Estatística Descritiva: Conceitos Fundamentais

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Usuário	VILZA OLIVEIRA CARVALHO
Curso	GRA0066 ESTATÍSTICA DESCRITIVA GR0898-212-9 - 202120.ead-17448.01
Teste	ATIVIDADE 2 (A2)
Iniciado	24/10/21 08:05
Enviado	24/10/21 16:52
Status	Completada
Resultado da tentativa	9 em 10 pontos 
Tempo decorrido	8 horas, 47 minutos
Resultados exibidos	Respostas enviadas, Respostas corretas, Comentários
Pergunta 1
1 em 1 pontos
O número de homens adultos fumantes, registrado a partir do ano de 2010, indica uma relação linear negativa, modelada conforme a equação
 que foi ajustada aos dados recolhidos pela Secretaria de Saúde de determinado município.
Considerando que o resultado é dado em milhares de pessoas e considerando que x é o período decorrido a partir de 2010, assinale a alternativa correta.
Resposta Selecionada:	
Correta x é a variável independente e y a variável dependente.
Resposta Correta:	
Correta x é a variável independente e y a variável dependente.
Comentário da resposta:	Resposta correta: em 2010 ( ), temos: mil fumantes; em 2015 ( ), temos: mil fumantes; em 2018 ( ), temos: mil fumantes. Em uma correlação linear, o objetivo é determinar se existe, ou não, uma relação entre duas variáveis (x: variável independente e y: variável dependente), estabelecida pela equação da reta de regressão linear .
Pergunta 2
1 em 1 pontos
De acordo com Triola (2017), o coeficiente de correlação linear r mede o grau de relacionamento linear entre os valores emparelhados x e y em uma amostra. Esse coeficiente também recebe a denominação de coeficiente de correlação momento-produto de Pearson, em homenagem a Karl Pearson (1857-1936).
TRIOLA, M. Introdução à Estatística. Rio de Janeiro: LTC, 2017
De acordo com a tabela a seguir, é correto afirmar que o coeficiente de correlação linear é igual a:
 
Resposta Selecionada:	
Correta 0,897
Resposta Correta:	
Correta 0,897
Comentário da resposta:	Resposta correta: todos os cálculos foram feitos de maneira correta. Seu cálculo é descrito pela fórmula: ,em que x é a variável independente (comprimento), y é a variável dependente (peso) e é o total de elementos. O cálculo leva a:
Pergunta 3
1 em 1 pontos
Dada uma coleção de dados amostrais emparelhados, a equação de regressão é expressa a partir da relação , em que é o valor previsto a partir de um valor de x, de m que é a inclinação da reta e de b que é o intercepto em y, ou seja, é o valor de y no ponto onde a reta cruza esse eixo.
Diante esse contexto, apresentamos a relação entre a variável peso (em libras) do plástico descartado (x) e a variável tamanho das residências (em pessoas) que o descartam (y):
 
Mediante os calculo efetuado, a equação da reta de regressão linear que melhor ajusta esses valores é igual a:
Resposta Selecionada:	
Correta 
Resposta Correta:	
Correta 
Comentário da resposta:	Resposta correta: lembrando que a equação da reta de regressão linear é dada por , devemos encontrar os valores de m e de b. Sabemos que e . Assim, vem: 
E Portanto, a resposta correta é
Pergunta 4
1 em 1 pontos
Avaliar a média somente, sem estabelecer uma relação entre os outros dados pertencentes a um grupo, não nos possibilita elaborar uma afirmação precisa acerca das particularidades do conjunto. Para melhorar a informação da média, existem as medidas de dispersão, entre elas a amplitude de variação, a variância e o desvio-padrão. Sobre as medidas de dispersão, é correto afirmar que:
Resposta Selecionada:	
Correta são parâmetros que avaliam o grau de variabilidade ou dispersão dos valores em torno da média.
Resposta Correta:	
Correta são parâmetros que avaliam o grau de variabilidade ou dispersão dos valores em torno da média.
Comentário da resposta:	Resposta correta: estudamos que as medidas de dispersão nos auxiliam a avaliar a extensão da dispersão dos dados em torno da média, pois o resumo do conjunto de dados, considerando unicamente sua medida de posição central, não nos fornece informação suficiente sobre a variabilidade do conjunto de informações.
Pergunta 5
1 em 1 pontos
As medidas de dispersão avaliam o quanto uma entrada típica desvia-se da média. Quanto mais espalhados estiverem os dados, maior será o desvio. Ele é o resultado da raiz quadrada da variância, logo, o cálculo da variância é um passo intermediário para obtê-lo. É a medida de dispersão mais utilizada em estatística.
O trecho acima refere-se:
Resposta Selecionada:	
Correta ao desvio-padrão.
Resposta Correta:	
Correta ao desvio-padrão.
Comentário da resposta:	Resposta correta: o trecho refere-se ao desvio-padrão, o resultado da raiz quadrada da variância. Ele corresponde a medida de variação mais útil e mais largamente utilizada e identifica a dispersão de um conjunto de dados em torno da média.
Pergunta 6
1 em 1 pontos
O coeficiente de correlação é um método estatístico capaz de mensurar as relações entre variáveis e avaliar sua representatividade, objetivando compreender de que forma uma variável se comporta quando a outra está variando. Assim, ele pode identificar se há uma correlação positiva, negativa, uma correlação não-linear ou mesmo se não há correlação entre ambas as variáveis.
Considerando o contexto apresentado, avalie as seguintes proposições e a relação proposta entre elas.
I. O gráfico de dispersão a seguir evidencia forte correlação positiva e negativa.
Figura: Gráfico de dispersão.
Fonte: TRIOLA, 2017, p. 237.
 
