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Data Processing

Calculadora estatística geral

· Última atualização:2026-09-19

Cole uma ou duas colunas de números e receba a suíte descritiva completa — média/mediana/moda, variância amostral e populacional, quartis e percentis tipo 7, MAD, assimetria e curtose ajustadas, atípicos de Tukey — mais covariância, r de Pearson, rho de Spearman com empates corrigidos e regressão por mínimos quadrados para duas colunas.

Detalhes

O que esta ferramenta ajuda você a fazer

Cada quantidade é calculada pelas fórmulas padrão, com as convenções que os estatísticos realmente discutem tornadas explícitas. Quartis e percentis usam a interpolação linear "tipo 7" padrão do R: h = (n − 1)·p + 1 sobre a amostra ordenada, de modo que Q1/Q3 coincidem com R, pandas e o PERCENTILE.INC do Excel. A variância e o desvio-padrão vêm nos dois sabores — amostral (dividir por n − 1, o estimador não viesado para uma amostra) e populacional (dividir por n) — e a troca de base decide qual alimenta o coeficiente de variação e o erro-padrão da média. A forma segue as convenções de momentos: a assimetria aparece como a razão de momentos enviesada g1 = m3/m2^(3/2) e como a G1 de Fisher–Pearson ajustada G1 = √(n(n−1))/(n−2)·g1 que o SKEW do Excel devolve; a curtose é em excesso (normal = 0), com a g2 enviesada g2 = m4/m2² − 3 e a G2 ajustada para amostras pequenas. Os atípicos usam as cercas de Tukey (Q1 − 1,5·IQR, Q3 + 1,5·IQR) sobre esses mesmos quartis tipo 7. Ao colar uma segunda coluna acrescenta-se a suíte bivariada: covariância amostral, r de Pearson sobre os pares brutos, rho de Spearman calculado como Pearson sobre ranks médios (a definição corrigida por empates — o atalho 6Σd² fica errado assim que há empates) e a reta de mínimos quadrados ŷ = inclinação·x + intercepto com R². A entrada aceita qualquer mistura de espaços, vírgulas, ponto e vírgula e tabulações, além de notação científica; tokens que não são números válidos são rejeitados de cara em vez de descartados em silêncio.

Execução

Executar esta ferramenta

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Exemplos

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Escrito pela equipe Elysia Tools

Guia de uso da ferramenta

Veja quando usar esta ferramenta, o que ela suporta e como os usuários a aplicam.

Fatos principais

Categoria
Data Processing
Tipos de entrada
textarea, select, number, checkbox
Tipo de saída
html
Cobertura de exemplos
4
API pronta
Sim

Visão geral

Calcule instantaneamente a suíte descritiva e bivariada completa colando uma ou duas colunas de dados numéricos com suporte a notação científica e múltiplos delimitadores.

Quando usar

  • Análise exploratória rápida de distribuições univariadas com medidas de tendência central, dispersão e assimetria.
  • Identificação objetiva de valores discrepantes (outliers) utilizando o método das cercas de Tukey com quartis tipo 7.
  • Avaliação de relações bivariadas entre duas variáveis por meio de covariância, correlação de Pearson, Spearman e regressão linear.

Como funciona

  1. 1Insira ou cole a sequência numérica no campo principal, separando os valores por espaços, vírgulas, ponto e vírgula, tabulações ou quebras de linha.
  2. 2Opcionalmente, adicione uma segunda série numérica com a mesma quantidade de valores para desbloquear análises de correlação e regressão linear.
  3. 3Defina a base da variância (amostral com n−1 ou populacional com n), a precisão das casas decimais e a exibição de atípicos.
  4. 4Obtenha o relatório estatístico detalhado com métricas univariadas completas e parâmetros de regressão calculados automaticamente.

Casos de uso

  • Estudantes e pesquisadores que precisam validar rapidamente cálculos de estatística descritiva e testes de hipóteses preliminares.
  • Analistas de dados realizando auditoria rápida de métricas resumidas, assimetria (Fisher-Pearson) e curtose em conjuntos de dados.
  • Engenheiros e cientistas comparando séries experimentais emparelhadas para verificar correlação linear e coeficientes de determinação (R²).

