisamos ficar
antecipando etapas,

116
00:08:49,338 --> 00:08:52,413
por exemplo, estudar
distribuições estatísticas agora

117
00:08:52,413 --> 00:08:55,033
ou entender melhor algum
gráfico complicado.

118
00:08:55,033 --> 00:08:58,944
O importante é você entender
a base com muita cautela.

119
00:08:58,944 --> 00:09:02,907
E então, o que achou
desse conteúdo inicial?

120
00:09:02,907 --> 00:09:06,611
O que acha de mergulhar
nesse conhecimento estatístico?

121
00:09:06,611 --> 00:09:12,050
Convido você a introduzir o maravilhoso
mundo da estatística no seu cotidiano.