Porque,
 
II. Os dados estão dispersos tanto de maneira crescente como de maneira decrescente.
A respeito dessas proposições, assinale a opção correta.
 
TRIOLA, M. Introdução à Estatística. Rio de Janeiro: LTC, 2017
Resposta Selecionada:	
Correta A proposição I é falsa e a proposição II é verdadeira.
Resposta Correta:	
Correta A proposição I é falsa e a proposição II é verdadeira.
Comentário da resposta:	Resposta correta: verificamos que o coeficiente de correlação linear descreve a correlação entre as variáveis, evidenciando a intensidade forte, moderada ou fraca de relações positivas ou negativas. Assim, estamos nos referindo a uma relação linear e não uma relação não-linear como a apresentada na figura.
Pergunta 7
1 em 1 pontos
Muito semelhante ao conceito de correlação, a covariância apresenta-se na estatística como uma medida que verifica a relação entre duas variáveis. No entanto, existem diferenças nessas concepções.
Quais são as características exclusivas da covariância?
Resposta Selecionada:	
Correta Os valores da covariância não são padronizados e fornecem respostas sobre a direção da relação entre as variáveis.
Resposta Correta:	
Correta Os valores da covariância não são padronizados e fornecem respostas sobre a direção da relação entre as variáveis.
Comentário da resposta:	Resposta correta: os valores resultantes do cálculo da covariância não são padronizados como ocorre com o conceito de correlação, logo, abrangem o conjunto dos números reais; também, seu valor fornece respostas sobre a direção encontrada na relação entre as variáveis.
Pergunta 8
1 em 1 pontos
A análise de correlação tem por objetivo medir a intensidade de relação entre as variáveis a partir de valores que estão compreendidos no intervalo -1 a 1. Conforme aponta Larson e Farber (2016), quanto mais próximo dos extremos, maior é a correlação entre as variáveis e à medida que o coeficiente se aproxima de zero significa que não há correlação.
LARSON, R.; FARBER,
B. Estatística Aplicada. 6. ed. São Paulo: Pearson, 2016.
Sobre os tipos de correlação avalie as afirmativas a seguir.
I. Correlação linear positiva ocorre quando a variável dependente está diretamente relacionada com a variável independente.
II. Correlação linear negativa ocorre quando a variável dependente tem relação inversamente proporcional com a variável independente
III. Há correlação entre as variáveis quando existir uma relação diretamente e inversamente proporcional, de maneira simultânea.
É correto o que se afirma em:
Resposta Selecionada:	
Correta I e II, apenas.
Resposta Correta:	
Correta I e II, apenas.
Comentário da resposta:	Resposta correta: uma correlação linear positiva ocorre quando a variável dependente estádiretamente relacionada com a variável independente, já a correlação linear negativa ocorre quando a variável dependente tem relação inversamente proporcional com a variável independente.
Pergunta 9
0 em 1 pontos
Conforme aponta Triola (2017), a correlação entre os dados é determinada quando queremos saber se existe, ou não, algum relacionamento entre duas variáveis. Em estatística, esse relacionamento é chamado de correlação e define a relação entre as variáveis x (independente) e y (dependente).
TRIOLA, M. Introdução à Estatística. Rio de Janeiro: LTC, 2017.
Diante da conceituação exposta pelo autor, evidenciamos o gráfico a seguir, que se refere às idades de uma amostra de casais.
 
