Análise Estatística e Técnicas

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Todas as alternativas estão corretas.
1 A curva normal é chamada de "curva de Gauss" em homenagem ao matemático alemão Carl Friedrich Gauss (1777-1855). Gauss é considerado um dos maiores matemáticos de todos os tempos e fez importantes contribuições para a estatística, incluindo a teoria da distribuição normal. Ele foi um dos primeiros a compreender a importância da distribuição normal na representação de dados e na modelagem de fenômenos naturais e sociais com variáveis contínuas. Além disso, ele desenvolveu métodos para calcular probabilidades na distribuição normal, o que é amplamente utilizado até os dias de hoje.
Considerando que uma curva normal pode ser classificada quanto ao seu achatamento e quanto à sua curvatura, é correto afirmar, que para esta classificação devemos calcular suas:
Alternativas:
 a)
 Assimetria e escore reduzido.
 b)
 Curtose e escore reduzido.
 c)
 Assimetria e Curtose.
 Alternativa assinalada
 d)
 Curtose e probabilidade.
 e)
 Assimetria e probabilidade.
2)
Os testes t e z são amplamente utilizados na estatística inferencial para testar hipóteses sobre médias populacionais. Ambos os testes são úteis quando se deseja determinar se uma diferença observada entre duas amostras é estatisticamente significativa ou se ela pode ter ocorrido apenas por acaso. Esses testes são particularmente úteis na pesquisa científica, onde é comum coletar dados de amostras para fazer inferências sobre a população em geral.
Uma das condições básicas para realizar estes importantes testes de hipóteses é que os dados sejam normalmente distribuídos. Além disso, cada um dos testes tem uma aplicação específica. O teste t de Student e o teste z são aplicados em casos de amostras diferenciadas. Assim, determine a alternativa que determina corretamente qual tamanho deve possuir a amostra para se aplicar, respectivamente, o teste t de Student e o teste z, exatamente nesta ordem.
Alternativas:
 a)
 O teste t de Student se utiliza quando n>30 e o teste z se utiliza quando n<30;
 b)
 O teste t de Student se utiliza quando n>100 e o teste z se utiliza quando n<100;
 c)
 O teste t de Student se utiliza quando n<30 e o teste z se utiliza quando n=30;
 Alternativa assinalada
 d)
 O teste t de Student se utiliza quando n=30 e o teste z se utiliza quando n>30;
 e)
 O teste t de Student se utiliza quando n=100 e o teste z se utiliza quando n>100.
3)
Compreender o que acontece com o desvio padrão quando os dados estão mais concentrados em torno da média é fundamental para desenvolver habilidades analíticas sólidas e apreciar a importância da dispersão na estatística. Conhecer essa relação permite avaliar com precisão a dispersão dos dados e interpretar resultados de forma mais eficaz
Dito isso, o que acontece com o desvio padrão quando os dados estão mais concentrados em torno da média?
Alternativas:
 a)
 Aumenta
 b)
 Diminui
 Alternativa assinalada
 c)
 Não é afetado
 d)
 Fica igual a média
 e)
 Se torna negativo
4)
Entender as diferentes técnicas de análise de dados é fundamental para desenvolver habilidades analíticas e tomar decisões bem embasadas. Ao aprender sobre uma técnica específica que permite prever o valor de uma variável a partir do valor de outra, você se capacita para analisar a relação entre variáveis e fazer previsões mais precisas em várias áreas da vida, como negócios, finanças, ciência e engenharia.
Dito isso, qual das seguintes técnicas de análise de dados é útil para prever o valor de uma variável a partir do valor de outra variável?
Alternativas:
 a)
 Gráfico de dispersão
 b)
 Regressão Linear
 Alternativa assinalada
 c)
 Correlação de Pearson
 d)
 Média Aritmética
 e)
 Desvio Padrão
5)
Aprender a criar e interpretar gráficos de dispersão é uma habilidade valiosa em diversas áreas, como estatística, ciência de dados, economia e pesquisa. Ao se familiarizar com os elementos-chave desses gráficos, você será capaz de compreender melhor as relações entre variáveis, identificar padrões e até mesmo fazer previsões mais precisas.
Dito isso, qual dos seguintes elementos é utilizado para representar os valores de duas variáveis diferentes em um gráfico de dispersão?
Alternativas:
 a)
 Barras
 b)
 Setores Circulares
 c)
 Linhas
 d)
 Pontos
 Alternativa assinalada
 e)
 Histograma
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