A4_respostas_9

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1 - Leia o trecho a seguir. 
 
“Os modelos de regressão para dados de contagem têm, por objetivo principal, estudar 
o comportamento de uma variável dependente, definida por Y, que se apresenta com 
valores discretos e não negativos, com base no comportamento de variáveis 
explicativas.” 
 
FÁVERO, L. P.; BELFIORE, P. Manual de análise de dados. Rio de Janeiro: Elsevier, 
2017. p. 672. 
 
Considerando o excerto apresentado, sobre distribuição de Poisson, analise as 
afirmativas a seguir. 
I. A distribuição de Poisson descreve situações em que ocorre a chegada de um evento. 
II. Na distribuição de Poisson, é preciso identificar se os eventos ocorrem de maneira 
independente. 
III. Na distribuição de Poisson, é preciso averiguar se existe a probabilidade zero de que 
seja observado mais de um sucesso. 
IV. Na distribuição de Poisson, a chance de se identificar um sucesso em cada intervalo 
é variável. 
 
É correto o que se afirma em: 
 
A alternativa está correta, pois a distribuição de Poisson aponta quantos clientes 
chegam por unidade de tempo; por causa disso, dizemos que os processos de 
Poisson modelam fenômenos de “chegada”. Numa distribuição de Poisson, se 
ocorrer um evento, a probabilidade de outros eventos ocorrerem não é 
dependente da ocorrência dos outros eventos. 
I, II e III 
 
2 - Leia o trecho a seguir. 
 
“Você é capaz de dizer quantas vezes, em média, toca o telefone por dia na sua casa 
ou no seu escritório? Provavelmente, sim. Mas quantas vezes não toca o telefone? Esta 
pergunta é muito difícil de se responder. Quando uma variável aleatória tem um 
comportamento parecido com este, dizemos que ela segue uma distribuição de 
Poisson.” 
 
SARTORIS NETO, A. Estatística e introdução à econometria. São Paulo: Saraiva 
Educação, 2017. p. 60. 
 
Considerando o excerto apresentado, sobre distribuição de Poisson, analise as 
afirmativas a seguir. 
 
I. A distribuição de Poisson é útil para modelar processos que possuem natureza 
binomial em evento de probabilidade de ocorrência p. 
II. Na distribuição de Poisson, o parâmetro 𝝀 indica o valor esperado e a variância. 
III. Na distribuição de Poisson, é preciso averiguar se existe a probabilidade zero de que 
seja observado mais de um sucesso. 
IV. Na distribuição de Poisson, há diversos parâmetros identificados na literatura pelas 
letras 𝜽, 𝜿, 𝝁, 𝝀. 
 
É correto o que se afirma em: 
A alternativa está incorreta, pois o parâmetro ?? indica, ao mesmo tempo, a média e a 
esperança, sendo o único parâmetro a ser calculado na distribuição de Poisson. 
Portanto, não podemos falar na existência de diversos parâmetros — o único 
parâmetro é representado por 
Alternativa correta: I, II e III 
 
3 - Considere que a distribuição de Poisson é relevante para o cálculo de eventos raros, 
como são os casos de ocorrência de acidentes automotivos, erros de digitação, chegada 
de um cliente em um banco e assim por diante. Portanto, podemos dizer que é relevante 
calcular a taxa de ocorrência por unidade de medida de cada um desses eventos. 
Assim sendo, assinale a alternativa que indica a forma de cálculo da probabilidade de 
um processo de Poisson. 
 
A alternativa está correta, pois a distribuição de Poisson possui como 
expressão para o cálculo da probabilidade esta fórmula: , 
sendo que (letra grega lambda) representa o número médio de eventos por 
unidade (pode ser de tempo ou espaço). 
 
4 - Leia o trecho a seguir. 
 
“Frequentemente vislumbramos, de forma racional ou intuitiva, a relação entre 
comportamentos de variáveis que se apresentam de forma direta ou indireta. Será que 
se eu frequentar mais as piscinas do meu clube aumentarei a minha massa muscular? 
Será que se eu mudar de emprego terei mais tempo para ficar com meus filhos? Será 
que se eu poupar maior parcela de meu salário poderei me aposentar mais jovem?” 
 
FÁVERO, L. P. Análise de dados. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015. p. 7. 
 
Assim sendo, a seguir, assinale a alternativa que indica a forma de cálculo do coeficiente 
angular. 
 
A alternativa está correta, pois o cálculo de coeficiente angular é dado pela 
seguinte fórmula: , na qual temos a média de x e a 
média de y, bem como o somatório da diferença em relação a esses valores 
(x e y médios). 
 
5 - Leia o trecho a seguir. 
 
“Imagine que um grupo de pesquisadores tenha o interesse em estudar como as taxas 
de retorno de um ativo financeiro comportam-se em relação ao mercado, ou como o 
custo de uma empresa varia quando o parque fabril aumenta a sua capacidade 
produtiva ou incrementa o número de horas trabalhadas, ou, ainda, como o número de 
dormitórios e a área útil de uma amostra de imóveis residenciais podem influenciar a 
formação dos preços de venda.” 
 
FÁVERO, L. P. Análise de dados. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015. p. 5. 
 
Considerando o excerto apresentado, sobre classificações do coeficiente de correlação 
linear, analise as afirmativas a seguir. 
 
I. O gráfico, a seguir, apresenta uma correlação linear positiva. 
 
Fonte: Elaborado pelo autor. 
#PraCegoVer: a figura apresenta um gráfico com pontos bastante próximos do gráfico 
de uma reta. 
 
