Dados circulares: tratamento, análise e uma aplicação a dados reais

Resumo

A Estatística Circular é um ramo importante da Estatística que tem sido necessário em diversos campos científicos. As técnicas de análise de dados na reta mostram-se inadequadas para o tratamento de dados circulares e assim, novas técnicas de medida de tendência central e dispersão foram desenvolvidas, como o ângulo médio, mediana, variância e desvio padrão. Além disso, há gráficos específicos para representação de dados circulares como o histograma linear, histograma angular, diagrama de rosas e gráfico de dispersão e distribuições circulares importantes para o estudo da distribuição de dados circulares como a von Mises e a Cardioide. O intuito deste trabalho é apresentar conceitos da Estatística Circular com o propósito de divulgar e motivar o uso de suas ferramentas, após um levantamento bibliográfico, além de ilustrar a aplicação de algumas dessas ferramentas por meio de um exemplo real onde as direções das cidades de origem dos alunos do curso de Licenciatura em Matemática da Universidade Federal do Norte do Tocantins serão analisadas. No estudo de tais direções, a estimação dos parâmetros dos modelos von Mises e Cardioide serão estimados computacionalmente pelo método da máxima verossimilhança, via o software RStudio.