Em formação

Como calcular a aptidão relativa a partir da aptidão absoluta com dados de recaptura?


NoGrant 1986, diz:

Para esta análise, a aptidão absoluta de um id individual foi pontuada como 0 se desapareceu e 1 se sobreviveu, e essas pontuações são então convertidas em valores de aptidão relativa dividindo-os pela aptidão absoluta média.

Grant, P. R. 1986. Ecology and Evolution of Darwin's Finches

Se tivermos este conjunto de dados (por exemplo):

id x1 x2 x3 x4 x5 1 1 0 1 0 0 0 2 2 0 0 1 1 0 3 3 1 0 1 1 0 4 4 1 0 1 1 1 5 5 1 0 1 0 0 6 6 0 0 0 1

Imagine que id é uma coluna de indivíduos e o resto (x #) é a aptidão absoluta. Então, como você calcularia a aptidão relativa? Por exemplo, qual seria a aptidão relativa entre x3 e x4? X1 é o primeiro evento de captura. Ou seja, Fui a campo e capturei pássaros para exemplos e anotei quem estava lá (0). Entrei em campo no X2, X3, etc. e observei qual pássaro estava lá.


Portanto, o conjunto de dados é este:

id x3 x4 2 1 1 3 1 1 4 1 1 5 1 0

Vamos supor que capturamos toda a população para que saibamos que um0é realmente um organismo morto (a estimativa é proporcional à aptidão ao longo da vida). Além disso, não há seleção dependente da densidade e as gerações não se sobrepõem.

A sobrevivência para o próximo ano seria o valor de aptidão de todos os indivíduos. Portanto, no ano x4, a aptidão absoluta seriaW = c (1,1,1,0). Então, a aptidão absoluta média seria:W_bar = (1 + 1 + 1 + 0) / 4 = 3/4. Então, para obterC, a aptidão relativa, você divideCporW_bar.w = c (4/3, 4/3, 4/3, 0). Portanto, se você calcularmédia (W / W_bar), deve dar a você1.

Isso é pecadoEndler, J. A. 1986. Natural Selection in the Wild. Princeton University Press, p. 168


Para ilustrar meu comentário:

id x1 x2 x3 x4 x5 grupo 1 1 0 1 0 0 0 1 2 2 0 0 1 1 0 0 3 3 1 0 1 1 0 1 4 4 1 0 1 1 1 1 5 5 1 0 1 0 0 0 6 6 0 0 0 0 1 1

Digamos que o 1 seja o pássaro de asa escura e o zero o pássaro de asa branca. Assim, você pode facilmente executar um modelo em MARK ou Rcapture (ou outros ...) para estimar a sobrevivência de cada grupo.

Digamos que você obtenha uma sobrevivência entre X2 e X3 de 0,70 para a asa escura e de 0,85 para as asas brancas. Supondo que eles tenham o mesmo número de descendentes, você pode calcular a aptidão relativa para a asa branca:

w (branco) = 0,7 / 0,85 = 0,83

É isso que você quer fazer ?


Relativo vs. Intensidade absoluta de exercício

A intensidade do exercício é uma parte importante do seu programa de exercícios. Trabalhar na intensidade certa pode significar a diferença entre melhorias de peso e saúde ou esforço desperdiçado. Você pode julgar sua intensidade em relação ao seu próprio nível de condicionamento físico ou como uma generalização. Outros podem precisar usar seus próprios sentimentos para avaliar sua intensidade.


O que significa Absoluto?

Quando você está olhando para uma perspectiva absoluta, não está levando em consideração outras pessoas ou produtos semelhantes. Você está pegando um objeto como ele é e chegando a uma conclusão com base no que ele tem a oferecer. Por exemplo, existe um conceito de pobreza absoluta que é usado em alguns países para medir a economia. Um limite é estabelecido e as famílias com rendimentos totais abaixo desse limite são marcados como pobres. Este é um método absoluto de contagem do número de pobres em um país.

