WEBVTT

00:00:07.726 --> 00:00:13.133
Constantes, variáveis,
números inteiros, flutuantes,

00:00:13.133 --> 00:00:18.652
distribuições, análise combinatória,
média, mediana, moda,

00:00:18.652 --> 00:00:24.651
tudo isso envolve um grande
conhecimento chamado estatística,

00:00:24.651 --> 00:00:30.320
a matéria que, por causa dela, o mundo
mudou a forma de ver as coisas,

00:00:30.320 --> 00:00:35.378
de onde saímos do certo
para o cenário probabilístico.

00:00:35.378 --> 00:00:38.481
Meu nome é Matheus Pavani,
sou cientista de dados,

00:00:38.481 --> 00:00:42.970
e vamos começar a introduzir esse
maravilhoso mundo da estatística.

00:00:42.970 --> 00:00:49.079
Já pararam para pensar quantos números
existem entre 0 e 1, por exemplo?

00:00:49.079 --> 00:00:53.850
Dentro dessa métrica nós
poderíamos dizer, talvez, alguns,

00:00:53.850 --> 00:00:58.735
ou muitos, milhares, milhões
ou até infinitos números.

00:00:58.735 --> 00:01:03.810
Isso porque, entre 0 e 1, existe
uma infinidade de possibilidades

00:01:03.810 --> 00:01:08.078
onde nós podemos trabalhar
de maneira um pouco mais assertiva.

00:01:08.078 --> 00:01:12.322
Pegue uma régua, por exemplo,
entre 0 e 1 centímetro,

00:01:12.322 --> 00:01:21.144
você tem as medidas intermediárias: 0,1,
0,2, meio centímetro, 0,8, até chegar no 1.

00:01:21.144 --> 00:01:24.694
Mas e as escalas intermediárias
entre esses décimos?

00:01:24.694 --> 00:01:32.999
Não temos uma medida, por exemplo,
que diga "0,11", "0,23", "0,37",

00:01:32.999 --> 00:01:35.611
e assim sucessivamente.

00:01:36.623 --> 00:01:42.041
Posto isso, como determinar
essa sequência?

00:01:42.041 --> 00:01:45.331
Será que existe algo
que eu consiga trabalhar?

00:01:45.331 --> 00:01:49.446
Se existe erro na medida, e essa
palavra é muito importante

00:01:49.446 --> 00:01:53.319
porque, no futuro, ela pode
nos trazer alguma coisa,

00:01:53.319 --> 00:01:55.503
o que eu devo fazer então?

00:01:55.503 --> 00:01:58.958
E é aqui que a mágica acontece.

00:01:58.958 --> 00:02:03.583
Na verdade, mágica não, e sim
o conhecimento de estatística.

00:02:03.583 --> 00:02:08.087
Toda medida possui erro, por exemplo,
então, ao pegar uma régua,

00:02:08.087 --> 00:02:13.443
eu nunca vou ter certeza se eu cheguei
nos 1,3 centímetros por exemplo,

00:02:13.443 --> 00:02:16.679
pode ser que eu tenha um desvio
para mais ou para menos.

00:02:16.679 --> 00:02:20.396
E é aí que, por exemplo, uma medida
de desvio padrão pode ajudar.

00:02:20.396 --> 00:02:25.608
O importante nisso tudo, nessa história
da régua ou qualquer tipo de medida,

00:02:25.608 --> 00:02:29.629
é que nós saibamos que nós paramos
de trabalhar com o cenário certo

00:02:29.629 --> 00:02:33.858
e passamos pelo incerto, e isso é
natural na história da humanidade.

00:02:33.858 --> 00:02:39.659
Até mesmo porque, se nós pegarmos,
por exemplo, o século XVII, XVIII ou XIX,

00:02:39.659 --> 00:02:45.865
as pessoas acharam que medidas eram
absolutas, como o espaço e o próprio tempo,

00:02:45.865 --> 00:02:48.701
e nós sabemos que, conforme
a humanidade evoluiu

00:02:48.701 --> 00:02:51.871
e o conhecimento também,
essas coisas mudaram.

00:02:51.871 --> 00:02:57.243
E a estatística veio a partir do século
XIX, até antecede um pouco,

00:02:57.243 --> 00:03:02.923
mas é a partir desse momento que as coisas
começam a mudar no cenário da matemática,

00:03:02.923 --> 00:03:09.789
onde nós começamos a ter precisões,
erros, distribuições, desvios, variâncias,

00:03:09.789 --> 00:03:13.292
para que nós tragamos
uma possibilidade um pouco maior.

