Summary  
The chapter explains how to classify numeric variables as discrete or continuous based on whether they can be counted in whole numbers or can take any value within a range.

General domain of usage  
Statistical data analysis

Com os conceitos básicos abordados, é hora de explorar as diferentes categorias de dados utilizadas em estatística e como elas orientam a análise.

Agora considere uma amostra de pessoas descritas por duas variáveis:
- Número de dentes;
- Altura.

O **número de dentes** é considerado uma variável discreta porque os dentes são contados em **números inteiros**, e não é possível ter uma fração ou parte decimal de um dente. Cada indivíduo possui um número **contável** específico de dentes, e a contagem é um valor distinto e separado.

Em contraste, a **altura** é considerada uma variável contínua porque pode assumir **qualquer** valor dentro de um determinado intervalo, e existe um número **infinito** de valores no intervalo entre quaisquer dois valores de altura.

Este curso oferece um conhecimento básico de estatística. É destinado a estudantes com conhecimento básico da sintaxe do Python, pois trabalharão com os módulos NumPy e pandas. Durante o curso, você se familiarizará com os conceitos fundamentais e, gradualmente, avançará para conceitos e tarefas mais complexas.

Esta seção abordará nosso primeiro caso estatístico real: encontrar intervalos de confiança. É necessário conhecimento das bibliotecas NumPy, pandas, Matplotlib e Seaborn para calcular fórmulas matemáticas e construir visualizações. Para incentivá-lo a concluir esta seção, destaco que haverá uma pequena quantidade de teoria, mas uma quantidade significativa de prática!

Uma parte inseparável da vida de um analista de dados é a realização de testes de hipóteses. Após concluir esta seção, você compreenderá o conceito por trás dos testes em estatística e será capaz de realizar um teste t utilizando Python.

Tipos de Dados

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