O conceito de absoluto também é usado no setor de saúde. Existe um risco absoluto de que uma pessoa venha a desenvolver uma doença ou enfermidade no futuro. Quando nada mais de uma pessoa é levado em consideração, todo indivíduo corre um certo risco de desenvolver uma doença mais tarde na vida, dependendo de sua constituição física e mental. Cada indivíduo possui um código genético que é diferente e, portanto, existem diferenças nos riscos absolutos de pessoas diferentes. Por exemplo, uma pessoa pode ter apenas 10% de chance de desenvolver problemas cardíacos mais tarde na vida, enquanto outra pessoa, com base em sua saúde e estilo de vida, pode ter 50% de risco de desenvolver uma doença cardíaca.

Quando se trata de avaliar os alunos também, a avaliação absoluta é usada. A nota absoluta é feita para que o potencial do próprio aluno possa ser identificado. Na classificação absoluta, as notas já estão definidas como mais de 85 é A, mais de 70 e menos de 85 é B, mais de 55 e menos de 70 é C, etc. Assim, cada aluno tem uma chance de pontuação, desde que ele ou ela está trabalhando duro o suficiente para cumprir esses limites de notas.


Como calcular a razão de taxa de não sinônimo para sinônimo de genes codificadores de proteína sob a estrutura de seleção Fisher & # x2013Wright & # x2013

Os primeiros princípios da genética populacional são usados ​​para obter fórmulas que relacionam a razão da taxa de substituição não sinônima à sinônima com os coeficientes de seleção que atuam em sítios de códon em genes que codificam proteínas. Dois casos teóricos são discutidos e dois exemplos de dados reais (um gene do cloroplasto e uma polimerase do vírus) são dados. As fórmulas fornecem muitas informações sobre a dinâmica das substituições não sinônimas e podem informar o desenvolvimento de métodos para detectar a evolução adaptativa.

1. Introdução

Halpern & amp Bruno [1] desenvolveram um modelo para estudar a divergência de genes codificadores de proteínas com base no modelo de Fisher-Wright de mutação, seleção e deriva genética aleatória [2,3]. No modelo, cada sítio de códon específico no gene é atribuído a seu próprio conjunto de adequações de aminoácidos e, em seguida, o modelo de Fisher-Wright é usado para calcular a taxa evolutiva do sítio. O modelo tem visto um ressurgimento nos últimos anos, e variações dele têm sido usadas, por exemplo, para estudar o desempenho de métodos de inferência filogenética [4,5], para estudar o uso de códons [6] e para estimar a distribuição dos coeficientes de seleção em genes codificadores de proteínas [7,8]. Talvez surpreendentemente, o modelo não foi usado para estudar a dinâmica da razão de taxas não sinônimo para sinônimo (também conhecido como ω = dN/dS) de genes codificadores de proteínas e sua importância no estudo da evolução molecular adaptativa.

O objetivo desta nota é propor uma forma de definir e calcular um equivalente do conceito clássico de razão de taxas não sinônima para sinônima, no contexto do modelo de seleção de mutação de Halpern & amp Bruno [1]. Espera-se que, usando os primeiros princípios da genética populacional, possamos obter uma expressão de ω em função dos coeficientes de seleção que atuam em sítios de códon no gene que codifica a proteína. Isso deve fornecer muitos insights sobre a dinâmica evolutiva de locais de códons e deve ser uma vantagem na construção de modelos estatísticos para detectar a evolução adaptativa em genes codificadores de proteínas.

2. O modelo de seleção de mutação por local

Considere a evolução de um site de códon k em um gene codificador de proteína em uma população com N genomas haplóides. Suponha que o site esteja atualmente corrigido para códon eu (ou seja, todos N alelos carregam eu no site k) No quadro de seleção de mutação [1,8], a taxa de substituição (a taxa na qual novos códons mutantes J aparecer e eventualmente se fixar na população) é

A equação (2.1) descreve a substituição de códons em populações como um processo de Markov de tempo contínuo. Isso é sensato se a taxa de mutação por geração for pequena em comparação com o tamanho da população (), de modo que haja pouco polimorfismo na população e, no máximo, dois alelos segregados em um local por vez. A proporção de tempo, πEu, k, aquele site k gastos fixos para eu (ou seja, a frequência estacionária de eu) é

Observe que a equação (2.1) dá a taxa de substituição instantânea, ou seja, a taxa condicionada no local k sendo consertado para eu Atualmente. Por outro lado, ρk é a taxa de equilíbrio, calculada pela média de todos os códons e ponderada por suas frequências estacionárias.

