Estatística

A estatística usa métodos científicos de amostragem (como amostragem estratificada com um erro controlado dentro de ± 3%) para inferir de uma amostra para uma população. Os conceitos centrais incluem: seleção representativa da amostra (com base na fórmula de n=[Z ² × p × (1-p)]/e ² para calcular o tamanho da amostra) e análise quantitativa de fenômenos estatísticos (como 95% dos dados que se enquadram na média ± 2 desvios padrão em uma distribuição normal). Em aplicações modernas, a estatística fornece suporte metodológico para ensaios clínicos (p-valor<0,05 como padrão de significância), pesquisa de mercado (precisão de segmentação de consumidores de 85%) e controle de qualidade (padrão Six Sigma). Vale ressaltar que, embora a análise de big data tenha melhorado a precisão da previsão, é necessário evitar cerca de 15% de correlações falsas.

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  A estatística usa métodos científicos de amostragem (como amostragem estratificada com um erro controlado dentro de ± 3%) para inferir de uma amostra para uma população. Os conceitos centrais incluem: seleção representativa da amostra (com base na fórmula de n=[Z ² × p × (1-p)]/e ² para calcular o tamanho da amostra) e análise quantitativa de fenômenos estatísticos (como 95% dos dados que se enquadram na média ± 2 desvios padrão em uma distribuição normal). Em aplicações modernas, a estatística fornece suporte metodológico para ensaios clínicos (p-valor<0,05 como padrão de significância), pesquisa de mercado (precisão de segmentação de consumidores de 85%) e controle de qualidade (padrão Six Sigma). Vale ressaltar que, embora a análise de big data tenha melhorado a precisão da previsão, é necessário evitar cerca de 15% de correlações falsas.