0:00:07.726,0:00:13.133
Constantes, variáveis,[br]números inteiros, flutuantes,

0:00:13.133,0:00:18.652
distribuições, análise combinatória,[br]média, mediana, moda,

0:00:18.652,0:00:24.651
tudo isso envolve um grande[br]conhecimento chamado estatística,

0:00:24.651,0:00:30.320
a matéria que, por causa dela, o mundo[br]mudou a forma de ver as coisas,

0:00:30.320,0:00:35.378
de onde saímos do certo[br]para o cenário probabilístico.

0:00:35.378,0:00:38.481
Meu nome é Matheus Pavani,[br]sou cientista de dados,

0:00:38.481,0:00:42.970
e vamos começar a introduzir esse[br]maravilhoso mundo da estatística.

0:00:42.970,0:00:49.079
Já pararam para pensar quantos números[br]existem entre 0 e 1, por exemplo?

0:00:49.079,0:00:53.850
Dentro dessa métrica nós[br]poderíamos dizer, talvez, alguns,

0:00:53.850,0:00:58.735
ou muitos, milhares, milhões[br]ou até infinitos números.

0:00:58.735,0:01:03.810
Isso porque, entre 0 e 1, existe[br]uma infinidade de possibilidades

0:01:03.810,0:01:08.078
onde nós podemos trabalhar[br]de maneira um pouco mais assertiva.

0:01:08.078,0:01:12.322
Pegue uma régua, por exemplo,[br]entre 0 e 1 centímetro,

0:01:12.322,0:01:21.144
você tem as medidas intermediárias: 0,1,[br]0,2, meio centímetro, 0,8, até chegar no 1.

0:01:21.144,0:01:24.694
Mas e as escalas intermediárias[br]entre esses décimos?

0:01:24.694,0:01:32.999
Não temos uma medida, por exemplo,[br]que diga "0,11", "0,23", "0,37",

0:01:32.999,0:01:35.611
e assim sucessivamente.

0:01:36.623,0:01:42.041
Posto isso, como determinar[br]essa sequência?

0:01:42.041,0:01:45.331
Será que existe algo[br]que eu consiga trabalhar?

0:01:45.331,0:01:49.446
Se existe erro na medida, e essa[br]palavra é muito importante

0:01:49.446,0:01:53.319
porque, no futuro, ela pode[br]nos trazer alguma coisa,

0:01:53.319,0:01:55.503
o que eu devo fazer então?

0:01:55.503,0:01:58.958
E é aqui que a mágica acontece.

0:01:58.958,0:02:03.583
Na verdade, mágica não, e sim[br]o conhecimento de estatística.

0:02:03.583,0:02:08.087
Toda medida possui erro, por exemplo,[br]então, ao pegar uma régua,

0:02:08.087,0:02:13.443
eu nunca vou ter certeza se eu cheguei[br]nos 1,3 centímetros por exemplo,

0:02:13.443,0:02:16.679
pode ser que eu tenha um desvio[br]para mais ou para menos.

0:02:16.679,0:02:20.396
E é aí que, por exemplo, uma medida[br]de desvio padrão pode ajudar.

0:02:20.396,0:02:25.608
O importante nisso tudo, nessa história[br]da régua ou qualquer tipo de medida,

0:02:25.608,0:02:29.629
é que nós saibamos que nós paramos[br]de trabalhar com o cenário certo

0:02:29.629,0:02:33.827
e passamos pelo incerto, e isso é[br]natural na história da humanidade.

0:02:33.827,0:02:39.439
Até mesmo porque, se nós pegarmos,[br]por exemplo, o século XVII, XVIII ou XIX,

0:02:39.439,0:02:45.695
as pessoas acharam que medidas eram[br]absolutas, como o espaço e o próprio tempo,

0:02:45.695,0:02:48.571
e nós sabemos que, conforme[br]a humanidade evoluiu

0:02:48.571,0:02:51.701
e o conhecimento também,[br]essas coisas mudaram.

0:02:51.701,0:02:57.013
E a estatística veio a partir do século[br]XIX, até antecede um pouco,

0:02:57.013,0:03:02.563
mas é a partir desse momento que as coisas[br]começam a mudar no cenário da matemática,

0:03:02.563,0:03:09.679
onde nós começamos a ter precisões,[br]erros, distribuições, desvios, variâncias,

0:03:09.679,0:03:13.192
para que nós tragamos[br]uma possibilidade um pouco maior.

