/* * JavaScript Puro: TCL Reservatórios Premium * Funções: Menu Mobile, Header Fixo (Sticky) e Scroll Suave. * Autor: Alquimista do Código 2.0 */ document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => { // --- 1. Menu Mobile (Hamburguer) --- const navToggle = document.querySelector('.nav__toggle'); const navList = document.querySelector('.nav__list'); const body = document.body; if (navToggle && navList) { navToggle.addEventListener('click', () => { body.classList.toggle('nav-open'); const isExpanded = navToggle.getAttribute('aria-expanded') === 'true'; navToggle.setAttribute('aria-expanded', !isExpanded); }); } // --- 2. Dropdown (Acessível por Teclado e Click) --- // Esta lógica é necessária para desktop e mobile const dropdownToggles = document.querySelectorAll('.nav__link--dropdown-toggle'); dropdownToggles.forEach(toggle => { toggle.addEventListener('click', (e) => { // Prevenir o clique no link se for um dropdown (especialmente em mobile) e.preventDefault(); const parentItem = toggle.closest('.nav__item--dropdown'); parentItem.classList.toggle('dropdown-open'); }); // Adiciona suporte a teclado (Enter) toggle.addEventListener('keydown', (e) => { if (e.key === 'Enter' || e.key === ' ') { e.preventDefault(); const parentItem = toggle.closest('.nav__item--dropdown'); parentItem.classList.toggle('dropdown-open'); } }); }); // --- 3. Header Fixo (Sticky on Scroll) --- const header = document.getElementById('header'); if (header) { const stickyThreshold = 50; // Distância de scroll para fixar const handleScroll = () => { if (window.scrollY > stickyThreshold) { header.classList.add('header--sticky'); } else { header.classList.remove('header--sticky'); } }; window.addEventListener('scroll', handleScroll, { passive: true }); } // --- 4. Scroll Suave para Âncoras (Ex: CTA do Hero) --- const anchorLinks = document.querySelectorAll('a[href^="#"]'); anchorLinks.forEach(link => { link.addEventListener('click', function(e) { const href = this.getAttribute('href'); // Ignorar links que são apenas '#' ou toggles de dropdown if (href === '#' || this.classList.contains('nav__link--dropdown-toggle')) return; const targetElement = document.querySelector(href); if (targetElement) { e.preventDefault(); // Fecha o menu mobile se estiver aberto if (body.classList.contains('nav-open')) { body.classList.remove('nav-open'); navToggle.setAttribute('aria-expanded', 'false'); } // Calcula a posição do elemento de destino const headerOffset = header ? header.offsetHeight : 0; const elementPosition = targetElement.getBoundingClientRect().top; const offsetPosition = elementPosition + window.pageYOffset - headerOffset; window.scrollTo({ top: offsetPosition, behavior: 'smooth' }); } }); }); });

O que é um histograma

O que é um histograma?

Um histograma é uma representação gráfica que ilustra a distribuição de um conjunto de dados. Ele é composto por barras verticais, onde cada barra representa a frequência de valores dentro de um intervalo específico. Essa ferramenta é amplamente utilizada em estatísticas e análise de dados, permitindo uma visualização clara e intuitiva das informações. Através do histograma, é possível identificar padrões, tendências e anomalias nos dados, facilitando a tomada de decisões informadas.

Como é construído um histograma?

A construção de um histograma envolve algumas etapas essenciais. Primeiro, os dados devem ser coletados e organizados em intervalos, conhecidos como classes ou bins. Em seguida, conta-se quantos valores se enquadram em cada classe. Por fim, as frequências são representadas graficamente, com as classes no eixo horizontal e as frequências no eixo vertical. Essa representação permite que os analistas visualizem rapidamente a distribuição dos dados.

Importância do histograma na análise de dados

O histograma desempenha um papel crucial na análise de dados, pois fornece uma visão geral da distribuição dos valores. Ele ajuda a identificar a forma da distribuição, como normal, assimétrica ou bimodal. Além disso, o histograma pode revelar a presença de outliers, que são valores que se distanciam significativamente da maioria dos dados. Essa informação é vital para a interpretação correta dos dados e para a aplicação de técnicas estatísticas adequadas.

Diferença entre histograma e gráfico de barras

Embora o histograma e o gráfico de barras possam parecer semelhantes, eles servem a propósitos diferentes. O histograma é usado para dados contínuos, onde as barras representam intervalos de valores. Já o gráfico de barras é utilizado para dados categóricos, onde cada barra representa uma categoria distinta. Essa diferença é fundamental para a escolha do tipo de gráfico a ser utilizado na apresentação dos dados.

Aplicações do histograma

Os histogramas são amplamente utilizados em diversas áreas, como engenharia, ciências sociais e economia. Na indústria, por exemplo, eles podem ser usados para monitorar a qualidade de produtos, analisando a distribuição de medidas como peso ou tamanho. Em pesquisas sociais, os histogramas ajudam a visualizar a distribuição de respostas em questionários, facilitando a análise de tendências e comportamentos.

Interpretação de um histograma

A interpretação de um histograma envolve a análise da forma, centralidade e dispersão dos dados. A forma do histograma pode indicar se os dados são simétricos ou assimétricos, enquanto a centralidade pode ser avaliada através da localização da maioria das barras. A dispersão, por sua vez, revela a variação dos dados, permitindo que os analistas compreendam a amplitude e a consistência das informações apresentadas.

Histograma e estatísticas descritivas

O histograma é uma ferramenta complementar às estatísticas descritivas, como média, mediana e desvio padrão. Enquanto as estatísticas fornecem números que resumem os dados, o histograma oferece uma visão visual que pode revelar nuances que os números sozinhos não mostram. Juntas, essas ferramentas permitem uma análise mais completa e informada dos dados.

Histograma acumulado

Um histograma acumulado é uma variação do histograma tradicional, onde as frequências são acumuladas à medida que se avança pelas classes. Isso permite visualizar a proporção acumulada dos dados, facilitando a identificação de percentuais e limites. O histograma acumulado é especialmente útil em análises que envolvem percentuais, como em estudos de distribuição de renda ou notas em avaliações.

Ferramentas para criar histogramas

Existem diversas ferramentas disponíveis para a criação de histogramas, desde softwares estatísticos até planilhas eletrônicas. Programas como Excel, R e Python oferecem funcionalidades robustas para gerar histogramas de forma rápida e eficiente. Essas ferramentas permitem personalizar os histogramas, ajustando classes, cores e rótulos, tornando a visualização mais clara e informativa.

Considerações finais sobre histogramas

Os histogramas são uma ferramenta poderosa na análise de dados, proporcionando uma visualização clara e intuitiva da distribuição de informações. Ao entender como construir e interpretar histogramas, profissionais de diversas áreas podem tomar decisões mais informadas e baseadas em dados. Essa habilidade é essencial em um mundo cada vez mais orientado por dados, onde a análise precisa e a visualização eficaz são fundamentais para o sucesso.