GRAÇA MARTINS, M. E., PONTE, J. P. Organização e tratamento de dados. Lisboa: MEC. 2010. p.111. Disponível em: https://mat.absolutamente.net/joomla/images/recursos/documentos_curriculares/3ciclo/otd.pdf. Acesso em: 4 jan. 2021.
 
Analisando os dados do gráfico anterior, pode-se afirmar que:
Resposta Selecionada:	
Incorreta contém a análise de duas variáveis qualitativas.
Resposta Correta:	
Correta a maior parte dos casais possuem de 20 a 30 anos de idade.
Comentário da resposta:	Resposta incorreta: o gráfico da questão é um gráfico de dispersão e possui duas variáveis quantitativas sendo analisadas. As variáveis analisadas são idade da mulher e idade do homem e a maior parte das mulheres são mais jovens que os homens.
Pergunta 10
1 em 1 pontos
Modelar algebricamente uma reta de ajuste linear possibilita a análise de regressão linear, pois resume uma relação linear. Nessa técnica, uma variável dependente é interligada a uma variável independente por intermédio de uma reta, cuja equação típica é dada por: . Assim, essa relação é descrita por um gráfico chamado de reta de regressão, reta de melhor ajuste ou ainda reta de mínimos quadrados.
Diante desse contexto, assinale V para a(s) verdadeira(s) e F para a(s) falsa(s).
I. As relações são expressas por e 
II. O ajuste de curvas no processo de regressão linear é deduzido pelo método dos mínimos quadrados.
III. A reta de regressão é a que melhor se ajusta aos pontos amostrais.
IV. A reta de regressão passa sempre pelo centroide .
V. b é o coeficiente angular e m é o intercepto em y.
Agora, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
Resposta Selecionada:	
Correta V, V, V, V, F.
Resposta Correta:	
Correta V, V, V, V, F.
Comentário da resposta:	Resposta correta: estudamos que a reta de regressão linear descreve a relação entre duas variáveis e que é representada por uma reta cujo coeficiente angular é m e o intercepto em y é b e que ela sempre passará pelo par ordenado .
	VILZA OLIVEIRA CARVALHO
Curso	GRA0066 ESTATÍSTICA DESCRITIVA GR0898-212-9 - 202120.ead-17448.01
Teste	ATIVIDADE 4 (A4)
Iniciado	24/10/21 08:35
Enviado	24/10/21 09:18
Status	Completada
Resultado da tentativa	10 em 10 pontos 
Tempo decorrido	42 minutos
Resultados exibidos	Respostas enviadas, Respostas corretas, Comentários
Pergunta 1
1 em 1 pontos
Se eventos ou sucessos seguem a distribuição de Poisson, podemos determinar a probabilidade de que o primeiro evento ocorra dentro de um período de tempo designado, , como o tempo para percorrer certa distância pela distribuição de probabilidade exponencial.
Como estamos tratando com o tempo nesse contexto, a exponencial é uma:
Resposta Selecionada:	
Correta 
distribuição de probabilidade contínua.
Resposta Correta:	
Correta 
distribuição de probabilidade contínua.
Comentário da resposta:	
Resposta correta: a distribuição exponencial é um exemplo de distribuição de probabilidade contínua. Nesse tipo de distribuição, as variáveis assumem um intervalo infinito de valores. Entre os inúmeros exemplares desse tipo de variável, está o tempo para percorrer certa distância.
Pergunta 2
1 em 1 pontos
A família de distribuições exponenciais fornece modelos probabilísticos largamente usados na engenharia e em várias disciplinas de ciência, negócios e da natureza.
De acordo com Costa Neto e Cymbalista (2012), um fenômeno de Poisson de parâmetro é aquele em que o número de sucessos em um intervalo de observação t segue uma distribuição de Poisson de média , e em que T é um intervalo decorrido entre dois sucessos consecutivos. Nessas condições, a distribuição da variável aleatória T recebe a denominação de distribuição exponencial.
COSTA NETO, P. L. O.; CYMBALISTA, M. Probabilidades. São Paulo: Edgard Blucher, 2012.
Diante dessa definição, assinale V para as alternativas verdadeiras e F para as falsas
I. De maneira que T seja maior que t genérico, é necessário que o próximo sucesso demore mais que t para ocorrer.
II. A expressão que rege a probabilidade de uma distribuição exponencial é dada por 
III. Tanto a média como o desvio-padrão da distribuição exponencial são iguais a .
IV. O parâmetro é interpretado como o número médio de ocorrências por unidade de tempo, logo uma constante negativa.
V. A distribuição exponencial descreve o comportamento de uma variável aleatória x no espaço ou no tempo
A sequência correta é:
Resposta Selecionada:	
Correta 
V, F, V, F, V.
Resposta Correta:	
Correta 
V, F, V, F, V.
Comentário da resposta:	
Resposta correta: um fenômeno de Poisson de parâmetros , segue a relação , em que . Também identificamos que uma variável aleatória contínua t que considere todos os valores não negativos terá uma distribuição exponencial e que a probabilidade é a área compreendida entre o eixo x e a curva do gráfico da função densidade de probabilidade. A distribuição exponencial descreve o comportamento de uma variável aleatória x no espaço ou no tempo, sendo muito usada em fenômenos que envolvem problemas de confiabilidade.
Pergunta 3
1 em 1 pontos
Conforme aponta Castanheira (2013), a distribuição normal de probabilidade é uma distribuição de probabilidade contínua, simétrica em relação à média e assintótica em relação ao eixo das abscissas, em ambas as direções. É também conhecida como distribuição gaussiana e modela o comportamento de diversas variáveis aleatórias que envolvem a análise de processos empresariais ou demais fenômenos naturais, além de poder ser usada com o intuito de aproximar distribuições discretas de probabilidade.
CASTANHEIRA, N. P. Estatística aplicada a todos os níveis. Curitiba: Intersaberes, 2013.
De acordo com as características atribuídas a uma distribuição normal, avalie as afirmativas a seguir.
 I. Uma vez que e geram uma distribuição normal, as tabelas de probabilidade normal são fundamentadas em uma distribuição normal de probabilidade, com e .
 