3. A taxa de substituição não sinônima relativa

A razão de taxa de substituição absoluta não sinônimo para sinônimo no site k é ρN, k/ρS, k. No entanto, como as taxas de sinônimos variam de acordo com os sites, precisamos normalizar a proporção pela taxa de taxas de sinônimos do site, e, em seguida, normalizar por (para corrigir as diferentes proporções de substituições de sinônimos e não sinônimos na neutralidade). Isso leva à seguinte definição:

Alternativamente, podemos definir ωk como a taxa relativa não sinônima ωk = N, k onde constante c é definido de forma que a razão seja uma para sequências de evolução neutra, ou seja, sob a restrição. A solução óbvia é levar à mesma definição acima. Observe que c tem a propriedade desejável de ser constante nos sites. O leitor não deve se surpreender com o fato de a taxa sinônima ser excluída da equação (3.1). Ao fazer inferência estatística, as substituições sinônimas têm informações sobre as taxas de mutação neutras e, assim, informam o valor de. Da mesma forma, a taxa relativa de sinônimo no site k é

figura 1uma mostra um exemplo para o rbcL gene de plantas com flores. Os valores de aptidão foram estimados sob o modelo Halpern-Bruno de Tamuri et al. [9], e usamos seus valores para calcular ωk e γk aqui. As taxas médias nos sites são e. Observe que, para muitos sites, as taxas sinônimas são mais rápidas do que para uma sequência de evolução neutra (ou seja, γk & gt 1). Isso se deve à natureza peculiar do código genético juntamente com os vieses mutacionais ().

Figura 1. O não-sinônimo relativo (ωk) e sinônimos (γk) taxas de substituição. (uma) Taxas para o rbcL gene do cloroplasto de monocotiledôneas (plantas com flores). (b) Taxas para o pb2 gene da influenza A. In (uma,b), o condicionamento físico em cada local (FIJ, k) e os parâmetros de mutação () foram estimados sob o modelo de Halpern-Bruno por verossimilhança penalizada (penalidade α = 0,01) e são de [9]. Então, as equações (3.1) e (3.2) são usadas para calcular ωk e γk. No (b), 25 sítios adaptativos (vermelho) foram identificados onde os valores adaptativos são diferentes entre os vírus que evoluem em hospedeiros humanos e aviários (o reservatório natural) [11]. As aptidões para esses sites em cada host foram estimadas sem penalidade e são de [8]. Então, a equação (4.1) é usada para calcular no turno do host. O intervalo de é 0,231–7,64 (os maiores valores estão truncados na figura).

4. A taxa não sinônima durante a evolução adaptativa

Quando a adequação dos aminoácidos é constante ao longo do tempo, os locais passam a maior parte do tempo fixados para o aminoácido ideal. Ocasionalmente, aminoácidos subótimos podem se tornar fixos e, então, substituídos após um curto período de tempo evolutivo. Isso significa que a taxa não sinônima em locais é reduzida em comparação com a taxa para sequências de evolução neutra (ou seja, ωk & lt 1). No entanto, quando as aptidões em locais variam ao longo do tempo (por exemplo, após uma mudança de ambiente ou sob intensa seleção dependente de frequência [10]), a taxa não sinônima pode ser acelerada em comparação com a taxa para sequências de evolução neutra (ωk & gt 1). Agora estudamos o caso em que as aptidões mudam como uma adaptação a um novo ambiente.

Considere um site k onde a aptidão de eu está no ambiente UMA. As frequências estacionárias e as taxas de substituição instantâneas são. Agora, imagine que o ambiente muda (por exemplo, uma população de mamíferos vivendo em um clima repentinamente mais frio, ou um vírus colonizando um novo hospedeiro, onde o ambiente intracelular no novo hospedeiro é diferente do hospedeiro reservatório). A aptidão de eu no novo ambiente B é agora . A probabilidade de o site estar atualmente corrigido para eu no momento da mudança de ambiente é, mas a taxa de substituição é agora a do novo ambiente. Assim, as taxas absolutas e relativas não sinônimas esperadas no a mudança de ambiente são

