segunda-feira, 30 de novembro de 2015

terça-feira, 24 de novembro de 2015

Análise de relações: correlação de Spearman (2015-2016)


Análise: Na analise dos gráficos E6 e E8 observamos que têm uma correlação forte positiva, no entanto no exercício E7 o valor apesar de ser positivo é inserido num valor de médio positivo sendo o único mais baixo de todos registados e analisados.


Análise de relações: correlação de Pearson (2015-2016)


Análise: Analisando na generalidade estas correlações são todas positivas. No exercício 1, 2 e 3 a correlação é bastante forte, pois têm um grau de associação elevado entre ambas as variáveis. Na correlação do exercício 4 já é bastante inferior, desta forma observamos que não existe uma associação entre ambas. Para finalizar, no exercício 5 a correlação é media positiva.


Descrição da informação: medidas de concentração - Curva de Lorenz e Índice de Gini (2015-2016)

Análise: Cada ponto da Curva Lorenz representa a percentagem acumulada de trabalhadores detido pela percentagem de salários acumulados. A empresa A apresenta um índice de Gini de 0,3, ou seja, tem uma melhor repartição dos salários do que a empresa B, que apresenta um indici de Gini de 0,35. 


segunda-feira, 23 de novembro de 2015

Análise de tendências: regressão não linear (2015-2016)


Análise:

Exercício F-9: Tem um coeficiente de determinação de 0,99, logo, 99%  da variação do numero de
 visitantes no museu explica-se mediante a variação da distância da residência ao museu, ou seja, a 
variável independente  explica 99% da variação da variável dependente (nº de visitantes no museu). 

Exercício F-10: Tem um coeficiente de determinação de  0,96, logo, 96%  da variação do numero de
 espectadores se explica mediante a variação da distância ao recinto do concerto, ou seja, a variável
 independente (distância ao recinto do concerto) explica 96% da variação da variável dependente 
(nº de espectadores).