II. O gráfico, a seguir, apresenta uma correlação linear negativa. 
 
Fonte: Elaborado pelo autor. 
#PraCegoVer: a figura apresenta um gráfico com pontos bastante próximos do gráfico 
de uma reta negativamente inclinada. 
 
III. O gráfico, a seguir, apresenta uma ausência de correlação linear positiva. 
 
Fonte: Elaborado pelo autor. 
#PraCegoVer: a figura apresenta um gráfico cujos pontos estão bastante próximos de 
um gráfico de um padrão quadrático. 
 
IV. O gráfico, a seguir, apresenta uma ausência de correlação linear. 
 
Fonte: Elaborado pelo autor. 
#PraCegoVer: a figura apresenta pontos um pouco próximos uns dos outros, formando 
um gráfico de uma nuvem de pontos levemente inclinados positivamente. 
 
É correto o que se afirma em: 
 
A alternativa está correta, pois o primeiro gráfico possui padrão de pontos 
que indica correlação linear positiva, o segundo gráfico possui padrão de 
pontos que indica correlação linear negativa, o terceiro gráfico possui 
padrão de ponto que indica ausência de correlação linear positiva, e, por fim, 
o quarto gráfico indica presença de correlação linear moderada positiva. 
I, II e III 
 
6 - Os valores resultantes do cálculo do coeficiente de correlação podem ser 
interpretados como um percentual. Isso significa, por exemplo, que, se o coeficiente de 
correlação possui o valor de 0,375, temos uma correlação linear positiva moderada entre 
as variáveis analisadas pelo coeficiente. 
 
Assim sendo, a seguir, assinale a alternativa que indica o intervalo de valores que o 
coeficiente de correlação pode assumir quando há uma correlação linear negativa 
moderada. 
 
A alternativa está correta, pois o coeficiente de correlação possui correlação 
linear negativa moderada quando fica no intervalo a 
seguir: Assim, podemos dizer que os pontos já não estão 
bem alinhados em torno da reta que resume os dados. 
 
7 -Considere que o tempo médio de resolução de uma questão de Economia numa 
prova na faculdade possua: padrão de distribuição normal de probabilidade; parâmetro 
média () igual a 5; parâmetro desvio-padrão () igual a 1 minuto. Com base nessas 
informações, sendo os dados normalmente distribuídos e , 
responda à questão adiante. 
 
Assim sendo, a seguir, assinale a alternativa que indica a probabilidade de um estudante 
de Economia levar mais de 6 minutos para resolver uma questão. 
A alternativa está correta, pois a distribuição normal possui a 
fórmula . Aplicando os valores apresentados no enunciado da 
questão, temos: . Agora, com o valor de Z para 6, podemos 
calcular a probabilidade de 6 ser maior que 1: 
 
 
Por fim, multiplicamos 0,1587 por 100: 15,87%. 
 
8 -Leia o trecho a seguir. 
 
“A técnica de regressão linear oferece, prioritariamente, a possibilidade de que seja 
estudada a relação entre uma ou mais variáveis explicativas, que se apresentam naforma linear, e uma variável dependente quantitativa.” 
 
FÁVERO, L. P. Análise de dados. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015. p. 5. 
 
Considerando o excerto apresentado, sobre regressão linear, analise as afirmativas a 
seguir. 
 
I. Regressão linear sempre será um modelo adequado para análise quantitativa entre 
duas variáveis. 
II. Na análise de regressão linear, o estudo do diagrama de dispersão traz informações 
relevantes. 
III. O modelo de regressão linear representa a reta esperada, portanto, uma reta média 
para y em função de x. 
IV. Na análise de regressão linear, interpretar o intercepto não traz informação adicional 
à análise do conteúdo. 
 
É correto o que se afirma em: 
 
A alternativa está correta, pois a regressão linear é um modelo amplamente 
utilizado em análise quantitativa entre duas variáveis, porém nem sempre é o 
modelo mais adequado. Essa escolha dependerá de como os dados 
analisados são distribuídos. Uma regressão linear, geralmente, pressupõe 
que os dados possuem distribuição normal. 
 
I e II apenas 
 
9 - Leia o trecho a seguir. 
 
“[...] os fenômenos principais sobre os quais há o interesse de estudo são 
representados, em cada caso, por uma variável métrica, ou quantitativa, e, portanto, 
podem ser estudados por meio da estimação de modelos de regressão, que têm por 
finalidade principal analisar como se comportam as relações entre um conjunto de 
variáveis explicativas.” 
 
FÁVERO, L. P. Análise de dados. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015. p. 5. 
 
Assim sendo, a seguir, assinale a alternativa que indica a forma de cálculo do intercepto. 
A alternativa está correta, pois o cálculo do intercepto é dado pela 
fórmula ., onde: 
 
10 - O coeficiente de correlação é um instrumento estatístico que, por meio de 
covariância, retira o efeito dos valores das variáveis analisadas. Dessa forma, ele 
permite que seja analisado o padrão de comportamento das variáveis; e disso podemos 
dizer que o sinal resultante de sua forma de cálculo indicará um padrão de 
comportamento específico das variáveis. 
 
Assim sendo, a seguir, assinale a alternativa que indica a forma de cálculo do coeficiente 
de correlação. 
 
A alternativa está correta, pois a forma de cálculo do coeficiente de 
correlação é dada por esta fórmula: 
em que cov(X,Y) é a covariância entre as variáveis X e Y, dp(X) é o desvio-
padrão da variável X, e dp(Y) é o desvio-padrão da variável Y.