ANÁLISE DE DADOS

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1.
		Analise as seguintes afirmativas:
I. O Big Data Analytcs auxilia a Planejamento e Controle da Manutenção, pois os dados coletados em tempo real sobre o estado atual de uma máquina são analisados e os eventos de manutenção preventiva podem ser programados assumindo menores margens de segurança e o risco de falhas não planejadas será reduzido.
II. Toda a incorporação tecnológica presente na Indústria 4.0 provocará mudanças na natureza do trabalho entre indústrias e ocupações.  Previsões apontam para um aumento de demanda por cargos que exijam criatividade, cognição, decisão sobre incertezas e desenvolvimento de novas ideias. No contexto da Indústria 4.0, uma mão de obra capacitada (além da escolaridade) será compreendida como o potencial de se adaptar, de maneira continuada e ágil, a mudanças e, além disso, aprender coisas novas e se ambientar em novos contextos.
III. A Indústria 4.0 é um conceito baseado em Internet das Coisas (IoT) e Sistemas Cyber-Físicos (CPS). Os elementos na Indústria 4.0 devem ser capazes de tomar auto decisões e operar de forma independente e inteligente.  A Indústria 4.0 também se refere à digitalização da cadeia de valor, gerando a interconexão de pessoas, objetos e sistemas, mudando dados em tempo real.
São verdadeiras:
	
	
	
	Somente a II
	
	
	As afirmativas II e III
	
	
	Todas as afirmativas
	
	
	Somente a III
	
	
	As afirmativas I e III
	
Explicação:
Todas as afirmativas estão corretas com relação ao conceito de Indústria 4.0 e suas tecnologias.
	
	
	
	 
		
	
		2.
		O termo "Indústria 4.0" refere-se:
	
	
	
	a um grupo de transformações rápidas no design, manufatura, operação e serviços de sistemas de manufatura e produtos.
	
	
	a uma classe de empresas que fornecem, de forma sigilosa, informações para que os grandes grupos industriais se tornem mais competitivos no mercado.
	
	
	à associação de grandes corporações para o desenvolvimento tecnológico de um país.
	
	
	exclusivamente a uma categoria de indústrias de produtos tecnológicos.
	
	
	ao conjunto de processos industriais referentes à melhoria dos sistemas de comunicação.
	
Explicação:
A expressão "Indústria 4.0" é utilizada para fazer referência à considerada quarta revolução industrial. Ela refere-se ao conjunto de transformações rápidas em seus processos (design, manufatura, etc) com base em informações que são obtidas de forma rápida e eficiente através do uso da tecnologia.
	
	
	
	 
		
	
		3.
		Para a implantação da Indústria 4.0, são necessários alguns requisitos básicos.  De acordo com as características desses requisitos, analise as afirmativas a seguir:
I. Virtualização, que permite que todos os sistemas cyber-físicos (CPS) de uma fábrica, mesmo que provenientes de diversos fornecedores, possam se comunicar através de redes.
II. Modularização, que tornará as fábricas mais flexíveis e adaptáveis às alterações necessárias.  O sistema é dividido em módulos (partes distintas) e uma máquina irá produzir de acordo com a demanda, utilizando somente os recursos necessários para a realização de cada tarefa.
III. Descentralização dos controles dos processos produtivos, pois os sistemas cyber-físicos tomam decisões com base em análise de dados, sem depender de ação externa, tornando a tomada de decisão mais seguras e certeira.
São verdadeiras:
	
	
	
	As afirmativas II e III
	
	
	Somente a afirmativa I
	
	
	As afirmativas I e II
	
	
	Somente a afirmativa III
	
	
	Todas as afirmativas
	
Explicação:
A característica do requisito descrito em I é referente à Interoperabilidade. 
A virtualização permite a rápida tomada de decisão por meio de simulação computacional utilizando dados reais coletados em tempo real.
	
	
	
	 
		
	
		4.
		De acordo com as opções abaixo, marque a opção que caracteriza a Quarta Revolução Industrial.
	
	
	
	A maior característica são fábricas pequenas, que produzem o dobro do seu tamanho.
	
	
	Possui a tendência de automatização total das fábricas por meio de Sistemas Cyber - Físico.
	
	
	Consiste em termos mais funcionários especializados.
	
	
	É a presença permamente da Estatísitca na Produção das Organizações. 
	
	
	Configura-se pela presença de Computadores.
	
Explicação:
A Indústria 4.0 possui como característica a automação total da Fábrica.
	
	
	
	 
		
	
		5.
		Uma ferramenta que, integrada à plataforma de autoavaliação, permitirá à empresa se conectar aos provedores de tecnologia como uma das etapas fundamentais para a digitalização e modernização do parque industrial. Estamos falando de:
	
	
	
	Educação 4.0
	
	
	Hub 4.0
	
	
	Plataforma de autoavaliação 4.0
	
	
	Conexão Startup
	
	
	Plataforma de autoavaliação
	
Explicação:
.
	
	
	
	 
		
	
		6.
		O conceito de big data pode ser subdivido em 5 categorias:
	
	
	
	VOLUME, VELOCIDADE, MASSA, VERACIDADE, VALOR
	
	
	VOLUME, VELOCIDADE, VARIEDADE, VERACIDADE, VALOR
	
	
	VOLUME, VELOCIDADE, MASSA, TEMPO, VALOR
	
	
	VOLUME, VELOCIDADE, VARIEDADE, TEMPO, VALOR
	
	
	VOLUME, VELOCIDADE, TEMPO, VERACIDADE, VALOR
	
Explicação:
VOLUME de dados
VELOCIDADE, o tempo de atualização dos dados é curto
VARIEDADE, os dados podem ser provenientes de muitas fontes
VERACIDADE, dados desatualizados podem ser considerados inverídicos para o momento da análise
VALOR, os dados devem gerar informações úteis à empresa,
	
	
	
	 
		
	
		7.
		Sobre a Primeira Revolução Industrial é correto afirmar que:
	
	
	
	apresenta tendência de mecanização total da indústria.
	
	
	aconteceu em meados do século 20.
 
	
	
	aconteceu por volta de 1850
	
	
	está associada à chegada da eletrônica, da tecnologia de informação e da telecomunicação, que permitiram automatizar tarefas mecânicas e repetitivas.
	
	
	marcou o ritmo da produção manual à mecanizada, entre 1760 e 1830
	
Explicação:
A Primeira Revolução Industrial ocorreu entre 1760 e 1830 e a ela está associada a passagem da produção, que antes era essencialmente manual, para a produção mecanizada.
	
	
	
	 
		
	
		8.
		Um grupo de transformações rápidas em design, manufatura, operação e serviços de sistemas de manufatura e produtos. Estamos falando de:
	
	
	
	5ª Revolução Industrial
	
	
	2ª Revovução Industrial
	
	
	4ª Revolução Industrial
	
	
	3ª Revolução Industrial.
	
	
	1ª Revolução Industrial
	
Explicação:
.
	
	 
		
	
		1.
		Numa determinada empresa, o número de funcionários que ganham entre 7 a 9 salários mínimos é de 40. Sabendo que o número total de colaboradores são de 200, qual é a frequência relativa dessa faixa salarial?
	
	
	
	23%
	
	
	20%
	
	
	21%
	
	
	24%
	
	
	22%
	
	
	
	 
		
	
		2.
			Para elaboração de uma tabela para dados agrupados com 12 observações, o número de intervalos de classes seria:
	
	
	
	5
	
	
	2
	
	
	4
	
	
	3
	
	
	1
	
	
	
	 
		
	
		3.
		Em uma empresa, foi necessário retirar amostras de alguns lotes, para analisar algumas informações e concluir pontos inerentes à População. Logo, denominamos de:
	
	
	
	Inferência Estatística
	
	
	Medidas de Dispersão
	
	
	Separatrizes
	
	
	Correlação
	
	
	Desvio Padrão
	
Explicação:
Inferência Estatística, analisa os dados da Amostra, para termos um estudo, uma conclusão de acordo com a População pertencente.
	