II. Se uma população tem distribuição normal, conforme define o teorema central do limite, a distribuição das médias amostrais retiradas dessa população também terá distribuição normal.
 
III. Pode ser utilizada como aproximações de outras distribuições de probabilidade, como a distribuição de Poisson e a distribuição binomial.
É correto o que se afirma em:
Resposta Selecionada:	
Correta 
II e III, apenas.
Resposta Correta:	
Correta 
II e III, apenas.
Comentário da resposta:	
Resposta correta: de acordo com o estudo da distribuição normal, as tabelas de probabilidade normal são fundamentadas em uma distribuição normal de probabilidade, com média e desvio-padrão , e não o contrário. Estudamos também o teorema central do limite em que a distribuição das médias amostrais tende a uma distribuição normal e a distribuição normal pode ser utilizada como aproximações de outras distribuições, como a binomial e a de Poisson.
Pergunta 4
1 em 1 pontos
Uma equação que representa a distribuição de probabilidade de uma variável aleatória contínua é denominada de função densidade de probabilidade e resulta em uma curva em forma de sino. Com base no estudo da distribuição normal, apontamos o seguinte problema: após um longo período de estudo, foi identificado que a vida útil de determinado componente eletrônico tem distribuição normal com média de 39 semanas e desvio-padrão de 2 semanas.
Diante essa definição, assinale V para as verdadeiras e F para as falsas, paraa probabilidade de que a vida útil de um componente eletrônico seja maior que 35 semanas.
I. Devemos considerar área à direita de .
II. O valor do escore z é igual a 1,00.
III. Devemos considerar o valor do escore z positivo igual a 2,00.
IV. A área correspondente equivale a 0,4772.
V. A área correspondente equivale a 0,9772.
A sequência correta é:
Resposta Selecionada:	
Correta 
F, F, V, F, V.
Resposta Correta:	
Correta 
F, F, V, F, V.
Comentário da resposta:	
Resposta correta: primeiramente, vamos realizar a conversão do valor da variável x para o escore z, logo: . Tendo esse valor, consulte a tabela e verifique qual o valor da área correspondente que é igual a 0,4772. No entanto, atente-se ao fato de que é necessário somar essa área a 0,5, por isso, a probabilidade solicitada equivale a 97,72%.
Pergunta 5
1 em 1 pontos
Uma variável aleatória X tem distribuição de Poisson com parâmetros ( quando a distribuição de probabilidade for igual a , com , 𝜆 corresponde à média, e é número de Euler (constante), que tem valor aproximado a 2, 71828... Diante do conceito de distribuição de Poisson, é sabido que a probabilidade de um adolescente se tornar diabético em uma família de diabéticos é de 0,07. Assim, deseja-se calcular a probabilidade de crianças nascerem diabéticas, em uma amostra de 100 famílias. Considerando , a probabilidade de que 5 crianças se tornem diabéticas em 100 famílias diabéticas é igual a:
Resposta Selecionada:	
Correta 
12,75%.
Resposta Correta:	
Correta 
12,75%.
Comentário da resposta:	
Resposta correta: a probabilidade de que 5 crianças se tornem diabéticas em 100 famílias será de 12,75%. Os cálculos são obtidos por meio da média esperada de crianças obesas e da distribuição de Poisson, ou seja:
P open parentheses X vertical line lambda close parentheses space equals space fraction numerator lambda to the power of X. e to the power of negative lambda end exponent over denominator X factorial end fraction space rightwards arrow space P open parentheses 5 vertical line 7 close parentheses space equals space fraction numerator 7 to the power of 5. e to the power of negative 7 end exponent over denominator 5 factorial end fraction space rightwards arrow space P open parentheses 3 vertical line 5 close parentheses space equals space fraction numerator 16807.0 comma 00091 over denominator 120 end fraction space rightwards arrow space P open parentheses 3 vertical line 5 close parentheses space equals space 0 comma 1275 space equals space 12 comma 75 percent sign
Pergunta 6
1 em 1 pontos
Conforme expõe Triola (2017), na medida em que o tamanho da amostra aumenta, a distribuição das médias amostrais tende para uma distribuição normal com média e desvio-padrão , sendo n o tamanho da amostra, e a média e o desvio-padrão da população.
TRIOLA, M. Introdução à Estatística. Rio de Janeiro: LTC, 2017
A respeito do teorema do limite central, analise as afirmativas a seguir.
I. Amostras de tamanho n são extraídas aleatoriamente de uma população.
II. Para amostras de tamanho n<30, a distribuição das médias amostrais pode ser aproximada por uma distribuição normal.
III. O teorema do limite central envolve duas distribuições diferentes: a distribuição da população original e a distribuição das médias amostrais.
IV. Os dados influenciados por muitos efeitos aleatórios pequenos e não relacionados têm distribuição aproximadamente normal.
