Ficamos muito felizes com comentários assim, obrigada!

Valeu, Julia!! Ficamos super felizes

Obrigado! Ficamos contentes com o seu comentário e por ter gostado do conteúdo! Postamos novos vídeos de estatística e data science todas terças e sextas, então não deixe de acompanhar o conteúdo 😄 Obrigado!

Valeu, Davi!!

Valeu, Helton! Ficamos muito felizes com seu comentário! 😁

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Oi, pode explicar? 😢😢

Valeu, Jenyffer! 😀😀

Valeu, Gabriel! 😁😁

Oi Ana! Agradecemos muito sua crítica. Sobre estar um pouco acelerado, estamos trabalhando nisso para os próximos vídeos ficarem ainda melhores. Obrigado! 😊😊

Valeu, Danielle!

Nós agradecemos muito!!

Que bom, Aline!!

Valeu, Lari!

Agrademos muito, Sergio! Temos outros vídeos neste estilo, dê uma conferida! 😁❤️

Obrigado, Levi! 😁

Valeu, Rodrigo!!

Valeu, Michele! Vamos nos atentar a isso nos próximos vídeos 😁

Oi Mike! O erro padrão e o desvio padrão são duas medidas de dispersão ou variabilidade em um conjunto de dados. Ambos medem a magnitude da variação dos dados em relação a média. O erro padrão é uma estimativa da incerteza ou variabilidade na média de uma amostra aleatória. É geralmente usado para avaliar a precisão de uma estimativa da média populacional. O desvio padrão é uma medida da variação dos dados em torno da média. Quanto maior o desvio padrão, maior a dispersão dos dados em relação à média. É uma medida mais precisa da variação dos dados quando comparada ao erro padrão. Em resumo, o erro padrão é uma medida da precisão da estimativa da média de uma amostra, enquanto o desvio padrão é uma medida da variabilidade dos dados em um conjunto.

Oi, Tifany! No exemplo do vídeo temos um nível de significância de 5%, ou seja, podemos construir um intervalo de confiança com 95% de chances de conter a média real do líquido nas garrafas. Para calcular o intervalo de confiança, basta multiplicar o erro padrão pelo percentil associado ao nível de significância observado em uma distribuição normal padrão. Nesse caso, para o nível de significância de 5%, esse valor corresponde à 1,96. Para encontrar esse valor, usamos a tabela da distribuição normal padrão ou uma calculadora de distribuição normal. No caso da tabela, procuramos o valor mais próximo de 0,05 na coluna da cauda superior e encontramos o valor de 1,96. Ficou mais alguma dúvida? Qualquer coisa manda pra gente!

@@Statplace Salvouu, mt obgdd!!!

Bom dia. Como eu sei que no exemplo do video nós temos um nível de significância de 5%? Por que não 10%? Poderia detalhar melhor como valor foi encontrado na tabela. Não consegui associar pelo comentário.@@Statplace

Oi, Pedro! De acordo com o desvio-padrão, o volume das garrafas de suco de laranja é de 52,7 ml e de 6 ml nas de uva. Quanto menor o valor do desvio padrão, mais homogênea é a amostra. Dessa forma, o resultado informa que o dono do restaurante tem uma medida de dispersão capaz de mostrá-lo que o volumes nas garrafas de suco de laranja varia mais do que o volume nas garrafas de suco de uva. E por meio do erro padrão podemos estimar um intervalo de confiança para a média populacional a partir da média amostral calculada. Então o IC para conter a média do volume das garrafas de suco de laranja é 467,4 a 532,6ml. Enquanto que o IC para conter a média do volume das garrafas de suco de uva é 496,3 a 503,7ml.

Bom dia! A margem de erro de uma pesquisa é a estimativa estatística que determina o erro amostral da pesquisa e nos permite saber qual é o intervalo de confiança de seus respectivos dados. Essa estimativa é calculada com o erro padrão. Com a margem de erro é possível avaliar qual o grau de confiança e precisão dos resultados encontrados na pesquisa informam. Quando a margem de erro é muito alta, significa que teremos um intervalo de confiança muito grande (o que não é bom, pois indica que a precisão não é alta). Então temos que, quanto maior for o nível de confiança que você deseja atingir com a sua afirmação, maior será a sua margem de erro, proporcionalmente ao erro padrão.

@@waltersilva77 Boa tarde, Walter! Na parte referente a "Como podemos utilizar o erro padrão?" o vídeo traz um exemplo no qual através do erro padrão pode-se estimar um intervalo de confiança (IC) para a média populacional a partir da média amostral calculada. Dessa forma, é utilizado o erro padrão e um nível de significância de 5% para construir um intervalo de confiança de 95% de probabilidade de conter o verdadeiro valor do parâmetro (média). No vídeo é apresentado que para encontrar o IC deve-se multiplicar o erro padrão * valor crítico. Nesse caso, esse valor é o percentil associado a um nível de significância (5%) observado em uma Distribuição Normal. Diante disso, esse valor (1,96) pode ser encontrado em uma tabela da Distribuição Normal (nessa tabela com base no nível de significância é possível encontrar esse valor/percentil). Dessa forma, para o nível de significância de 5%, esse valor é 1,96.

Oi Marcelo! Tudo bem? Significa que o desvio-padrão do conteúdo das garrafas de suco de laranja é de 52,7 ml e de 6 ml nas de uva. Ou seja, um desvio padrão grande significa que os valores amostrais estão bem distribuídos em torno da média, enquanto que um desvio padrão pequeno indica que eles estão condensados próximos da média. Então temos que, quanto menor o valor do desvio pradão, mais homogênea é a amostra. Dessa forma, o resultado informa que o dono do restaurante tem uma medida de dispersão capaz de mostrá-lo que o volumes das garrafas de suco de laranja varia mais do que no suco de uva. No caso do erro padrão, utilizamos para estimar um intervalo de confiança para a média populacional a partir da média amostral calculada. Assim, o funcionário não precisa abrir centenas de garrafas para verificar como as médias de diferentes amostras podem variar. Então diante disso, pode-se utilizar o erro padrão e um nível de significância (no exemplo 5%). Podemos dizer que o erro padrão é uma medida que ajuda a avaliar a confiabilidade da média calculada (usando o Intervalor de Confiança por exemplo).

Oi, Gabriel! Você teria uma sugestão de como melhorar a didática desse vídeo? Estamos abertos a críticas construtivas.