	
	
	 
		
	
		4.
		
	
	
	
	39,00%
	
	
	33,00%
	
	
	75,00%
	
	
	96,00%
	
	
	82,27%
	
Explicação:
	
	
	
	 
		
	
		5.
		Analise as afirmativas a seguir:
I. Quando realizamos um estudo com o objetivo de extrair informações e tomar decisões com base em dados, precisamos seguir a seguinte estrutura: definir; coletar; organizar; visualizar e analisar.
II. Os dados podem ser obtidos por meio de levantamentos observacionais e planejamento de experimentos.
III. Em um levantamento observacional, os elementos são manipulados para se avaliar o efeito de diferentes tratamentos. 
São verdadeiras:Somente a III
	
	
	As afirmativas I e III
	
	
	As afirmativas I e II
	
	
	Somente a I
	
	
	As afirmativas II e III
	
Explicação:
Em um levantamento observacional, as características de interesse na pesquisa são observadas ou medidas sem manipulação dos elementos (pessoas, objetos, animais, etc.) que foram estudados.
	
	
	
	 
		
	
		6.
		Analise as afirmativas a seguir:
I. A(s) característica(s) de interesse em um estudo é(são) denominada(s) variável(eis).
II. A resposta da variável em estudo gera, necessariamente, um dado quantitativo.
III. Variáveis quantitativas contínuas são resultantes de uma operação de contagem, assumindo respostas cujos números são inteiros.
São verdadeiras:
	
	
	
	As afirmativas I e III
	
	
	As afirmativas I e II
	
	
	Todas as afirmativas
	
	
	Somente a II
	
	
	Somente a I
	
Explicação:
A resposta de uma variável pode gerar um dado qualitativo ou quantitativo.
Variáveis quantitativas discretas são resultantes de uma operação de contagem, assumindo respostas cujos números são inteiros.
	
	
	
	 
		
	
		7.
		Todas as variáveis listadas a seguir são contínuas, exceto:
	
	
	
	Altura média das pessoas de uma ilha isolada
	
	
	Número de filhos dos casais de uma localidade
	
	
	Peso das crianças de uma creche
	
	
	Temperatura média de BH no mês de outubro
	
	
	Índice de inflação no país no último ano
	
	
	
	 
		
	
		8.
		Os limites de uma classe são, respectivamente, 2 e 12. Ao calcular a amplitude da classe, obtém-se:
	
	
	
	11
	
	
	10
	
	
	7
	
	
	9
	
	
	8
	
	
	 
		
	
		1.
		Quando um conjunto de dados numéricos possui muitos valores discrepantes a média não é uma boa medida de tendência central para descrição do dados. Nestes casos opta-se pelo uso de qual medida e tendência central:
	
	
	
	amplitude
	
	
	percentil
	
	
	mediana
	
	
	quertil
	
	
	moda
	
	
	
	 
		
	
		2.
		
Com base nos dados acima, avalie as proposições que se seguem.
I. O primeiro quartil para a série histórica de cotações da companhia AAA é 12,00.
II. O segundo quartil para a série histórica de cotações da companhia AAA é 12,00.
III. O terceiro quartil para a série histórica de cotações da companhia ZZZ é 28,00.
É correto o que se afirma em:
	
	
	
	I e II, apenas.
	
	
	I, apenas.
	
	
	I, II e III.
	
	
	II e III, apenas.
	
	
	II, apenas.
	
Explicação:
	
	
	
	 
		
	
		3.
		Para o conjunto de valores A = {1, 3, 5, 5, 7, 7, 7, 8, 8, 9}, a mediana é:
	
	
	
	6
	
	
	5
	
	
	6,5
	
	
	7
	
	
	7,5
	
	
	
	 
		
	
		4.
		Sendo os desvios em relação a média iguais a -5, 0, -2, 4 e 3, o desvio média será?
	
	
	
	1,8
	
	
	0,8
	
	
	3,8
	
	
	2,8
	
	
	Impossível de calcular.
	
	
	
	 
		
	
		5.
		Uma prova foi aplicada em uma determinada turma de alunos. Todos os alunos tiraram nota 6,0. Assim pode-se concluir que:
	
	
	
	O coeficiente de variação é igual a 1
	
	
	O desvio padrão é igual a zero.
	
	
	A variância é igual a 6.
	
	
	A média menos o desvio padrão é igual a zero.
	
	
	A amplitude é igual a 6
	
	
	
	 
		
	
		6.
		Um grupo de 100 estudantes tem uma estatura média de 168 cm, com um desvio padrão de 5 cm. Então, o coeficiente de variação desse grupo é:
	
	
	
	3,21%
	
	
	3,28%
	
	
	3,12%
	
	
	2,98%
	
	
	2,89%
	
Explicação:
CV=5/168 = 0,0298 . 100 = 2,98%
	
	
	
	 
		
	
		7.
		Cinco estudantes, após terminarem o colégio técnico, começaram a trabalhar e quatro informaram seus salários iniciais: R$950,00, R$1060,00, R$1060,00 e R$1180,00. O quinto estudante não quis informar seu salário inicial, apenas disse que ganhava mais do que todos eles. Sabendo que a média dos seus salários iniciais é de R$ 1110,00. O salário do quinto estudante, a moda e a mediana do salário desses cinco estudantes SÃO, RESPECTIVAMENTE:
	
	
	
	Média - R$ 1200,00 Mediana - R$ 1060,00 Moda - R$ 1060,00
	
	
	Média - R$ 1300,00 Mediana - R$ 1300,00 Moda - R$ 13000,00
	
	
	Média - R$ 1500,00 Mediana - R$ 1060,00 Moda - R$ 1060,00
	
	
	Média - R$ 1300,00 Mediana - R$ 1060,00 Moda - R$ 1060,00
	
	
	Média - R$ 1300,00 Mediana - R$ 1060,00 Moda - R$ 1300,00
	
	
	
	 
		
	
		8.
		Os dados abaixo foram obtidos através de uma pesquisa que teve por objetivo avaliar a prestação de serviço de uma empresa, durante 15 dias.  As notas obtidas pela empresa (de 0 a 10) foram:
3   5   6   5   4   6   5   7   5   5   6   5   6   5   4
Os valores da média e da mediana são, respectivamente:
	
	
	
	6 ; 5
	
	
	5 ; 5,13
	
	
	5,13 ; 5
	
	
	5 ; 5
	
	
	5 ; 6
	
Explicação:
	
	 
		
	
		1.
		Em um ano particular, 30% dos alunos de uma determinada faculdade foram reprovados em uma determinada disciplina. Se escolhermos aleatoriamente, dez alunos, qual a probabilidade de exatamente três deles terem sido reprovados.
	
	
	
	8,24%
	
	
	2,7%
	
	
	26,68%
	
	
	14,68%
	
	
	10,94%
	
	
	
	 
		
	
		2.
		Considere as seguintes afirmativas com relação à Análise Combinatória
I. Combinação é o tipo de agrupamento em que um grupo é diferente de outro pela ordem ou pela natureza dos elementos componentes.
II. Arranjo é o tipo de agrupamento em que um grupo é diferente de outro apenas pela natureza dos elementos componentes.
III. Permutação é o tipo de agrupamento ordenado em que em cada grupo entram todos os elementos.
	
	
	
	As afirmativas I, II e III estão corretas
	
	
	Somente a afirmativa III está correta
	
	
	Somente as afirmativas II e III estão corretas
	
	
	Somente as afirmativas I e III estão corretas
	
	
	Somente as afirmativas I e II estão corretas
	
	
	
	 
		
	
		3.
		Num aquário estão 20 peixinhos, 7 dos quais são machos. Tiramos um peixinho ao acaso. Qual a probabilidade do peixe ser fêmea?
	
	
	
	1/4
	
	
	7/20
	
	
	13/20
	
	
	1/3
	
	
	1/2
	
	
	
	 
		
	
		4.
		Em uma caixa há 2 fichas amarelas, 3 fichas azuis e 5 fichas verdes. Se retirarmos uma única ficha, qual a probabilidade dela ser azul?
	