V. O teorema central do limite tem importância fundamental na estatística, porém é aplicado apenas em populações infinitas.
Está correto o que se afirma em:
Resposta Selecionada:	
Correta 
apenas I, III e IV.
Resposta Correta:	
Correta 
apenas I, III e IV.
Comentário da resposta:	
Resposta correta: quando o tamanho da amostra aumenta, independentemente da forma da distribuição da população, a distribuição amostral da média de aproxima-se cada vez mais de uma distribuição normal. Esse resultado fundamental na teoria da Inferência Estatística é conhecido como teorema do limite central (TLC). O TLC afirma que a média de X aproxima-se de uma normal quando n tende para o infinito, sendo que a distribuição das médias amostrais é a mesma que a média da população, no entanto, o desvio-padrão da amostra é menor que o desvio-padrão da população, o que leva a uma menor dispersão em torno da média. Para amostras da ordem de 30 ou 50 elementos, a aproximação pode ser considerada boa.
Pergunta 7
1 em 1 pontos
A distribuição de Poisson é usada para determinar a probabilidade de um número de sucessos quando ocorrem muitos fenômenos observáveis e aplicáveis a sequências de eventos. Como exemplos, podemos citar os modelos matemáticos das chegadas das pessoas em uma fila, carros chegando ao posto de gasolina e usuários de computador ligados à Internet. Com base no estudo da distribuição de Poisson, apresentamos o problema a seguir: no setor de confecção de uma empresa fabril, as vendedoras realizam, uma vez por semana, ligações para a oferta de novos lançamentos para os maiores clientes. Nesta semana, dos cinco maiores clientes da empresa, apenas três adquiriram o produto X. A empresa lançará o produto Y na próxima semana e deseja calcular a probabilidade da compra desse produto pelos seus maiores clientes.
Considerando que , a probabilidade de a confecção vender o produto Y para os seus maiores clientes será de:
Resposta Selecionada:	
Correta 
14,58%.
Resposta Correta:	
Correta 
14,58%.
Comentário da resposta:	
Resposta correta: a probabilidade de a confecção vender o produto Y para seus maiores clientes será de 14,58%. O cálculo é feito por meio da fórmula:
P open parentheses X vertical line lambda close parentheses space equals space fraction numerator lambda to the power of X. e to the power of negative lambda end exponent over denominator X factorial end fraction space rightwards arrow space P space open parentheses 3 vertical line 5 close parentheses space equals space fraction numerator 5 cubed. e to the power of negative 5 end exponent over denominator 3 factorial end fraction space rightwards arrow space P open parentheses 3 vertical line 5 close parentheses space equals space fraction numerator 125.0 comma 007 over denominator 6 end fraction space rightwards arrow space P open parentheses 3 vertical line 5 close parentheses space equals space 0 comma 1458 space equals space 14 comma 58 percent sign
Pergunta 8
1 em 1 pontos
Para Martins e Domingues (2017), uma função de distribuição acumulada (FDA) calcula a probabilidade acumulada para um determinado valor de x,
em que uma observação aleatória extraída da população é menor ou igual a um valor específico, maior do que um valor específico ou está entre dois valores específicos.
MARTINS, G. A.; DOMINGUES, O. estatística geral e aplicada. São Paulo: Atlas, 2017.
A partir do texto, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
I. Existem diferenças quanto ao uso da distribuição acumulada para variáveis contínuas ou discretas.
Porque,
II. Para distribuições contínuas, a função de distribuição acumulada indica a área sob a função densidade de probabilidade, até o valor de x
fixo; para distribuições discretas, a função de distribuição acumulada gera a probabilidade acumulada para os valores de x previamente estipulados.
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta.
Resposta Selecionada:	
Correta 
As asserções I e II são proposições verdadeiras e a II é uma justificativa correta da I.
Resposta Correta:	
Correta 
As asserções I e II são proposições verdadeiras e a II é uma justificativa correta da I.
Comentário da resposta:	
Resposta correta: existem diferenças quanto ao uso da distribuição acumulada para variáveis contínuas ou discretas. Dessa maneira, para distribuições contínuas, a função de distribuição acumulada indica a área sob a função densidade de probabilidade, até o valor de x
determinado; para distribuições discretas, a função de distribuição acumulada gera a probabilidade acumulada para os valores de x pré-definidos.
Pergunta 9
1 em 1 pontos
A distribuição normalé fundamental para a maior parte das técnicas da estatística prática moderna, sendo a mais importante das distribuições contínuas. Uma característica importante da distribuição normal é que ela depende apenas de dois parâmetros que são a média e o desvio-padrão . Assim, podemos dizer que há uma e somente uma distribuição normal com uma dada média e um dado desvio-padrão .
 