Se a mudança nos valores de aptidão for grande, a taxa será muito acelerada (). Isso ocorre porque o local provavelmente ficará fixo para um aminoácido subótimo no novo ambiente, e novas mutações para aminoácidos ideais serão fixadas rapidamente. No entanto, se a mudança de aptidão for moderada, a taxa ainda pode ser inferior à taxa neutra ().

figura 1b mostra um exemplo para o pb2 gene do vírus influenza. Os valores de aptidão foram estimados sob o modelo Halpern – Bruno de Tamuri et al. [9]. Um subconjunto de 25 sites adaptativos (onde os valores adaptativos são diferentes para vírus que evoluem em hospedeiros humanos e aviários [8,11]) foram identificados por Tamuri et al. [11], e suas aptidões estimadas por Tamuri et al. [8]. Usamos as estimativas para calcular ωk, γk e aqui. A linhagem clássica da gripe humana provavelmente se originou de uma mudança de hospedeiro de um reservatório de ave para um mamífero no início do século XX [12]. Calculamos na mudança putativa do hospedeiro. A taxa média em sites adaptáveis ​​é (em todos os sites e). Observe que, para 16 sites nos quais os condicionamentos são diferentes entre os hosts, encontramos isso. Isso indica que o critério ωk & gt 1 para detectar a evolução adaptativa é conservador neste caso.

A probabilidade de o site ser corrigido para eu, Tempo t depois que a mudança de ambiente é

As probabilidades de transição na equação (4.2) são funções de decaimento exponencial do tempo e, portanto, também é um decaimento exponencial. Inicialmente, o valor de será alto, e conforme o tempo vai para o infinito, se aproximará do valor estacionário dado pela equação (3.1). Em outras palavras, logo após uma mudança de ambiente, uma explosão de substituições adaptativas ocorrerá em locais onde os valores adaptativos mudaram, e as substituições se acumularão até que o gene codificador de proteína alcance um estado de equilíbrio adaptativo. Por exemplo, figura 2uma mostra a decadência de para os 25 sítios adaptativos no pb2 gene após uma mudança de hospedeiro.

Figura 2. (uma) Decadência na taxa relativa não sinônima após uma mudança de host para 25 sites adaptativos (linhas cinza) no pb2 gene da gripe. A linha sólida é a média entre os 25 sites,. Com o passar do tempo, aproxima-se da média de longo prazo (linha pontilhada). (b) A taxa não sinônima relativa em função do coeficiente de seleção médio nos locais. Pontos rosa: os valores de aptidão para 10.000 sites foram amostrados a partir de distribuições normais com média 0 e σ = 0, ..., 10. Em seguida, as equações (3.1) e (5.1) foram usadas para calcular ωk e . Pontos cinza: outro conjunto de 10.000 valores de aptidão foram amostrados como acima, então as equações (4.2) e (5.1) foram usadas para calcular e sob o modelo de mudança de ambiente. Linha sólida: S/ (1 - exp (-S)).

5. Conclusão

Autores anteriores mostraram que a relação entre a taxa não sinônima e o coeficiente de seleção é de aproximadamente ω = S/ (1 - exp (-S)) [13,14], mas a aproximação se baseia no modelo de sítios infinitos ou assume que todos os aminoácidos mutantes têm a mesma adequação. As equações (3.1) e (4.1) fornecem aproximações mais realistas, mas são difíceis de visualizar. Considere um site corrigido para eu. A probabilidade de que a próxima mutação seja J é para euJ. Com o tempo, a proporção de eu para J mutações no site serão πEu, kPEU J. Assim, o coeficiente de seleção médio em mutações no local k é

No modelo de seleção de mutação no local, calcula-se primeiro os coeficientes de seleção e, portanto, pode-se saber se um local esteve sob seleção positiva sem calcular ωk [8]. No entanto, o modelo é super parametrizado, computacionalmente caro e os valores adaptativos podem ser bem estimados apenas em grandes conjuntos de dados [9]. Em vez disso, o modelo deve ser uma vantagem no raciocínio evolucionário e na construção de modelos. Por exemplo, o comportamento de ωk em modelos mais complexos (como seleção dependente de frequência [10], adaptação a mudanças graduais de ambiente [10] ou seleção no uso de códons [6]) também podem ser estudados sob a estrutura de seleção por mutação local. Este será um esforço válido, pois lançará luz sobre nossa capacidade de detectar evolução adaptativa em sequências moleculares.