00:03:13.292 --> 00:03:18.064
Então, por exemplo, em astronomia,
quando nós vamos medir ali

00:03:18.064 --> 00:03:21.350
talvez o desvio da órbita
de um planeta, você fala:

00:03:21.350 --> 00:03:25.740
"ah, o desvio da órbita
de Mercúrio pode estar ali

00:03:25.740 --> 00:03:35.648
entre 42.98 arcos segundos por século,
mais ou menos 2, por exemplo."

00:03:35.648 --> 00:03:37.583
O que significa esse
"mais ou menos 2"?

00:03:37.583 --> 00:03:42.221
Significa que o 42.98
é uma certeza,

00:03:42.221 --> 00:03:45.691
mas pode ser que eu tenha um desvio
para mais ou para menos.

00:03:45.691 --> 00:03:48.294
Isso não é ruim
em nenhuma hipótese,

00:03:48.294 --> 00:03:54.133
isso inclusive nos ajuda a ter mais
precisão naquilo que nós estamos falando.

00:03:54.133 --> 00:04:00.272
Posto isso, então, vem comigo aqui na tela
que eu vou te mostrar algumas coisas.

00:04:00.272 --> 00:04:04.910
Aqui, estamos em um ambiente online
do Google chamado Google Colab,

00:04:04.910 --> 00:04:08.781
onde normalmente nós
utilizamos o espaço para código.

00:04:08.781 --> 00:04:12.885
Aqui, ele aceita linguagem Python
e outras linguagens também.

00:04:12.885 --> 00:04:17.439
Então, eu consigo trabalhar aqui, por exemplo,
numericamente com algumas situações

00:04:17.439 --> 00:04:19.325
e assim por diante.

00:04:19.325 --> 00:04:21.460
Só que, por que entramos
nesse ambiente?

00:04:21.460 --> 00:04:26.065
Por que nós vamos começar, um pouquinho,
a falar sobre essa introdução à estatística.

00:04:26.065 --> 00:04:30.051
Então, o que é importante nós
termos como definição aqui?

00:04:30.051 --> 00:04:40.012
Coisas como o que é variável,
por exemplo, o que é uma constante,

00:04:40.012 --> 00:04:45.251
e, dentro desse conceito, nós
estabelecermos algumas coisas.

00:04:45.251 --> 00:04:48.996
Por exemplo, quando nós
falamos de variável,

00:04:48.996 --> 00:04:51.913
que é muito comum quando nós
estamos trabalhando com matemática,

00:04:51.913 --> 00:04:55.794
em estatística, nós temos uma coisa
nas variáveis numéricas

00:04:55.794 --> 00:04:59.498
chamada de variáveis
discretas e contínuas.

00:04:59.498 --> 00:05:04.160
Ou seja, vou trabalhar com números
inteiros ou com números reais,

00:05:04.160 --> 00:05:07.572
que são os números flutuantes,
que podem ter um número irracional,

00:05:07.572 --> 00:05:11.371
um número negativo ou um número
com dízima periódica,

00:05:11.371 --> 00:05:14.813
um número com dízima
não periódica, como o pi,

00:05:14.813 --> 00:05:18.917
número de Euler, número
de ouro e assim por diante.

00:05:18.917 --> 00:05:20.753
E, a partir disso, é
bom fundamentar,

00:05:20.753 --> 00:05:24.456
porque, em estatística, nós não
temos só as variáveis numéricas.

00:05:24.456 --> 00:05:30.682
eu posso ter as variáveis textuais também,
as variáveis simbólicas ou categóricas,

00:05:30.682 --> 00:05:34.666
onde essas variáveis categóricas
me expressam alguma coisa,

00:05:34.666 --> 00:05:38.737
porque quando você está analisando
uma tabela do Excel, por exemplo,

00:05:38.737 --> 00:05:41.925
você não tem só números, às vezes
você tem uma coluna de rótulo,

00:05:41.925 --> 00:05:48.013
por exemplo, unidade da federação, onde
você vai ter o nome dos estados brasileiros.

00:05:48.013 --> 00:05:50.235
E, aqui, nós temos
que entrar no detalhe

00:05:50.235 --> 00:05:55.220
que a forma como você vai trabalhar
esse tipo de dado é muito importante,

00:05:55.220 --> 00:05:58.090
porque o trato que você
faz com um número

00:05:58.090 --> 00:06:02.761
não é o mesmo que você faz
com uma variável categórica, por exemplo.