 
Figura: Curva normal com média e desvio-padrão .
Fonte: COSTA NETO, P. L. O.; CYMBALISTA, M. Probabilidades. São Paulo: Edgard Blucher, 2012.
 
Diante dessa definição, assinale V para as alternativas verdadeiras e F para as falsas.
I. Um ponto selecionado aleatoriamente entre a e b é igual à área sob a curva entre a e b, ou seja, abaixo do gráfico da função.
II. A área sob todo o gráfico é igual a 1.
III. A distribuição normal com valores de parâmetros e é denominada de distribuição normal padrão.
IV. Para e , temos .
V. Para e , temos .
A sequência correta é:
Resposta Selecionada:	
Correta 
V, V, V, F, V.
Resposta Correta:	
Correta 
V, V, V, F, V.
Comentário da resposta:	
Resposta correta: a distribuição normal com valores dos parâmetros e é denominada distribuição normal padrão. Assim, o escore z é igual a . Pela tabela, temos que o valor correspondente a z=1,25 é igual a 0,3944, porém esse valor se refere ao intervalo entre a média e , assim, e o restante da área sob a curva é igual a 
Pergunta 10
1 em 1 pontos
O teorema central do limite fundamenta o ramo inferencial da estatística. O teorema é uma ferramenta importante que fornece a informação necessária ao usar estatísticas amostrais para fazer inferências sobre a média de uma população.
LARSON, R.; FARBER, B. Estatística Aplicada. 6. ed. São Paulo: Pearson, 2016.
Assinale a alternativa que apresenta o que declara o teorema do limite central?
Resposta Selecionada:	
Correta 
Na medida em que o tamanho da amostra aumenta, a distribuição amostral das médias amostrais tende para uma distribuição normal.
Resposta Correta:	
Correta 
Na medida em que o tamanho da amostra aumenta, a distribuição amostral das médias amostrais tende para uma distribuição normal.
Comentário da resposta:	
Resposta correta: o teorema central do limite é um teorema fundamental de probabilidade e estatística. De acordo com o teorema, a média amostral tem a mesma média da população, no entanto, o desvio-padrão amostral é menor que o desvio-padrão da população, o que torna a distribuição mais concentrada.