sexos <- c('F', 'M')
typeof(sexos) [1] "character"is.factor(sexos)[1] FALSEsexos <- factor(c('F', 'M'))
is.factor(sexos)[1] TRUEtypeof(sexos)[1] "integer"class(sexos)[1] "factor"20 Introdução
Status 🟨🟨🟨
Neste capítulo serão discutidos alguns dos principais conceitos de Estatística e que serão base para a continuação.
20.1 Dados Qualitativos
São dados não numéricos, podem ser nominais ou ordinais. Opeações amtemáticas, como somas, diferenças, etc não fazem sentido apra este tipo de dado.
20.2 Dados Quantitativos
São dados numéricos como contagens, medidas, etc. Podem ser contínuos (assumem valores do conjunto do números Reais) ou discretos (assumem um conjunto finito de valores).
20.3 População
O termo população é usado em estatística no sentido de todo um conjunto de dados de interesse.
20.4 Amostra
Amostra é a definição usada para frações de uma população.
20.5 Parâmetros
Parâmetros são valores numéricos de uma população.
20.6 Estatísticas
Semelhante ao parâmetro, uma estatística trata de valores referentes a um grupo. Mas neste caso o grupo é uma parte da população, ou seja, uma amostra.
20.7 Tipos de Dados
20.7.1 Nominal
Dados do tipo nominal são qualitativos, usados para nomeação (rótulos) de grupos, classes, categorias, etc. Nenhum cálculo matemático pode ser feito sobre estes dados.
Um exemplo bastante comum de dado nominal é o sexo, geralmente descritos pelos valores F e M. Em R os dados nominais são criados com a função factor.
Note que números podem ser usados como dados nominais e ainda assim não podem ser feitas operações matemáticas sobre eles.
sexos <- factor(c('1', '2'))
sexos + 2Warning in Ops.factor(sexos, 2): '+' não faz sentido para fatores[1] NA NA20.7.2 Ordinal
20.7.3 Intervalar
20.7.4 Razão
Larson e Farber (2007)
Gary A. simon (2000)
Luiz Paulo Fávero (2017) R Core Team (2023)
Última atualização: 11/10/2024 - 21:47:23