Estatística Básica Aplicada/segmentação de multiconjuntos

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segmentação em classes

Procedimentos para Predefinição:EBA-subtit permitem a segmentar um multiconjunto qualquer em classes que tenham significado para discernir diferentes tipos de elemento dentro do conjunto maior, ou seja, formando conjuntos K ...

... Na seção de Predefinição:EBA-subtit temos um exemplo de uso da "hipótese da distribuição uniforme".

Número de classes

Não existe um critério, mas uma boa prática é o uso da raiz quadrada do número de amostras, ou seja, se V é um multiconjunto composto de n(V) elementos, tomamos o arredondamento da sua raiz, round(sqr(n(V))), como "bom chute" para o número de classes.

Em Predefinição:EBA-ref foi adotada a seguinte convenção:

• no exemplo da Tabela-1 temos a definição implícita de um multiconjunto T de amostras de tempo, $T=\{t_i\in \mathbb{N}:t_i\text{ foi a quantia de minutos gasta por um consumidor }con{s}_i\text{ falando durante 1 mes no seu celular}\}$
• na página 13 define-se $n=n(T)$ como o número de amostras (número de consumidores), e o número sugerido de classes como $k=\sqrt{n}$

segmentação de domínio numérico em intervalos uniformes

... Na página 12 de Predefinição:EBA-ref é definida a amplitude total (A) como sendo a diferença entre o maior e o menor valores de um conjunto ou multiconjunto de amostras (dados amostrais), ou seja,

• $T=\{t_i\in \mathbb{N}:t_i\text{ foi a quantia de minutos gasta por um consumidor }con{s}_i\text{ falando durante 1 mes no seu celular}\}$
• $t_{min}\le t_i$ para qualquer $t_i\in T$
• $t_{max}\ge t_i$ para qualquer $t_i\in T$
• $A=t_{max}-t_{min}$

Na página 15 relembra que A é a amplitude total, k é o número de classes, e então define amplitude de classe como:

$c=\frac{A}{k-1}=(t_{max}-t_{min})/(k-1)$

e então, tomando c como referência, estabelece os intervalos: