Aula 07: Tendências Centrais

Esta aula encerra o Módulo 1 — Análise Exploratória, conectando a leitura visual das distribuições às medidas de centro e dispersão.

Materiais da aula

Slides

Apresentação usada em sala.

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Material de apoio

Análise guiada do dataset Billboard.

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Base de dados de apoio

Músicas da Billboard com duração, gênero, ano e popularidade.

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Objetivos

  • Diferenciar população e amostra em uma análise descritiva.
  • Reforçar a regra: visualizar antes de agregar.
  • Ler histogramas e CDFs empíricas.
  • Interpretar média, mediana, quartis e quantis.
  • Comparar média e mediana em presença de outliers.
  • Introduzir medidas de dispersão: intervalo, variância e desvio padrão.
  • Discutir transformações e escalas logarítmicas.
  • Apresentar, como extensão, médias geométrica e harmônica.

Conceitos centrais

  • população;
  • amostra;
  • histograma;
  • CDF empírica;
  • média;
  • mediana;
  • quartis;
  • boxplot;
  • quantis;
  • dispersão;
  • intervalo;
  • variância;
  • desvio padrão;
  • transformações logarítmicas;
  • média geométrica;
  • média harmônica.

Narrativa da aula

A aula mantém o conteúdo conceitual previsto para tendências centrais, mas usa um exemplo central novo: o dataset Billboard Hits Songs, disponível no Kaggle em dem0nking/billboard-hits-songs-dataset. O objetivo é entender como resumir uma coluna numérica sem esconder sua distribuição.

A aula começa com uma análise descritiva básica da base: dimensões, colunas, valores ausentes, categorias e unidades. Depois insiste em visualização: histograma, CDF empírica e leitura de proporções acumuladas. A segunda metade discute medidas de resumo: média, mediana, quartis, boxplot e dispersão. No final, entram transformações e outras médias como material extra.

Material de apoio da aula

O notebook usa o dataset Billboard Hits Songs, com título, artista, gênero, duração, álbum e popularidade. Ele foi desenhado para permitir:

  • baixar a base diretamente do Kaggle com kagglehub;
  • fazer uma análise descritiva básica antes dos resumos;
  • visualizar a distribuição das durações;
  • comparar média e mediana;
  • adicionar uma faixa muito longa e observar o efeito no resumo;
  • construir CDF empírica;
  • ler quartis, quantis e boxplots;
  • interpretar a regra de 1,5 vezes o IQR;
  • comparar dispersões e visualizar variância;
  • discutir quando uma escala logarítmica ajuda.

Veja Aula 07: tendências centrais com dados do Billboard.

O notebook também termina com propostas de investigação para estudo autônomo.

Bibliografia da aula

Bibliografia principal

  • Lau, Gonzalez e Nolan, Capítulo 10 — Exploratory Data Analysis: forma, centro, dispersão, quantis e leitura visual de distribuições.
  • Adhikari, DeNero e Wagner, Seção 14.1 — Properties of the Mean: definição, propriedades e sensibilidade da média.
  • Renato Assunção, Fundamentos Estatísticos para Ciência da Computação, capítulos iniciais de estatística descritiva: média, mediana, quantis, variância e desvio padrão.

Bibliografia complementar

  • NIST/SEMATECH, Measures of Location: comparação entre medidas de posição e robustez a assimetria e valores extremos.