Acessibilidade de dados

Os dados que acompanham este estudo estão disponíveis em Dryad doi: 10.5061 / dryad.3r3q4.


Como calcular sua massa gorda relativa (RFM)

A beleza do RFM é que ele pode ser determinado com nada mais sofisticado do que uma fita métrica e um pouco de matemática simples.

Primeiro, pegue uma fita métrica e registre sua altura e circunferência da cintura. Para obter os melhores resultados para a cintura, coloque a fita métrica na parte superior do osso do quadril e enrole-a ao redor do corpo. (Você pode medir em qualquer unidade que desejar: polegadas, centímetros, etc., uma vez que a massa gorda relativa é uma proporção - apenas certifique-se de usar o mesmo nit para ambas as medições.)


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Fórmula VO2 Máx:

Definição de VO2 Máx

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Como calcular o VO2 máximo

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Conclusão

Os métodos de controle baseados no acasalamento dos machos, como a técnica de inseto estéril ou outros métodos de controle genético, são alguns dos mais promissores propostos atualmente para contribuir para o controle contínuo do mosquito em uma era de aumento da resistência aos inseticidas. Eles precisarão ser informados por um melhor entendimento da biologia, ecologia e comportamento do mosquito do que temos agora. Este estudo mostra claramente que experimentos de MRR baseados em machos podem ser usados ​​para estimar alguns parâmetros de populações de machos selvagens, como tamanho da população, dispersão, sobrevivência e uma ideia da dinâmica espacial e temporal em uma determinada localidade. A amostragem por enxame parece ser o método mais confiável para monitorar mosquitos machos no campo, mas deve ser associada ao PSC para ter estimativas mais precisas dos parâmetros populacionais e para capturar a amplitude do comportamento do mosquito. Os experimentos de MRR também serão importantes para investigações e avaliação da aptidão de campo de potenciais candidatos a mosquitos machos em futuros programas de pesquisa de controle de vetores.


Como a riqueza e abundância relativa de espécies afetam a diversidade de espécies?

Riqueza de espécies e abundância relativa são os dois fatores que são considerados ao medir a diversidade de espécies.

Explicação:

Riqueza de espécies e abundância relativa são os dois fatores que são considerados ao medir a diversidade de espécies. A riqueza de espécies se refere ao número de espécies em uma área. A abundância de espécies se refere ao número de indivíduos por espécie. A abundância relativa de espécies é o quão comum uma espécie é em relação a outras espécies em um local definido.

Por exemplo, na imagem abaixo, podemos ver que essas duas comunidades são compostas pela mesma espécie e são idênticas quanto à riqueza de espécies. Eles têm quatro espécies diferentes de árvores. No entanto, eles diferem em relação à abundância relativa de espécies:

A Comunidade 2 é composta principalmente pela espécie A. A espécie A tem alta abundância relativa de espécies em comparação com as espécies B, C e D. Se olharmos para a Comunidade 1, cada uma das quatro espécies contribui com 25% da população. A abundância relativa de cada espécie é mais uniformemente distribuída do que a Comunidade 1.

Embora ambas as comunidades tenham a mesma riqueza de espécies, a Comunidade 1 teria maior diversidade devido à abundância relativa de cada espécie presente.

Para concluir, o número de fatores de espécies na diversidade de espécies, mas também o número de indivíduos em cada espécie também é considerado. Ambos afetam a diversidade de espécies.


Diferença entre absoluto e relativo

Absoluto veio das palavras latinas absoluto e absolvere, que significam “libertar ou separar”. Absoluto é definido como livre de qualquer limitação, qualificação, condição ou restrição. Quando usado como adjetivo, significa final e não passível de modificação.

Além disso, algo que é concebido como absoluto depende de qualquer outra coisa e está além do controle humano. Nenhum ser mortal pode influenciar o absoluto. É neste sentido que Deus é chamado de Absoluto por um teísta.

Em Física, absoluto é independente de padrões arbitrários ou de propriedades particulares de substâncias ou sistemas. Refere-se a um sistema de unidades, como o sistema centímetro-grama-segundo, baseado em algumas unidades primárias de comprimento, massa e tempo. Pertence a uma base de medição em um zero absoluto ou unidade.