Exemplos

1. Análise descritiva univariada com detecção de outlier

Analista de Qualidade

Contexto

Uma equipe de produção registrou medições de espessura de peças e precisa avaliar a dispersão e detectar eventuais peças fora do padrão.

Problema

Calcular média, mediana, desvio padrão amostral e identificar peças com medidas anômalas.

Como usar

Cole os valores medidos na caixa principal, selecione a base amostral (n−1) e marque a opção para exibir atípicos.

Números: 2 4 4 4 5 5 7 9 | Base: Amostral (n−1) | Decimais: 4 | Mostrar atípicos: Sim

Resultado

Relatório completo exibindo média 5,0000, mediana 4,5000, desvio padrão amostral 2,1381, G1 de 0,8185 e o valor 9 identificado como outlier de Tukey.

2. Regressão linear e correlação bivariada

Cientista de Dados

Contexto

Necessidade de checar a relação linear entre horas de estudo e notas obtidas por uma turma reduzida.

Problema

Obter a equação da reta dos mínimos quadrados e os coeficientes de correlação de Pearson e Spearman.

Como usar

Perguntas frequentes

Como são calculados os quartis e percentis nesta ferramenta?

Os cálculos utilizam a interpolação linear tipo 7 padrão do R (h = (n − 1)·p + 1), garantindo compatibilidade com R, pandas e a função PERCENTILE.INC do Excel.

Qual é a diferença entre a base de variância amostral e populacional?

A base amostral divide a soma dos quadrados por n − 1 (estimador não viesado), enquanto a populacional divide por n.

Como os valores atípicos (outliers) são detectados?

São identificados pelas cercas de Tukey, considerando atípicos os valores abaixo de Q1 − 1,5·IQR ou acima de Q3 + 1,5·IQR.

Como o coeficiente rho de Spearman lida com valores empatados?

O cálculo aplica o coeficiente de Pearson diretamente sobre os postos médios atribuídos, corrigindo distorções causadas por empates nos dados.

Quais formatos e separadores de dados são aceitos na entrada?

São aceitos números com separação por espaços, vírgulas, ponto e vírgula, tabulações ou novas linhas, além de números em notação científica.

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Construtor de Simulação Monte Carlo

Defina distribuições de entrada (normal/uniforme/lognormal/triangular), escreva uma fórmula, execute milhares de ensaios e obtenha o histograma com intervalos de confiança.

Data Processing

Processador de Outliers de Dados

Ferramenta avançada de detecção e processamento de outliers que identifica, remove ou substitui valores anômalos em dados numéricos usando múltiplos métodos estatísticos. Perfeita para limpeza de dados, análise estatística e preparação de dados para machine learning. Recursos: - Múltiplos métodos de detecção (IQR, Z-score, Z-score modificado, Isolation Forest) - Estratégias flexíveis de manejo (Remover, Substituir por média/mediana/moda, Limitar) - Otimização automática de limiares - Detecção de outliers multidimensional - Estatísticas e relatórios visuais de outliers - Capacidades de processamento em lote - Níveis de sensibilidade personalizáveis - Análise de impacto abrangente Casos de Uso Comuns: - Limpeza e pré-processamento de dados - Preparação para análise estatística - Limpeza de conjuntos de dados para machine learning - Controle de qualidade na manufatura - Detecção de anomalias financeiras - Validação de dados de sensores

Design

Decodificador de Código QR

Decodifica códigos QR de imagens e extrai o texto ou URL contido

Data Analysis

Calculadora de Significância A/B

Insira dados de controle/tratamento para obter diferença de taxas, intervalos de confiança 95%/99%, p-value do Z-test (proporções) ou t de Welch (contínuas), significância, lift, tamanho amostral para 80%/90% de potência, dias recomendados, aviso de sequential testing e correção de Bonferroni.

Insira os valores da variável X na primeira caixa e os valores correspondentes de Y no conjunto de comparação.

Números: 1, 2, 3, 4, 5 | Conjunto B: 3, 5, 7, 9, 11 | Base: Populacional (n) | Decimais: 4

Resultado

Equação linear ŷ = 2·x + 1 com R² = 1,0000, coeficiente de Pearson r = 1,0000 e rho de Spearman = 1,0000.