Quais as principais utilidades práticas da realização:
De uma análise descritiva nas observaçōes de uma determinada variável de interesse (indicador) que se pretenda entender como se comporta?

Passo 1

O enunciado pede para listar as utilidades práticas de se realizar uma análise descritiva em observações de um indicador qualquer, ou seja, entender como essa variável se comporta. O conteúdo da matéria é estatística descritiva, que usa medidas e gráficos para resumir e explorar dados.

Passo 2

Uma das primeiras ações da análise descritiva é calcular medidas de posição e de dispersão, pois elas condensam milhares de observações em poucos números que indicam onde ficam o “centro” e o “espalhamento” dos dados.
Em seguida, construímos representações gráficas (histogramas, boxplots, diagramas de dispersão) para visualizar a forma da distribuição, identificar assimetrias, possíveis multimodalidades e tendências gerais.

Passo 3

Outro ponto fundamental é a detecção de outliers e problemas de qualidade: valores extremos ou inconsistentes podem indicar erros de medição, necessidade de limpeza ou fenômenos reais que merecem investigação.
Com as estatísticas e gráficos em mãos, podemos orientar escolhas de modelos estatísticos ou de machine learning (por exemplo, testar normalidade, definir transformações) e fundamentar decisões de negócio ou políticas baseadas em evidências.

Passo 4

Por fim, os resultados da análise descritiva servem para montar relatórios e dashboards claros, facilitando a comunicação dos insights com outros analistas, gestores ou público em geral.

Resposta

  1. Resumir o comportamento do indicador por meio de medidas de posição (média, mediana, moda) e de dispersão (desvio-padrão, variância, intervalo).
  2. Visualizar a forma da distribuição e padrões com gráficos (histogramas, boxplots, etc.).
  3. Identificar outliers e problemas de qualidade nos dados.
  4. Informar e embasar a escolha de modelos estatísticos ou de machine learning.
  5. Apoiar decisões de negócio ou políticas com base em evidências quantitativas.
  6. Facilitar a comunicação de resultados por meio de relatórios e dashboards claros.

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