0:03:13.192,0:03:17.994
Então, por exemplo, em astronomia,[br]quando nós vamos medir ali

0:03:17.994,0:03:21.350
talvez o desvio da órbita[br]de um planeta, você fala:

0:03:21.350,0:03:25.580
"ah, o desvio da órbita[br]de Mercúrio pode estar ali

0:03:25.580,0:03:35.458
entre 42.98 arcos segundos por século,[br]mais ou menos 2, por exemplo."

0:03:35.458,0:03:37.493
O que significa esse[br]"mais ou menos 2"?

0:03:37.493,0:03:42.051
Significa que o 42.98[br]é uma certeza,

0:03:42.051,0:03:45.611
mas pode ser que eu tenha um desvio[br]para mais ou para menos.

0:03:45.611,0:03:48.104
Isso não é ruim[br]em nenhuma hipótese,

0:03:48.104,0:03:53.530
isso inclusive nos ajuda a ter mais[br]precisão naquilo que nós estamos falando.

0:03:53.530,0:03:59.783
Posto isso, então, vem comigo aqui na tela[br]que eu vou te mostrar algumas coisas.

0:03:59.783,0:04:04.740
Aqui, estamos em um ambiente online[br]do Google chamado Google Colab,

0:04:04.740,0:04:08.631
onde normalmente nós[br]utilizamos o espaço para código.

0:04:08.631,0:04:12.815
Aqui, ele aceita linguagem Python[br]e outras linguagens também.

0:04:12.815,0:04:17.219
Então, eu consigo trabalhar aqui, por exemplo,[br]numericamente com algumas situações

0:04:17.219,0:04:19.145
e assim por diante.

0:04:19.145,0:04:21.350
Só que, por que entramos[br]nesse ambiente?

0:04:21.350,0:04:25.885
Por que nós vamos começar, um pouquinho,[br]a falar sobre essa introdução à estatística.

0:04:25.885,0:04:30.491
Então, o que é importante nós[br]termos como definição aqui?

0:04:30.491,0:04:38.534
Coisas como o que é variável,[br]por exemplo, o que é uma constante,

0:04:39.872,0:04:44.784
e, dentro desse conceito, nós[br]estabelecermos algumas coisas.

0:04:44.784,0:04:48.796
Por exemplo, quando nós[br]falamos de variável,

0:04:48.796,0:04:52.333
que é muito comum quando nós[br]estamos trabalhando com matemática,

0:04:52.333,0:04:55.564
em estatística, nós temos uma coisa[br]nas variáveis numéricas

0:04:55.564,0:04:59.278
chamada de variáveis[br]discretas e contínuas.

0:04:59.278,0:05:03.910
Ou seja, vou trabalhar com números[br]inteiros ou com números reais,

0:05:03.910,0:05:07.412
que são os números flutuantes,[br]que podem ter um número irracional,

0:05:07.412,0:05:11.431
um número negativo ou um número[br]com dízima periódica,

0:05:11.431,0:05:14.663
um número com dízima[br]não periódica, como o Pi,

0:05:14.663,0:05:17.867
número de Euler, número[br]de ouro e assim por diante.

0:05:18.807,0:05:20.703
E, a partir disso, é[br]bom fundamentar,

0:05:20.703,0:05:24.166
porque, em estatística, nós não[br]temos só as variáveis numéricas,

0:05:24.166,0:05:30.922
eu posso ter as variáveis textuais também,[br]as variáveis simbólicas ou categóricas,

0:05:30.922,0:05:34.696
onde essas variáveis categóricas[br]me expressam alguma coisa,

0:05:34.696,0:05:38.577
porque quando você está analisando[br]uma tabela do Excel, por exemplo,

0:05:38.577,0:05:41.675
você não tem só números, às vezes[br]você tem uma coluna de rótulo,

0:05:41.675,0:05:47.873
por exemplo, "unidade da federação", onde[br]você vai ter o nome dos estados brasileiros.

0:05:47.873,0:05:49.955
E, aqui, nós temos[br]que entrar no detalhe

0:05:49.955,0:05:55.100
que a forma como você vai trabalhar[br]esse tipo de dado é muito importante,

0:05:55.100,0:05:57.930
porque o trato que você[br]faz com um número

0:05:57.930,0:06:02.561
não é o mesmo que você faz[br]com uma variável categórica, por exemplo.

0:06:02.561,0:06:05.884
Então, aqui são conceitos fundamentais[br]que nós temos que trazer

0:06:05.884,0:06:07.886
para que a sua jornada[br]seja completa.

0:06:07.886,0:06:11.790
Até mesmo porque, dentro[br]desse mundo da estatística,

0:06:11.790,0:06:15.239
existem algumas nuances[br]que nós temos que preservar.

0:06:15.239,0:06:21.950
Dito isso, então, convido[br]você a trazer mais vontade

0:06:21.950,0:06:26.986
para que esse conhecimento possa[br]gerar algumas situações importantes.

0:06:26.986,0:06:33.969
Então, quando nós falamos de variáveis,[br]constantes, nós falamos, por exemplo,

0:06:33.969,0:06:38.937
de constantes de acoplamento, nós[br]estamos falando de uma variável

0:06:38.937,0:06:43.539
que vai fazer jus, por exemplo,[br]a um modelo preditivo,

0:06:43.539,0:06:47.579
tudo isso envolve estatística,[br]tudo isso nasce da base estatística

0:06:47.579,0:06:51.630
e nós não podemos deixar isso[br]passar de maneira alguma.

0:06:51.630,0:06:53.954
Então, volta aqui[br]comigo rapidinho.

0:06:53.954,0:06:57.962
Falando de variáveis e constantes,[br]quando nós falamos de estatística,

0:06:57.962,0:07:01.670
nós também temos outros conceitos[br]que são mais comuns do nosso cotidiano,

0:07:01.670,0:07:05.616
que são, por exemplo,[br]a média, a mediana,

0:07:06.365,0:07:08.110
e a moda, por exemplo.

0:07:08.110,0:07:13.759
Então nós sabemos que se eu tenho[br]um número "x = 1", por exemplo,

0:07:13.759,0:07:20.553
e eu tenho aqui "y = 2", e se eu[br]quiser calcular a média deles dois,

0:07:20.553,0:07:25.530
basta eu vir aqui, vou jogar uma função[br]"print" para nos ajudar a enxergar na tela,

0:07:25.530,0:07:31.656
somo os dois e divido por dois,[br]até mesmo porque nós sabemos

0:07:31.656,0:07:37.753
que a média aritmética de dois[br]elementos são eles dividido por dois.

0:07:37.753,0:07:43.418
Então, só deixa eu corrigir aqui,[br]colocando um parênteses a mais para nós,

0:07:43.418,0:07:48.967
e nós vamos ver que a média[br]entre 1 e 2 é 1,5, está certo?

0:07:48.967,0:07:55.356
Agora, se nós quiséssemos verificar,[br]por exemplo, a mediana desses dois elementos,

0:07:55.356,0:07:58.038
nós sabemos que a regra[br]para a mediana para números pares

0:07:58.038,0:08:02.070
tem que somar os dois e dividir por dois,[br]então eu vou ter 1,5 também.

0:08:02.070,0:08:07.062
E a moda, na verdade, aqui não se aplica,[br]porque eu não tenho uma situação

0:08:07.062,0:08:10.453
onde, por exemplo, eu posso[br]ter aqui um "z = 2" também,

0:08:10.453,0:08:14.693
para dizer qual é o número que mais[br]se repete, o que, nesse caso aqui, seria o 2.

0:08:14.693,0:08:20.008
Então, trabalhando com dois números,[br]por exemplo, isso aqui não faz sentido.

0:08:20.008,0:08:23.457
Então, aqui, nós começamos[br]a trabalhar com algumas situações

0:08:23.457,0:08:26.700
que possam fazer sentido[br]propriamente dito.

0:08:27.585,0:08:35.340
Dito isso tudo, você agora está começando[br]a ingressar nesse mundo estatístico,

0:08:35.340,0:08:38.790
onde as possibilidades[br]podem acontecer.

0:08:38.790,0:08:44.676
Então, mais do que tudo, sempre lembre[br]que o progresso do estudo é contínuo,

0:08:44.676,0:08:49.188
nós não precisamos ficar[br]antecipando etapas,

0:08:49.188,0:08:52.103
por exemplo, estudar[br]distribuições estatísticas agora

0:08:52.103,0:08:54.853
ou entender melhor algum[br]gráfico complicado.

0:08:54.853,0:08:58.376
O importante é você entender[br]a base com muita cautela.

0:08:59.307,0:09:02.757
E então, o que achou[br]desse conteúdo inicial?

0:09:02.757,0:09:06.481
O que acha de mergulhar[br]nesse conhecimento estatístico?

0:09:06.481,0:09:11.809
Convido você a introduzir o maravilhoso[br]mundo da estatística no seu cotidiano.