COMPETÊNCIA12/2025
COMO INTERPRETARMatemática transparente

Metodologia

Conheça as ideias por trás de cada análise e entenda o que os resultados significam.

Resultados verificados
As medidas apresentadas pelo observatório são conferidas automaticamente para garantir resultados consistentes.

Média aritmética

x̄ = (1/n) ∑ xᵢ

Soma os valores finitos com soma compensada (math.fsum) e divide por n. A operação de soma é elementar, não uma medida estatística pronta.

Mediana

mediana = P₅₀

Valor central da sequência ordenada; em tamanho par, média dos dois elementos centrais. Implementada pela mesma convenção de percentis.

Moda e multimodalidade

M = {x : frequência(x) = frequência máxima}

Retorna todas as modas em ordem. Convenção declarada: quando todos os valores ocorrem uma vez, retorna lista vazia (amodal). Nenhum desempate arbitrário.

Variância e desvio padrão

σ² = ∑(xᵢ − x̄)²/n | s² = ∑(xᵢ − x̄)²/(n − 1)

Implementação em duas passagens para reduzir cancelamento numérico. Desvio padrão é a raiz da variância. A versão amostral exige n ≥ 2; a populacional descreve o universo filtrado.

Quartis e percentis

h = (n − 1)p/100; j = ⌊h⌋; Pₚ = x₍ⱼ₎ + (h − j)(x₍ⱼ₊₁₎ − x₍ⱼ₎)

Interpolação linear tipo 7, equivalente a numpy.percentile(method='linear'). Índices começam em zero. Q1 = P25, Q2 = P50 e Q3 = P75; extremos p=0/100 são tratados diretamente.

Amplitude e coeficiente de variação

A = máximo − mínimo | CV = 100 × desvio / |média|

CV é percentual e fica indefinido com média zero. A convenção de valor absoluto é explícita; seu uso faz sentido sobretudo em escalas de razão, como contagens e valores positivos.

Covariância e Pearson

cov(X,Y) = ∑(xᵢ − x̄)(yᵢ − ȳ)/(n − 1); r = Sxy / √(Sxx Syy)

Pares são preservados. No serviço, um par com ausência em X ou Y é excluído conjuntamente e contado. Pearson fica indefinido se uma das variáveis for constante.

Regressão linear por mínimos quadrados

β₁ = Sxy/Sxx; β₀ = ȳ − β₁x̄; ŷ = β₀ + β₁x

A reta minimiza a soma dos quadrados dos resíduos verticais. X constante impede estimar a inclinação. Predições fora do domínio observado são sinalizadas, nunca disfarçadas como certezas.

Coeficiente de determinação

R² = 1 − ∑(yᵢ − ŷᵢ)² / ∑(yᵢ − ȳ)²

Calculado pelos resíduos, não copiado do quadrado de Pearson. Y constante torna o denominador zero: retorna indefinido. Em regressão simples com intercepto, r² e R² coincidem (caso não degenerado).

Regra do IQR e assimetria

IQR = Q3 − Q1; limites = [Q1 − 1,5 IQR; Q3 + 1,5 IQR]

Atípicos são marcados, não removidos. Bigodes são valores observados dentro dos limites. A interpretação usa o terceiro momento padronizado populacional g1; média maior que mediana, isoladamente, não basta.

Simulação de Monte Carlo

fₙ = acertos/n | E(X̄) = μ; DP(X̄) = σ/√n

Gerador pseudoaleatório local com semente. TCL: sorteios independentes com reposição da distribuição empírica do recorte. O erro padrão teórico usa o desvio populacional. A simulação não demonstra representatividade de pessoas ou causalidade.

Distribuições e escala dos gráficos

Normal: (μ,σ) | Exponencial: λ = 1/x̄ | Poisson: λ = x̄

Normal usa média e desvio populacional; Uniforme usa mínimo e máximo. PDF contínua é sobreposta a histograma de densidade. Poisson é massa discreta, desenhada em inteiros e comparada à frequência relativa. Não há selo automático de bom ajuste.