Construção de ferramentas geogébricas para tratar dados distribuidos por classes / Building geogenic tools to handle class-distributed data

Armando Handaya

Abstract


A maioria dos softwares de cálculos, senão todos, possuem recursos para tratamento estatístico de dados. Calcular a média, o desvio-padrão, a variância, os quartis, … enfim tirar uma medida resumo não é um grande problema. Isso quando os dados são fornecidos. Quando a quantidade desses dados é grande, por exemplo, um conjunto de mil dados, ao invés de digitar literalmente os mil dados pode-se organizá-los em uma tabela de distribuição de frequências. Mesmo neste caso os mesmos softwares ainda dão conta do serviço. Geogebra é um software educacional versátil e abrangente que pode ser utilizado para esse propósito. Nota-se que nele podemos usar o mesmo comando acrescentando apenas um argumento a mais referente às frequências. Entretanto quando os dados são reunidos em uma tabela de frequências por classes, a maioria senão todos esses softwares, não tem recursos para calcular as medidas-resumo. Será necessário fazer um trabalho extra para obter os resultados. Neste texto pretendemos mostrar como podemos construir, no Geogebra, ferramentas que facilitam essa tarefa. Tais ferramentas podem servir de apoio para os professores que ensinam a Estatística Descritiva, embora de forma geral destina-se a quaisquer interessados em aprender a construir ferramentas tecnológica usando o software Geogebra. 


Keywords


Geogebra. Estatística Descritiva. Tabela de Distribuição de Frequência.

References


BUSSAB, W. O. e MORETTIN, P. A. Estatística Básica. São Paulo: Editora Saraiva, 2003.

DE SANTANA, F.T., DE MACEDO, I.M.A., MARCONE, M.H.F., DE SANTANA, F.L. Inovação no processo de ensino e aprendizagem de álgebra linear usando o software geogebra. Braz.J. Develop., Curitiba, v.5, n.9, p.15095-15105 sep.2019 ISSN 2525-8761

GEOGEBRA.org. Manual do Geogebra. Disponível em Acesso: 16/02/2016

MILONE, Giuseppe. Estatística Geral e Aplicada. São Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2004.

TRIOLA, Mário. Introdução à Estatística: 10ªed. Rio de Janeiro: LTC, 2012.




DOI: https://doi.org/10.34117/bjdv6n11-028

Refbacks

  • There are currently no refbacks.