	
	
	40%
	
	
	50%
	
	
	30%
	
	
	80%
	
	
	20%
	
	
	
	 
		
	
		5.
		
	
	
	
	0,0500
	
	
	0,2345
	
	
	0,1000
	
	
	0,0300
	
	
	0,2738
	
Explicação:
	
	
	
	 
		
	
		6.
		Ao se realizar um lançamento de um par de dados não viciados, com faces numeradas de 1 a 6, qual é a probabilidade de a soma dos pontos ser 3 ou 7?
	
	
	
	2/11
	
	
	3/11
	
	
	1/6
	
	
	4/9
	
	
	2/9
	
	
	
	 
		
	
		7.
		No lançamento de um dado honesto, qual é a probabilidade da face obtida ser um número par ou um número primo?
	
	
	
	5/6
	
	
	7/6
	
	
	2/3
	
	
	1/3
	
	
	1
	
	
	
	 
		
	
		8.
		Retira-se, ao acaso, uma carta de um baralho de 52 cartas. Qual a probabilidade dela ser uma figura ou uma carta preta?
	
	
	
	21/26
	
	
	11/52
	
	
	1/4
	
	
	16/26
	
	
	1/2
	
	 
		
	
		1.
		Em uma fábrica de parafusos, a probabilidade de sair um com defeito de fabricação é de 20%. Qual a probabilidade de, entre 4 parafusos escolhidos ao acaso, sair 1 com defeito?
	
	
	
	0,3555
	
	
	0,2312
	
	
	0,4096
	
	
	0,3445
	
	
	0,4954
	
	
	
	 
		
	
		2.
		De acordo com a publicação Chemical Engineering Progress(nov 1990), aproximadamente 30% de todas as falhas nas tubulações das indústrias são causadas por erro de operador. Qual a probabilidade de que quatro de 20 falhas sejam causadas por erro do operador?
	
	
	
	0,0354
	
	
	0,1304
	
	
	1,23
	
	
	0,1071
	
	
	0,3885
	
	
	
	 
		
	
		3.
		Quais os parâmetros da Função de Probabilidade Normal?
	
	
	
	o parâmetro x que representa a incógnita do problema
	
	
	o parâmetro lambda que representa a média
	
	
	parâmetro p que representa a probabilidade de sucesso e o parâmetro q onde representa a probabilidade de fracasso
	
	
	não existem parâmetros
	
	
	o parâmetro mi que representaa média e o parâmetro sigma ao quadrado onde representa a variância
	
	
	
	 
		
	
		4.
		Um serviço de socorro de uma seguradora de automóveis recebe uma média de 5 chamados por hora. Então, em uma hora, selecionada aleatoriamente, a probabilidade de que ocorram exatamente 3 chamados é
	
	
	
	0,1404
	
	
	0,2404
	
	
	0,1304
	
	
	0,1234
	
	
	0,4321
	
	
	
	 
		
	
		5.
		Dado que X é uma variável aleatória normal com média igual a 300 e desvio padrão igual a 50, determine a probabilidade de que X assuma uma valor maior qu 362.
	
	
	
	0,1923
	
	
	2,9
	
	
	0,1075
	
	
	1,30
	
	
	0,75
	
	
	
	 
		
	
		6.
		Uma determinada variável contínua X possui média 13,52 e desvio padrão de 5,76. Qual o valor do escore z para X = 22,15 ?
	
	
	
	1,4983
	
	
	- 1,9803
	
	
	- 1,4983
	
	
	2,0124
	
	
	1,9803
	
	
	
	 
		
	
		7.
		A durabilidade de um pneu de certa marca é uma variável aleatória Normal com média 56000 km e desvio padrão 8000 km. Qual a probabilidade de que um dado pneu dure menos de 60000km?
	
	
	
	69%
	
	
	40%
	
	
	80%
	
	
	50%
	
	
	35%
	
	
	
	 
		
	
		8.
		Em um concurso realizado para trabalhar em uma determinada empresa de exportação, 10% dos candidatos foram aprovados. Se escolhermos aleatoriamente, dez candidatos desse concurso, qual a probabilidade de que exatamente dois deles tenham sido aprovados?
	
	
	
	64,98%
	
	
	0,431%
	
	
	4,305%
	
	
	6,948%
	
	
	43,05%
	
	
	 
		
	
		1.
		Seja uma população infinita com média e desvio padrão, respectivamente, iguais a 40 e, 15 Retirando-se uma amostra de 25 dados, o erro padrão da distribuição é de:
	
	
	
	1
	
	
	3
	
	
	4
	
	
	2
	
	
	5
	
	
	
	 
		
	
		2.
		(ENADE 2017) Durante o final de temporada de um evento de corrida automobilística, é comum chover nos dois dias de treino, sexta-feira e sábado, e no dia da corrida, domingo.  Suponha que a previsão meteorológica para esses dias indique 80% de chance de chuva para cada um dos dias de treino e 30% de chance de chuva para o dia da corrida.  Considerando as informações do texto acima, avalie as afirmações a seguir.
I. A chance de não chover em nenhum dos três dias é de 2,8%.
II. A chance de chover em pelo menos um dos três dias é de 97,2%.
III. A chance de chover sexta-feira e sábado é de 80%.
É correto o que se afirma em:
	
	
	
	I, II e III.
	
	
	I e II, apenas.
	
	
	III, apenas.
	
	
	II e III, apenas.
	
	
	I, apenas.
	
Explicação:
	
	
	
	 
		
	
		3.
		O erro padrão indica a propagação das medições dentro de uma amostra de dados. É o desvio padrão dividido pela raiz quadrada do tamanho da amostra de dados. A amostra pode incluir dados de medições científicas, resultados de testes, as temperaturas ou uma série de números aleatórios. Suponha que, numa população obteve-se desvio padrão de 1,25 com uma amostra aleatória de 25 elementos. Qual o provável erro padrão?
 
 
	
	
	
	0,18
	
	
	0,28
	
	
	0,15
	
	
	0,35
	
	
	0,25
	
	
	
	 
		
	
		4.
		Em um teste de hipóteses, o erro Tipo I ocorre quando:
 
	
	
	
	a hipótese nula é aceita, mas ela é falsa.
	
	
	a hipótese nula não é aceita, mas ela é verdadeira.
	
	
	as hipóteses nula e alternativa são, ambas, falsas.
	
	
	a hipótese alternativa não é aceita, mas ela é verdadeira.
	
	
	a hipótese alternativa é aceita, mas ela é falsa.
	
Explicação:
Quando realizamos um teste de hipótese, definimos seu nível de significância como sendo a probabilidade de cometermos o erro Tipo I que é aquele que ocorre quando rejeitamos a hipótese nula sendo que ela é verdadeira.
	
	
	
	 
		
	
		5.
		Nos processos de estimação, um parâmetro é:
 
	
	
	
	o valor que nos fornece a margem de erro de uma pesquisa.
	
	
	uma medida amostral.
	
	
	um valor que nunca assume valor zero.
	
	
	uma característica da amostra que não condiz com a população da qual essa amostra foi extraída.
	
	
	a medida numérica que descreve uma característica da população.
	
Explicação:
O parâmetro é, geralmente, um valor que desconhecemos e que não temos como determinar de forma direta e refere-se a alguma característica populacional.
	
	
	
	 
		
	
		6.
		Suponha que há, no município 2500 indivíduos. 1200 foram chamados para efetuar determinado exame. 800 são da Faixa Etária 1 e 400 são da Faixa Etária 2. Qual o Tamanho da Amostra?
	
	
	
	400 pessoas
	
	
	800 pessoas
	
	
	1200 pessoas
	
	
	600 pessoas
	
	
	2500 pessoas
	
Explicação:
O tamanho da Amostra, são 1200 pessoas.
	
	
	
	 
		
	
		7.
		Ao se obter uma amostra qualquer de tamanho n, calcula-se a média aritmética amostral. Provavelmente, se uma nova amostra aleatória for realizada, a média aritmética obtida será diferente daquela da primeira amostra. A variabilidade das médias é estimada pelo seu erro padrão que é o desvio padrão dividido pela raiz quadrada do tamanho da amostra de dados. Suponha que, numa população obteve-se desvio padrão de 1,71 com uma amostra aleatória de 81 elementos. Qual o provável erro padrão?
	
	
	
	0,19
	
	
	0,39
	
	
	0,22
	
	
	0,12
	
	
	0,29
	
	
	
	 
		
	
		8.
		Uma amostra de 64 empregados horistas selecionada de um grande número de empregados de uma fábrica, teve uma média da amostra de salários de R$ R$ 788,00, com desvio padrão da amostra de R$ 72,00. Calcule o erro padrão da amostra. (Erro Padrão da Amostra = desvio padrão da amostra / raiz quadrada do tamanho da amostra).
	
	
	
	9
	
	
	13
	
	
	12
	
	
	11
	
	
	14
	
	
	 
		
	
		1.
		Na estimação do percentual de itens defeituosos na produção de certo modelo de aparelho biomédico, o engenheiro de qualidade obteve um IC95% com margem de erro de 6%. Não satisfeito com o resultado, ele pretende realizar um novo levantamento para diminuir a margem de erro. Dentre as alternativas apresentadas a seguir, qual apresenta ação(ões) que auxilia(m) o engenheiro na obtenção de seu objetivo?
	
	
	
	diminuir o tamanho da amostra e o nível de confiança do intervalo.
	
	
	manter o tamanho amostra e diminuir o nível de confiança.
	
	
	aumentar o nível de confiança.
 
	
	
	aumentar o tamanho da amostra e o nível de confiança do intervalo.
	
	
	obter uma amostra com maior variabilidade.
	
Explicação:
Aumentar o tamanho da amostra é uma opção, mas se houver aumento do nível de confiança, a margem de erro pode não diminuir (e até aumentar). Por isso, descartamos a alternativa (a). A diminuição do tamanho da amostra também não é uma ação recomendável, pois tende a aumentar a margem de erro. Assim como um aumento do nível de confiança faz com que haja aumento da margem de erro. Por tais motivos, descartamos as alternativas (b) e (d).
Mas, se houver diminuição do nível de confiança sem alteração no tamanho da amostra, a margem de erro irá diminuir.
	
	
	
	 
		
	
		2.
		Em uma amostra de média 4,0, e erro padrão de 0,1, determine o intervalo de confiança de forma que podemos estar em 95% confiantes de que o mesmo inclui o valor médio da população.
	
	
	
	3,80 e 4,50
	
	
	3,90 e 4,50
	
	
	3,60 e 4,70
	
	
	3,80 e 4,20
	
	
	3,90 e 4,20
	
	
	
	 
		
	
		3.
		Uma firma emprega 600 vendedores. Numa amostra aleatória de 100 notas de despesas numa semana em dezembro, um auditor constatou uma despesa média de R$ 200,00 e desvio padrão (s) igual a R$ 30,00. Utilizando-se dessas informações e considerando um nível de confiança de 95%, é correto afirmar que:
	
	
	
	essa amostra não é suficiente para estimar a média real das despesas dos vendedores daquela semana.
	
	
	nessa semana, a média real de despesas foi exatamente igual a R$ 200,00.
	
	
	a verdadeira média de despesa, na semana em questão, certamente será um valor menor que R$ 201,00.
	
	
	a média real de despesas dessa semana não será maior que R$ 206,00.
	
	
	o cálculo do intervalo com 95% deconfiança para a verdadeira média de despesas não será possível, pois não informações suficientes no enunciado.
	
Explicação:
A despesa média na semana em questão pode ser estimada pelo intervalo de confiança para a média, que é dado por:
 
Os limites desse intervalo são:
Limite Superior: 200,00 + 5,88 = 205,88
Limite Inferior: 200,00 ¿ 5,88 = 194,12        
A conclusão, com confiança de 95%, é que a despesa média real (média verdadeira, populacional das despesas) é um valor entre R$ 194,12 e R$ 205,88. Isso nos leva a concluir que a ¿a média real de despesas dessa semana não será maior que R$ 206,00¿.
	
	
	
	 
		
	
		4.
		Em uma amostra com as notas de estatística de 50 estudantes foi obtida uma média de 6,5, e um desvio padrão da amostra de 1,2. Determine o intervalo de confiança para a média de todos os alunos dessa universidade de tal forma que possamos estar 99% confiantes de que o intervalo inclui o valor médio da população. Considere o número de unidades de desvio padrão a partir da média para 99% = 2,58.
	
	
	
	O Intervalo de Confiança está entre 6,26 e 7,14
	
	
	O Intervalo de Confiança está entre 6,06 e 6,94
	
	
	O Intervalo de Confiança está entre 6,02 e 6,90
	
	
	O Intervalo de Confiança está entre 6,16 e 7,04
	
	
	O Intervalo de Confiança está entre 6,00 e 6,88
	
	
	
	 
		
	
		5.
		Nos processos de estimação, um parâmetro é:
	
	
	
	a medida numérica que descreve uma característica da população.
	
	
	um valor que nunca assume valor zero.
	
	
	o valor que nos fornece a margem de erro de uma pesquisa.
	
	
	uma medida amostral.
	
	
	uma característica da amostra que não condiz com a população da qual essa amostra foi extraída.
	
Explicação:
O parâmetro é, geralmente, um valor que desconhecemos e que não temos como determinar de forma direta e refere-se a alguma característica populacional.
	
	
	
	 
		
	
		6.
		Um intervalo com 95% de confiança foi calculado para estimar o tempo médio de vida de certo tipo de componente eletrônico. O resultado obtido, em horas, foi
IC95%: (1.250 ; 1.680)
A média amostral e a margem de erro que compuseram os cálculos desse intervalo são, respectivamente,
	
	
	
	1.465 e 430 horas.
	
	
	430 e 215 horas.
	
	
	1.250 e 430 horas.
	
	
	1.680 e 430 horas.
	
	
	1.465 e 215 horas.
	
Explicação:
Os limites do intervalo de confiança são calculados a partir da média amostral, subtraindo e somando o valor da margem de erro. O limite inferior de 1.250 horas, por exemplo, é resultado do processo de subtrair a margem de erro da média amostral. Sendo assim, a margem de erro (E) corresponde à metade da amplitude do intervalo, ou seja,
E = (1.680 ¿ 1.250) / 2 = 215 horas.
A média amostral corresponde, portanto, à média dos limites do intervalo. Logo, seu valor é 1.465 horas.
	
	
	
	 
		
	
		7.
		Suponha que X represente a duração da vida de uma peça de equipamento. Admita-se que 256 peças sejam ensaiadas, fornecendo uma duração de vida média de 200 horas. Suponha-se que seja conhecido o desvio padrão igual a 12 horas, e que se deseje obter um intervalo de confiança de 95 % para a média (usar 1,96). Qual o intervalo de confiança?
[Limite Inferior do IC = Média - 1,96 . (desvio padrão dividido pela raiz quadrada da amostra)]
[Limite Superior do IC = Média + 1,96 . (desvio padrão dividido pela raiz quadrada da amostra)]
 
 
 
	
	
	
	198,53 a 201,47
	
	
	156,53 a 201,47
	
	
	156,53 a 256,47
	
	
	198,53 a 256,47
	
	
	112,53 a 212,47
	
	
	
	 
		
	
		8.
		Para uma amostra do salário de 81 empregados da empresa K & K evidenciou-se que o salário médio é de R$ 1.020 e desvio padrão de R$ 261. Para previsão da média, o intervalo foi estimado de tal forma que estivesse com 95% de confiança e que o intervalo inclua o salário médio, sabendo-se que a margem de segurança de 95% corresponde a z = 1,96. O intervalo de confiança dos salários é:
	
	
	
	R$ 986,15 a R$ 1.035,18
	
	
	R$ 955,14 a R$ 1.029,15
	
	
	R$ 978 a R$ 1.053
	
	
	R$ 991 a R$ 1.049
	
	
	R$ 963,16 a R$ 1.076,84
	
	
	 
		
	
		1.
		Mega Pascal (MPa) é a medida de resistência utilizada para a cerâmica. Numa indústria cerâmica, sabe-se que certo tipo de massa cerâmica tem resistência mecânica aproximadamente normal, com média 57 MPa e desvio padrão 5 MPa. Após a troca de alguns fornecedores de matérias- primas, deseja-se verificar se houve alteração na qualidade. Uma amostra de 16 corpos de prova de massa cerâmica acusou média igual a 50 MPa. Qual é a conclusão ao nível de significância de 5 %? Obs1: O valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado) Obs2: Para o cálculo do Valor da Estatística de Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra)
	
	
	
	Como Z = - 8,6 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	
	Como Z = - 9,6 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	
	Como Z = - 7,6 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	
	Como Z = - 6,6 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	
	Como Z = - 5,6 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	
	
	 
		
	
		2.
		Uma fábrica de motocicletas anuncia que seus carros consomem, em média, 10 litros por 400 Km, com desvio-padrão de 0,9 litro. Uma revista decide testar essa afirmação e analisa 36 motocicletas dessa marca, obtendo 10,5 litros por 400 Km, como consumo médio. Admitindo-se que o consumo tenha distribuição normal, ao nível de significância de 5%, utilize o TESTE DE HIPÓTESES, para o cálculo do Valor da Estatística de Teste (t) e o que a revista concluirá sobre o anúncio da fábrica?
 
Dados:
Obs1: Para o cálculo do Valor da Estatística de Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra).
Obs2: Adote um nível de significância de 5%. O valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado)
	
	
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 1,1 e, como 1,1 é menor que 1,96, a revista pode concluir que o anúncio é verdadeiro.
	
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 4,3 e, como 4,3 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 3,3 e, como 3,3 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 1,3 e, como 1,3 é menor que 1,96, a revista pode concluir que o anúncio é verdadeiro.
	
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 5,3 e, como 5,3 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
	
	
	 
		
	
		3.
		Considere as afirmações:
(I) O nível de significância de um teste de hipóteses corresponde à probabilidade de cometer o erro tipo I.
(II) Erro tipo I é a probabilidade de aceitar a hipótese nula quando ela é falsa.
(III) Erro tipo II é a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira.
 
É (são) correta(s) somente a(s) afirmação(ões):
	
	
	
	(I).
	
	
	(II) e (III).
	
	
	(III).
	
	
	(II).
	
	
	(I) e (II).
	
Explicação:
O nível de significância de um teste de hipótese corresponde à probabilidade de cometermos o erro tipo I, que corresponde a rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira. Portanto, a afirmação (I) é verdadeira e as demais são falsas.
	
	
	
	 
		
	
		4.
		Para se tomar uma decisão estatística é necessário a formulação de hipóteses sobre as populações a serem estudadas. Com relação as hipóteses, podemos afirmar:
I ¿ As hipóteses estatísticas a serem estabelecidas devem ser sempre verdadeiras.
II ¿ As hipóteses são formuladas antes do início do experimento.
III ¿ As hipóteses são formuladas com o objetivo de aceita-las ou rejeitá-las.
Com base nas afirmações acima, podemos concluir:
 
	
	
	
	Somente as afirmações  II e IIII são verdadeiras
	
	
	Somente as afirmações I, e III são verdadeiras
	
	
	Todas as afirmativas são falsas
	
	
	Somente as afirmações I e II são verdadeiras
	
	
	Todas as afirmativas são verdadeiras5.
		Uma fábrica de motocicletas anuncia que seus carros consomem, em média, 10 litros por 400 Km, com desvio-padrão de 0,8 litro. Uma revista decide testar essa afirmação e analisa 25 motocicletas dessa marca, obtendo 10,5 litros por 400 Km, como consumo médio. Admitindo-se que o consumo tenha distribuição normal, ao nível de significância de 5%, utilize o TESTE DE HIPÓTESES, para o cálculo do Valor da Estatística de Teste (t) e o que a revista concluirá sobre o anúncio da fábrica?
 
Dados:
Obs1: Para o cálculo do Valor da Estatística de Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra).
Obs2: Adote um nível de significância de 5%. O valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado)
	
	
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 3,1 e, como 3,1 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 4,1 e, como 4,1 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 1,3 e, como 1,3 é menor que 1,96, a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 5,1 e, como 5,1 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 1,1 e, como 1,1 é menor que 1,96, a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
	
	
	 
		
	
		6.
		Uma empresa de e-commerce alega que o tempo entre a autorização do pagamento de um pedido e a sua entrega, na mesma região, tem média igual a 25,6 horas. Para testar essa alegação, um auditor formulou as hipóteses
H0:μ=25,6 h
H1:μ≠25,6 h.
e observou uma amostra de 25 entregas dessa loja, obtendo uma média de 26,8 horas com desvio-padrão de 4,8 horas. Considerando um nível de significância de 5%, o auditor obteve (através da tabela da distribuição t) o valor crítico 2,064. Portanto, é correto concluir que:
	
	
	
	há evidências para contestar a alegação da empresa, pois o valor da estatística de teste obtido pelo auditor é maior que o valor crítico.
	
	
	não há evidência de que o tempo médio seja diferente do alegado pela empresa, pois o valor da estatística de teste é menor que o valor crítico.
	
	
	não há evidência de que o tempo médio seja diferente do alegado pela empresa, pois o valor da estatística de teste é maior que o valor crítico.
	
	
	não é possível concluir sobre as hipóteses.
	
	
	há evidências para contestar a alegação da empresa, pois o valor da estatística de teste obtido pelo auditor é menor que o valor crítico.
	
Explicação:
As hipóteses que podemos considerar, nesse caso, são
H0:μ=25,6 h
H1:μ≠25,6 h.
Trata-se, portanto, de um teste bilateral.
Como o desvio-padrão populacional σ é desconhecido e a amostra é pequena (n≤30), então a estatística de teste será dada por
T0=(X-μ)/(s/raiz(n)=(26,8-25,6)/(4,8/raiz(25))=1,2/0,96=1,25.
Para o nível α=0,05, o valor crítico será
tα2; n-1=t0,052; 25-1=t0,025; 24=2,064.
Como T0  está na região de aceitação de H0, pois T0<2,064, então concluímos que não há evidência de que o tempo médio seja diferente do alegado pela empresa.
	
	
	
	 
		
	
		7.
		No caso de um teste estatístico clássico, com a hipótese nula H0 e a alternativa H1, cometer o erro do tipo II consiste em
	
	
	
	aceitar H1, sendo H1 verdadeiro.
	
	
	rejeitar H0, sendo H0 verdadeiro.
	
	
	aceitar H0, sendo H0 falso.
	
	
	rejeitar H1, sendo H1 falso.
	
	
	aceitar H0 e aceitar H1.
	
	
	
	 
		
	
		8.
		Mega Pascal (MPa) é a medida de resistência utilizada para a cerâmica. Numa indústria cerâmica, sabe-se que certo tipo de massa cerâmica tem resistência mecânica aproximadamente normal, com média 56 MPa e desvio padrão 5 MPa. Após a troca de alguns fornecedores de matérias- primas, deseja-se verificar se houve alteração na qualidade. Uma amostra de 16 corpos de prova de massa cerâmica acusou média igual a 50 MPa. Qual é a conclusão ao nível de significância de 5 %? Obs1: O valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado) Obs2: Para o cálculo do Valor da Estatística de Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra)
	
	
	
	Como Z = - 5,8 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	
	Como Z = - 7,8 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	
	Como Z = - 8,8 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	
	Como Z = - 6,8 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	
	Como Z = - 4,8 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	
	 
		
	
		1.
		Para constatar como a perda de peso pode estar relacionada a exercícios diários de caminhada, a academia FIT-FAT fez um levantamento e anotou os valores médios de um grupo de alunos, durante um certo período de tempo. Os resultados observados consideraram caminhadas de 30 a 85 minutos por dia e perda de peso de 0,05 a 1,7 quilos por semana. Do levantamento resultou um coeficiente de correlação linear r=0,9618 e uma equação de regressão Y=0,0326X-0,8375, com X em minutos por dia e Y em quilos por semana. Então, a perda de peso estimada (em quilos por semana) para um aluno que faça caminhadas de 72 minutos por dia é:
	
	
	
		2,51
	
	
		3,81
	
	
		3,18
	
	
		2,18
	
	
		1,51
	
	
	
	 
		
	
		2.
		No gráfico de dispersão entre a variável gasto com alimentação (em unidades monetárias) e renda familiar para uma amostra de 25 famílias, pode-se observar que:
	
	
	
	
	Há indícios de uma relação linear fraca entre as variáveis.
	
	
	Há um forte indício de relação linear crescente entre as variáveis.
	
	
	Não há indício de relação linear entre as variáveis.
	
	
	Há um forte indício de relação linear decrescente entre as variáveis.
	
	
	Há indícios de uma relação curvilínea entre as variáveis.
	
	
	
	 
		
	
		3.
		A regressão linear e a correlação estão relacionadas, mas são diferentes por que:
	
	
	
		a regressão linear analisa a interação de inúmeras variáveis e a correlação, a reta que representa essas variáveis;
	
	
		a regressão linear encontra a reta que melhor prevê y em função de x, ao passo que a correlação quantifica quão bem x e y variam em conjunto;
	
	
		quando se faz uma regressão, não é possível determinar que a linha passe sobre um determinado ponto, principalmente pela origem, só na correlação;
	
	
	na representação gráfica de uma regressão é importante sempre colocar, no eixo das abscissas, a variável dependente e, no eixo das ordenadas, a variável independente. Na correlação é exatamente o contrário;
	
	
		o coeficiente de correlação e a regressão linear são números puros, usados para classificar a correlação e a regressão em perfeita ou não.
	
	
	
	 
		
	
		4.
		O setor de qualidade de uma empresa realiza levantamentos diários de um conjunto de variáveis para avaliar o grau de associação entre elas. Duas dessas variáveis são número diário de interrupções na produção e quantidade de itens produzidos com defeito no acabamento. Diariamente, são produzidos 1.000 itens.
Com os dados obtidos ao longo de 30 dias, considerando o número diário de interrupções na produção como variável explicativa x e a quantidade de itens produzidos com defeito no acabamento como variável y, foi realizado um estudo de correlação e regressão que levaram aos seguintes resultados:
coeficiente de correlação de Pearson: 0,87
coeficiente de inclinação: 2,5
intercepto: 1,7
A estimativa da quantidade de itens com defeito no acabamento em um dia em que houve 10 interrupções na produção é de aproximadamente:
	
	
	
	19
	
	
	20
	
	
	34
	
	
	27
	
	
	31
	
Explicação:
Para obter a estimativa solicitada, basta utilizar a equação da reta ajustada que, de acordo com as informações fornecidas é
y=1,7+2,5x.
Substituindo x por 10, temos:
y=1,7+2,5∙10=26,7
	
	
	
	 
		
	
		5.
		A correlação entre duas variáveis, X e Y, é +0,89. Analise as sentenças abaixo e marque a única CORRETApara a relação entre estas duas características
	
	
	
	A correlação é baixa e diretamente proporcional, ou seja, quando X aumenta Y aumenta. O gráfico para essas variáveis é descendente.
	
	
	A correlação é baixa e inversamente proporcional, ou seja, quando X aumenta Y aumenta. O gráfico para essas variáveis é descendente.
	
	
	A correlação é alta e diretamente proporcional, ou seja, quando X aumenta Y aumenta. O gráfico para essas variáveis é ascendente.
	
	
	A correlação é alta e inversamente proporcional, ou seja, quando X aumenta Y diminui. O gráfico para essas variáveis é descendente.
	
	
	A correlação é alta e inversamente proporcional, ou seja, quando X aumenta Y diminui. O gráfico para essas variáveis é ascendente.
	
	
	
	 
		
	
		6.
		O setor de qualidade de uma empresa realiza levantamentos diários de um conjunto de variáveis para avaliar o grau de associação entre elas. Duas dessas variáveis são número diário de interrupções na produção e quantidade de itens produzidos com defeito no acabamento. Diariamente, são produzidos 1.000 itens.
Com os dados obtidos ao longo de 30 dias, considerando o número diário de interrupções na produção como variável explicativa x e a quantidade de itens produzidos com defeito no acabamento como variável y, foi realizado um estudo de correlação e regressão que levaram aos seguintes resultados:
coeficiente de correlação de Pearson: 0,87
coeficiente de inclinação: 2,5
intercepto: 1,7
Para cada interrupção a mais ocorrida na produção em determinado dia, espera-se que haja:
	
	
	
	um aumento em torno de 0,87% no percentual de itens com defeitos no acabamento.
	
	
	uma diminuição no percentual de itens com defeitos no acabamento.
	
	
	um aumento em torno de 1,7% na quantidade de itens com defeito no acabamento.
	
	
	um aumento próximo de 2,5% na quantidade de itens com defeito no acabamento.
	
	
	um aumento entre 2 e 3 itens com defeito no acabamento.
	
Explicação:
O coeficiente de inclinação da reta de regressão indica a variação de y para cada aumento de uma unidade em x. Nesse caso, para cada interrupção a mais, espera-se que a quantidade de itens com defeito no acabamento aumento em torno de 2,5. Portanto, consideramos uma aumento entre 2 e 3 itens.
	
	
	
	 
		
	
		7.
		Podemos afirmar que a existência de algum relacionamento entre duas variáveis, em um estudo Estatístico, e presente na Análise de Dados é denominada: 
	
	
	
	Correlação
	
	
	Desvio Padrão
	
	
	Distribuição Normal
	
	
	Variância
	
	
	Mediana
	
Explicação:
Correlação é um estudo associando duas variáveis.
	
	
	
	 
		
	
		8.
		Após a realização de um levantamento sobre os preços (X, em reais) praticados para um determinado produto e os respectivos volumes de vendas (Y, em milhares de unidades), foi feito o ajuste de uma reta de regressão envolvendo essas variáveis obtendo-se como resultado a seguinte equação:
Y=1,2+0,5⋅X
 
Considerando a relação entre X e Y dada pela equação acima, qual deve ser o preço praticado para que a estimativa do volume de vendas seja de 3.000 unidades?
 
	
	
	
	R$ 4,50
	
	
	R$ 7,40
	
	
	R$ 6,20
	
	
	R$ 5,30
	
	
	R$ 3,60
	
Explicação:
Devemos substituir, na equação,Y  por 3 (que corresponde a 3 milhares de unidades, ou seja, 3.000 unidades) e calcular o valor de X:
 
3=1,2+0,5X
0,5X=1,8
X=3,60 reais.
	
	 
		
	
		1.
		Um estudo sobre a média de produção por hora de certo produto resultou em um intervalo de confiança em relação a esse parâmetro. No entanto, sua margem de erro foi maior que a esperada. Uma ação que permite diminuir a margem de erro é
	
	
	
	obter uma amostra com maior variabilidade.
	
	
	aumentar o desvio-padrão da amostra.
	
	
	diminuir seu nível de confiança.
	
	
	aumentar seu nível de confiança.
	
	
	trabalhar com uma amostra menor.
	
Explicação:
O erro de estimação ou margem de erro, num intervalo para a média populacional, depende de três fatores: desvio-padrão e tamanho da amostra e nível de confiança do intervalo. O tamanho da média é inversamente proporcional ao erro, isto é, se o tamanho da amostra aumenta (sem alterar os demais fatores), o erro diminui proporcionalmente. Já o desvio-padrão e o tamanho da amostra são diretamente proporcionais à magnitude da margem de erro. Portanto, se ocorre diminuição em pelo menos um deles (sem alterar os demais fatores), então a margem de erro também diminui.
	
	
	
	 
		
	
		2.
		Em um setor de uma empresa de logística há 50 funcionários que serão divididos em 3 grupos, A, B e C, para o desenvolvimento de um projeto de melhorias. O primeiro grupo terá 20 funcionários, o segundo, 18 e o terceiro, 12. Na etapa de encerramento do projeto, um grupo será sorteado e dele será selecionado aleatoriamente um(a) funcionário(a) para participar de uma comissão junto à diretoria da empresa. Celina está no terceiro grupo. Qual é a probabilidade de que ela seja a selecionada para a comissão?
	
	
	
	1/36 
	
	
	1/64 
	
	
	1/12 
	
	
	1/24 
	
	
	1/48
	
Explicação:
Como, num primeiro momento, será sorteado um dos três grupos, a probabilidade de que este seja o de Celina é de 1/3. Considerando que nesta grupo há 12 funcionários, a probabilidade de que Celina seja a sorteada é de 1/12. Sendo assim, a probabilidade de que Celina seja selecionada para a comissão será dada por
 
1/3∙1/12=1/36.
	
	
	
	 
		
	
		3.
		Um sistema de detecção de fogo é composto por três dispositivos A, B e C que trabalham em série e de forma independente e cujas probabilidades de falha são, respectivamente, 0,05; 0,04 e 0,03. A probabilidade aproximada de ocorrência de fogo sem que seja detectado por pelo menos um dos dispositivos é
	
	
	
	9,2%
	
	
	11,5%
	
	
	15,5%
	
	
	12,0%
	
	
	10,4%
	
Explicação:
A probabilidade de que o fogo não seja detectado por pelo menos um dos dispositivos pode ser considerada como complementar à probabilidade de que seja detectada por todos. Portanto,
 
1-P(todos os dispositivos detectaram o fogo)=1-0,95∙0,96∙0,97
                                                                               =1-0,88464
                                                                               =0,11536
                                                                               ≅0,115  (11,5%).
	
	
	
	 
		
	
		4.
		Ao estudarmos a Distribuição Normal, podemos afirmar que ela, é graficamente:
	
	
	
	Uma Curva Assimétrica Positiva.
	
	
	Uma Curva achatada em torno da Média.
	
	
	Uma Curva Assimétrica Negativa.
	
	
	Uma Curva Simétrica.
	
	
	Uma Curva Simétrica com valores maiores que a Moda da Distribuição.
	
	
	
	 
		
	
		5.
		Uma moeda honesta é lançada 3 vezes, a probabilidade de sair duas caras e uma coroa é:
	
	
	
	37,5%
	
	
	50,0%
	
	
	75,0%
	
	
	25,0%
	
	
	20,0%
	
	
	
	 
		
	
		6.
		Um intervalo de confiança (IC) é um intervalo estimado de um parâmetro de interesse de uma população. Em vez de estimar o parâmetro por um único valor, é dado um intervalo de estimativas prováveis. Para que são usados os Intervalos de confiança?
	
	
	
	São usados para indicar a inconfiabilidade de uma estimativa.
	
	
	São usados para medir a confiabilidade de uma estimativa.
	
	
	São usados para decidir a confiabilidade de uma estimativa.
	
	
	São usados para analisar a confiabilidade de uma estimativa.
	
	
	São usados para indicar a confiabilidade de uma estimativa.
	
	
	
	 
		
	
		7.
		Como podemos notar, as empresas estão usando cada vez mais, a Metodologia Estatística para Tomada de Decisão. Logo, marque a opção que não utiliza Métodos Estatísticos.
	
	
	
	Aprimoramento dos Serviços prestados
	
	
	Redução de Custos
	
	
	Salários Equalizados
	
	
	Identificação do Perfil do Consumidor
	
	
	Melhora da qualidade dos Produtos
	
Explicação:
Como estudamos em nossas aulas, a Estatística (Análise de Dados) é usada cada vez mais nas Organizações.8.
		O consumo médio de arroz, aos domingos, em um restaurante é de 40 kg, com desvio padrão de 8 kg. Considere que essa variável tem distribuição aproximadamente normal. Num domingo qualquer, o seu gerente nota que só há 48 kg de arroz no estoque. Qual é, aproximadamente, a probabilidade de que essa quantidade não atenda à demanda daquele dia?
	
	
	
	34,13%
	
	
	21,75%
	
	
	84,13%
	
	
	15,87%
	
	
	48,00%
	
Explicação:
     Padronizando o valor 48, temos z = 1,00. A probabilidade normal (tabela) associada a tal valor é 0,3413. Portanto, a probabilidade do consumo, naquele dia, estar entre 40 e 48 kg é de 34,13%. Sendo assim, a probabilidade dessa quantidade (48 kg) não atender a demanda é de 50% ¿ 34,13% = 15,87%
	
	Com relação à utilização da tecnologia Big Data, analise as afirmativas:
I. A utilização do Big Data traz vantagens, como: redução de custo; tomadas de decisão mais rápidas e melhores e oferta de novos produtos e serviços.
II. O conceito do Big Data pode ser subdividido em 5 categorias: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor.
III. O Big Data permite que análises sejam realizadas de maneira automática, em volumes inimagináveis, altíssima velocidade e com os maiores índices de precisão possíveis.
São verdadeiras:
		
	
	As afirmativas I e II
	 
	As afirmativas II e III
	
	Somente a II
	 
	Todas as afirmativas
	
	Somente a I
	Respondido em 26/10/2020 20:31:19
	
	Explicação:
Todas as afirmativas estão corretas com relação ao Big Data.
	
		2a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	De acordo com o conjunto de números abaixo, pode-se afirmar que: 3 12 15 9 8 3 11 6 20 21 18 17 13 19 2 23 3 4 4 5 7 25 10 21 8 6 3 29
		
	
	A moda é 7
	
	Não é possível calcular a média, pois tem números repetidos
	
	A amplitude total é 26
	 
	A amplitude total é 27
	
	A moda é 10
	Respondido em 26/10/2020 20:35:20
	
		3a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	O desvio médio da amostra abaixo é: 2 4 7 8 9 12
		
	
	3,1
	
	6
	
	5
	
	3,5
	 
	2,7
	Respondido em 26/10/2020 20:37:14
	
		4a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Na empresa "X" há três turnos. São 1200 funcionários no Turno 1, 240 no Turno 2 e 2000 no turno 3. Qual é a Probabilidade de um colaborador do turno 3, ser escolhido para a troca de turno?
		
	
	P = 72,52%
	
	P = 55,45%
	
	P = 60%
	 
	P = 58,14%
	
	P = 78,24%
	Respondido em 26/10/2020 20:36:34
	
	Explicação:
P = 2000/3440 = 0,5814 = 58,14% ( Valor aproximado.)
	
		5a
          Questão
	Acerto: 0,0  / 1,0
	
	Quais os parâmetros da Função de Probabilidade Normal?
		
	 
	o parâmetro x que representa a incógnita do problema
	
	o parâmetro lambda que representa a média
	
	não existem parâmetros
	
	parâmetro p que representa a probabilidade de sucesso e o parâmetro q onde representa a probabilidade de fracasso
	 
	o parâmetro mi que representa a média e o parâmetro sigma ao quadrado onde representa a variância
	Respondido em 26/10/2020 20:37:54
	
		6a
          Questão
	Acerto: 0,0  / 1,0
	
	Seja uma população infinita com média e desvio padrão, respectivamente, iguais a 30 e, 8 Retirando-se uma amostra de 16 dados, o erro padrão da distribuição é de:
		
	 
	3
	 
	2
	
	1
	
	4
	
	5
	Respondido em 26/10/2020 20:42:21
	
		7a
          Questão
	Acerto: 0,0  / 1,0
	
	Na estimação do percentual de itens defeituosos na produção de certo modelo de aparelho biomédico, o engenheiro de qualidade obteve um IC95% com margem de erro de 6%. Não satisfeito com o resultado, ele pretende realizar um novo levantamento para diminuir a margem de erro. Dentre as alternativas apresentadas a seguir, qual apresenta ação(ões) que auxilia(m) o engenheiro na obtenção de seu objetivo?
		
	
	aumentar o nível de confiança.
 
	
	obter uma amostra com maior variabilidade.
	 
	diminuir o tamanho da amostra e o nível de confiança do intervalo.
	
	aumentar o tamanho da amostra e o nível de confiança do intervalo.
	 
	manter o tamanho amostra e diminuir o nível de confiança.
	Respondido em 26/10/2020 20:42:28
	
	Explicação:
Aumentar o tamanho da amostra é uma opção, mas se houver aumento do nível de confiança, a margem de erro pode não diminuir (e até aumentar). Por isso, descartamos a alternativa (a). A diminuição do tamanho da amostra também não é uma ação recomendável, pois tende a aumentar a margem de erro. Assim como um aumento do nível de confiança faz com que haja aumento da margem de erro. Por tais motivos, descartamos as alternativas (b) e (d).
Mas, se houver diminuição do nível de confiança sem alteração no tamanho da amostra, a margem de erro irá diminuir.
	