Relativo veio da palavra latina relativus, que significa “relacionar”. É definido como algo dependente de condições externas para sua natureza específica, tamanho, etc. em oposição a absoluto ou independente.

Sua natureza específica existe apenas em relação ou em proporção a alguma outra coisa. Por exemplo, “o valor é relativo à demanda”.

Tudo sustenta uma capacidade absoluta e relativa. Um é absoluto, pois é irrestrito, é relativo, bem como é uma parte do universo, e está em relação ao todo.

Comparando o absoluto de uma quantidade científica sendo medida com alguma outra, uma medição relativa como a densidade nos leva a definir a densidade absoluta como a massa de uma substância por unidade de volume a uma temperatura especificada. A densidade relativa (também chamada de gravidade específica) seria a razão entre a densidade de uma determinada substância e a densidade de um determinado material de base. O uso de densidade relativa é preferido em vez do termo gravidade específica, uma vez que este significa densidade relativa em relação à água.

A densidade relativa é uma quantidade sem unidade. Se alguma substância for mais densa do que a água, sua densidade relativa será maior que um e afundará na água. Se a densidade relativa resultante for exatamente 1, isso significa que as densidades são iguais. Se a densidade relativa de uma substância for menor que um, ela será menos densa que a referência e flutuará na água.

Resumo:
1. O relativo é sempre proporcional ao todo. Absoluto é o total de toda a existência.
2. Relativo é dependente, enquanto absoluto é independente.
3. O absoluto pode ser pensado ou concebido por si só.


Média, mediana, modo, calculadora de alcance

Forneça números separados por vírgula para calcular.

A palavra mean, que é um homônimo para várias outras palavras do idioma inglês, é igualmente ambígua, mesmo na área da matemática. Dependendo do contexto, seja matemático ou estatístico, o que se entende por "médias" muda. Em sua definição matemática mais simples sobre conjuntos de dados, a média usada é a média aritmética, também conhecida como expectativa matemática ou média. Nessa forma, a média refere-se a um valor intermediário entre um conjunto discreto de números, ou seja, a soma de todos os valores do conjunto de dados, dividido pelo número total de valores. A equação para o cálculo da média aritmética é virtualmente idêntica à do cálculo dos conceitos estatísticos de população e média amostral, com pequenas variações nas variáveis ​​utilizadas:

A média é freqüentemente denotada como x & # 772, pronuncia-se "x bar" e até mesmo em outros usos quando a variável não é x, a notação de barra é um indicador comum de alguma forma de média. No caso específico da média da população, ao invés de usar a variável x & # 772, o símbolo grego mu, ou & mu, é usado. Da mesma forma, ou melhor, de forma confusa, a média da amostra nas estatísticas é frequentemente indicada com uma letra maiúscula X & # 772. Dado o conjunto de dados 10, 2, 38, 23, 38, 23, 21, a aplicação do somatório acima resulta em:

Conforme mencionado anteriormente, esta é uma das definições mais simples da média, e algumas outras incluem a média aritmética ponderada (que difere apenas porque certos valores no conjunto de dados contribuem com mais valor do que outros) e a média geométrica. A compreensão adequada de determinadas situações e contextos geralmente pode fornecer a uma pessoa as ferramentas necessárias para determinar qual método estatisticamente relevante usar. Em geral, a média, a mediana, o modo e o intervalo devem, idealmente, ser calculados e analisados ​​para uma determinada amostra ou conjunto de dados, uma vez que elucidam diferentes aspectos dos dados fornecidos e, se considerados isoladamente, podem levar a deturpações dos dados, como será demonstrado nas seções a seguir.