00:06:02.761 --> 00:06:06.064
Então, aqui são conceitos fundamentais
que nós temos que trazer

00:06:06.064 --> 00:06:08.066
para que a sua jornada
seja completa.

00:06:08.066 --> 00:06:11.970
Até mesmo porque, dentro
desse mundo da estatística,

00:06:11.970 --> 00:06:15.674
existem algumas nuances
que nós temos que preservar.

00:06:15.674 --> 00:06:22.080
Dito isso, então, convido
você a trazer mais vontade

00:06:22.080 --> 00:06:27.186
para que esse conhecimento possa
gerar algumas situações importantes.

00:06:27.186 --> 00:06:34.119
Então, quando nós falamos de variáveis,
constantes, nós falamos, por exemplo,

00:06:34.119 --> 00:06:38.927
de constantes de acoplamento, nós
estamos falando de uma variável

00:06:38.927 --> 00:06:43.669
que vai fazer jus, por exemplo,
a um modelo preditivo,

00:06:43.669 --> 00:06:47.739
tudo isso envolve estatística,
tudo isso nasce da base estatística

00:06:47.739 --> 00:06:51.810
e nós não podemos deixar isso
passar de maneira alguma.

00:06:51.810 --> 00:06:54.107
Então, volta aqui
comigo rapidinho.

00:06:54.107 --> 00:06:58.282
Falando de variáveis e constantes,
quando nós falamos de estatística,

00:06:58.282 --> 00:07:01.800
nós também temos outros conceitos
que são mais comuns do nosso cotidiano,

00:07:01.800 --> 00:07:05.692
que são, por exemplo,
a média, a mediana,

00:07:06.525 --> 00:07:08.260
e a moda, por exemplo.

00:07:08.260 --> 00:07:13.899
Então nós sabemos que se eu tenho
um número "x = 1", por exemplo,

00:07:13.899 --> 00:07:20.363
e eu tenho aqui "y = 2", e se eu
quiser calcular a média deles dois,

00:07:20.363 --> 00:07:25.610
basta eu vir aqui, vou jogar uma função
"print" para nos ajudar a enxergar na tela,

00:07:25.610 --> 00:07:31.816
somo os dois e divido por dois,
até mesmo porque nós sabemos

00:07:31.816 --> 00:07:37.783
que a média aritmética de dois
elementos são eles dividido por dois,

00:07:37.783 --> 00:07:43.628
então só deixa eu corrigir aqui, colocando
um parênteses a mais para nós,

00:07:43.628 --> 00:07:49.167
e nós vamos ver que a média
entre 1 e 2 é 1,5, está certo?

00:07:49.167 --> 00:07:55.116
Agora, se nós quiséssemos verificar,
por exemplo, a mediana desses dois elementos,

00:07:55.116 --> 00:07:58.168
nós sabemos que a regra
para a mediana para números pares

00:07:58.168 --> 00:08:02.180
tem que somar os dois e dividir por dois,
então eu vou ter 1,5 também.

00:08:02.180 --> 00:08:07.202
E a moda, na verdade, aqui não se aplica,
porque eu não tenho uma situação

00:08:07.202 --> 00:08:10.633
onde, por exemplo, eu posso
ter aqui um "z = 2" também,

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.

00:08:14.793 --> 00:08:20.198
Então, trabalhando com dois números,
por exemplo, isso aqui não faz sentido.

00:08:20.198 --> 00:08:23.667
Então, aqui, nós começamos
a trabalhar com algumas situações

00:08:23.667 --> 00:08:27.002
que possam fazer sentido
propriamente dito.

00:08:27.873 --> 00:08:34.960
Dito isso tudo, você agora está começando
a ingressar nesse mundo estatístico,

00:08:34.960 --> 00:08:38.950
onde as possibilidades
podem acontecer.

00:08:38.950 --> 00:08:44.856
Então, mais do que tudo, sempre lembre
que o progresso do estudo é contínuo,

00:08:44.856 --> 00:08:49.338
nós não precisamos ficar
antecipando etapas,

00:08:49.338 --> 00:08:52.413
por exemplo, estudar
distribuições estatísticas agora

00:08:52.413 --> 00:08:55.033
ou entender melhor algum
gráfico complicado.

00:08:55.033 --> 00:08:58.944
O importante é você entender
a base com muita cautela.

00:08:58.944 --> 00:09:02.907
E então, o que achou
desse conteúdo inicial?

00:09:02.907 --> 00:09:06.611
O que acha de mergulhar
nesse conhecimento estatístico?

00:09:06.611 --> 00:09:12.050
Convido você a introduzir o maravilhoso
mundo da estatística no seu cotidiano.