Mediana

O conceito estatístico de mediana é um valor que divide uma amostra de dados, população ou distribuição de probabilidade em duas metades. Encontrar a mediana envolve essencialmente encontrar o valor em uma amostra de dados que tem uma localização física entre o resto dos números. Observe que, ao calcular a mediana de uma lista finita de números, a ordem das amostras de dados é importante. Convencionalmente, os valores são listados em ordem crescente, mas não há razão real para que listar os valores em ordem decrescente forneça resultados diferentes. No caso em que o número total de valores em uma amostra de dados é ímpar, a mediana é simplesmente o número no meio da lista de todos os valores. Quando a amostra de dados contém um número par de valores, a mediana é a média dos dois valores intermediários. Embora isso possa ser confuso, basta lembrar que, embora a mediana às vezes envolva o cálculo de uma média, quando esse caso surgir, ela envolverá apenas os dois valores intermediários, enquanto uma média envolve todos os valores na amostra de dados. Nos casos ímpares em que há apenas duas amostras de dados ou há um número par de amostras em que todos os valores são iguais, a média e a mediana serão as mesmas. Dado o mesmo conjunto de dados de antes, a mediana seria adquirida da seguinte maneira:

Depois de listar os dados em ordem crescente e determinar que há um número ímpar de valores, fica claro que 23 é a mediana neste caso. Se houver outro valor adicionado ao conjunto de dados:

2,10,21,23,23,38,38,1027892

Como há um número par de valores, a mediana será a média dos dois números do meio, neste caso 23 e 23, a média dos quais é 23. Observe que, neste conjunto de dados em particular, a adição de um valor atípico (a valor bem fora da faixa de valores esperada), o valor 1.027.892, não tem efeito real no conjunto de dados. No entanto, se a média for calculada para este conjunto de dados, o resultado será 128.505,875. Esse valor claramente não é uma boa representação dos sete outros valores no conjunto de dados que são muito menores e mais próximos em valor do que a média e o valor atípico. Essa é a principal vantagem de usar a mediana na descrição dos dados estatísticos quando comparada à média. Embora ambos, bem como outros valores estatísticos, devam ser calculados ao descrever os dados, se apenas um puder ser usado, a mediana pode fornecer uma estimativa melhor de um valor típico em um determinado conjunto de dados quando há variações extremamente grandes entre os valores.

Nas estatísticas, o modo é o valor em um conjunto de dados que possui o maior número de recorrências. É possível que um conjunto de dados seja multimodal, o que significa que ele tem mais de um modo. Por exemplo:

Ambos 23 e 38 aparecem duas vezes cada, tornando ambos um modo para o conjunto de dados acima.

Da mesma forma que a média e a mediana, o modo é usado como uma forma de expressar informações sobre variáveis ​​aleatórias e populações. Ao contrário da média e da mediana, entretanto, o modo é um conceito que pode ser aplicado a valores não numéricos, como a marca de chips de tortilla mais comumente comprados em um supermercado. Por exemplo, ao comparar as marcas Tostitos, Mission e XOCHiTL, se for verificado que na venda de chips de tortilha, XOCHiTL é a moda e vende na proporção de 3: 2: 1 em comparação com os chips de tortilla da marca Tostitos e Mission respectivamente, a proporção pode ser usada para determinar quantas sacolas de cada marca devem ser estocadas. No caso de vender 24 sacolas de tortilla chips durante um determinado período, a loja estocaria 12 sacolas de chips XOCHiTL, 8 de Tostitos e 4 de Mission se usar a modalidade. Se, no entanto, a loja simplesmente usasse uma média e vendesse 8 sacolas de cada, ela poderia perder 4 vendas se um cliente desejasse apenas chips XOCHiTL e nenhuma outra marca. Como fica evidente neste exemplo, é importante levar em consideração todos os tipos de valores estatísticos ao tentar tirar conclusões sobre qualquer amostra de dados.

Faixa

O intervalo de um conjunto de dados nas estatísticas é a diferença entre o maior e o menor valor. Embora intervalo tenha significados diferentes em áreas diferentes da estatística e da matemática, esta é sua definição mais básica e é a que é usada pela calculadora fornecida. Usando o mesmo exemplo:

O intervalo neste exemplo é 36. Similarmente à média, o intervalo pode ser significativamente afetado por valores extremamente grandes ou pequenos. Usando o mesmo exemplo anterior:

2,10,21,23,23,38,38,1027892

O intervalo neste caso seria 1.027.890 em comparação com 36 no caso anterior. Como tal, é importante analisar exaustivamente os conjuntos de dados para garantir que os valores discrepantes sejam contabilizados.


Assista o vídeo: Frequência absoluta e relativa (Janeiro 2022).