		8a
          Questão
	Acerto: 0,0  / 1,0
	
	Quatro instituições bancárias estão sendo avaliadas quanto aos tempos de espera de seus clientes para a realização de serviços de caixa. Amostras foram selecionadas e, a partir dos dados coletados, chegou-se à seguinte tabela ANOVA para um nível de significância de 5%:
		
	
	podemos concluir, com 95% de confiança, que há diferença entre os tempos médios de atendimento.
	
	não há evidências que nos permitam concluir que haja diferença entre os tempos médios de atendimento, com probabilidade de 5%.
	
	somente duas das instituições tem tempos médios de atendimento iguais.
	 
	não há evidências que nos permitam concluir que haja diferença entre os tempos médios de atendimento.
	 
	não há como concluir sobre a diferença ou igualdade entre os tempos médios de atendimentos.
	Respondido em 26/10/2020 20:40:00
	
	Explicação:
O que se deseja testar, nesse caso, é se os tempos médios são todos iguais (H0) ou se, pelo menos uma das instituições difere das demais H1. De acordo com os valores fornecidos pela tabela ANOVA, temos
F=0,01897
e
Fc=2,946685.
Como F<fc, então concluímos pela aceitação de H0, ou seja, ao nível de 5% de significância, não há evidências que nos permitam concluir que haja diferença entre os tempos médios de atendimento.</f
	
		9a
          Questão
	Acerto: 0,0  / 1,0
	
	Com base na figura abaixo que representa um diagrama de dispersão de duas variáveis quantitativas pode-se afirmar que:
		
	 
	As variáveis são diretamente proporcionais e tem correlação linear positiva.
	
	As variáveis são inversamente proporcionais e tem correlação linear positiva.
	 
	As variáveis não tem correlação linear.
	
	As variáveis são inversamente proporcionais e tem correlação linear negativa.
	
	As variáveis são diretamente proporcionais e tem correlação linear negativa.
	Respondido em 26/10/2020 20:42:39
	
		10a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Uma moeda honesta é lançada 3 vezes, a probabilidade de sair duas caras e uma coroa é:
		
	 
	37,5%
	
	20,0%
	
	25,0%
	
	50,0%
	
	75,0%
	Respondido em 26/10/2020 20:40:06
		1a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	O conceito de big data pode ser subdivido em 5 categorias:
		
	 
	VOLUME, VELOCIDADE, VARIEDADE, VERACIDADE, VALOR
	
	VOLUME, VELOCIDADE, MASSA, TEMPO, VALOR
	
	VOLUME, VELOCIDADE, MASSA, VERACIDADE, VALOR
	
	VOLUME, VELOCIDADE, TEMPO, VERACIDADE, VALOR
	
	VOLUME, VELOCIDADE, VARIEDADE, TEMPO, VALOR
	Respondido em 18/11/2020 18:32:25
	
	Explicação:
VOLUME de dados
VELOCIDADE, o tempo de atualização dos dados é curto
VARIEDADE, os dados podem ser provenientes de muitas fontes
VERACIDADE, dados desatualizados podem ser considerados inverídicos para o momento da análise
VALOR, os dados devem gerar informações úteis à empresa,
	
		2a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Dentre os resíduos industriais, destaca-se a emissão de gás carbônico, que causa o efeito estufa. O gráfico mostra como se distribuia a produção desse poluente em 1996.
Se a produção dos países desenvolvidos era de 3,2 bilhões de toneladas, a produção dos países em desenvolvimento, em bilhões de toneladas, deve ser estimada em cerca de
		
	
	1,05.
	 
	2,2.
	
	3,1.
	
	1,4.
	
	1,1.
	Respondido em 18/11/2020 18:32:24
	
		3aQuestão
	Acerto: 0,0  / 1,0
	
	Considerando uma amostra de quatro números cuja média aritmética simples é 5,5 se incluirmos o número 9 nesta amostra, quanto passará a ser a nova média aritmética simples?
		
	
	6,24
	 
	6,22
	 
	6,20
	
	6,26
	
	6,28
	Respondido em 18/11/2020 18:34:36
	
		4a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	
		
	
	0,0945
	
	0,0897
	 
	0,0345
	
	0,1012
	
	0,0547
	Respondido em 18/11/2020 18:41:21
	
	Explicação:
	
		5a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	
		
	
	0,0158
	 
	0,0183
	
	0,0052
	
	0,2000
	
	0,0087
	Respondido em 18/11/2020 18:38:57
	
	Explicação:
	
		6a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Ao se obter uma amostra qualquer de tamanho n, calcula-se a média aritmética amostral. Provavelmente, se uma nova amostra aleatória for realizada, a média aritmética obtida será diferente daquela da primeira amostra. A variabilidade das médias é estimada pelo seu erro padrão que é o desvio padrão dividido pela raiz quadrada do tamanho da amostra de dados. Suponha que, numa população obteve-se desvio padrão de 1,75 com uma amostra aleatória de 25 elementos. Qual o provável erro padrão?
		
	
	0,22
	
	0,15
	 
	0,35
	
	0,12
	
	0,25
	Respondido em 18/11/2020 18:40:49
	
		7a
          Questão
	Acerto: 0,0  / 1,0
	
	Uma empresa alega que os revestimentos que produz têm resistência a altas temperaturas com distribuição normal de média 230°C e desvio-padrão de 20°C. Considerando verdadeiras tais alegações e os valores da distribuição padronizada 0,3413 e 0,4772, respectivamente, para z igual a 1 e 2, a probabilidade de que uma amostra aleatória de 100 peças desses revestimentos apresente média entre 226°C e 234°C é, aproximadamente,
 
		
	 
	68,26%
	
	47,72%
	
	34,13%
 
	
	84,13%
	 
	95,44%
	Respondido em 18/11/2020 18:43:11
	
	Explicação:
No caso apresentado, a distribuição das médias amostrais é normal com média igual a 230°C e desvio-padrão
σX̅=(20°C)/√100=2°C.σX̅=(20°C)/√100=2°C.
Queremos determinar
\((226°C
\(=P(-2<z< span=""></z<>
 
 
	
		8a
          Questão
	Acerto: 0,0  / 1,0
	
	Uma fábrica de biscoito anuncia que em média um pacote de biscoito tem 220 cal, com desvio padrão de 20 cal. Uma revista de nutrição resolveu fazer o teste usando 16 pacotes de biscoito, obtendo 200 cal de média.  Qual é a conclusão ao nível de significância de 5 %? Obs1: O valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado) Obs2: Para o cálculo do Valor da Estatística de Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra).
		
	 
	Como Z = -2, H0 será rejeitada.
	
	Como Z = -5, H0 será rejeitada.
	
	Como Z = -3, H0 será rejeitada.
	
	Como Z = -6, H0 será rejeitada.
	 
	Como Z = -4, H0 será rejeitada.
	Respondido em 18/11/2020 18:47:45
	
		9a
          Questão
	Acerto: 0,0  / 1,0
	
	No ajuste de uma reta para um conjunto de pontos (x,y), a medida que determina a razão da variação ocorrida em y que se explica pela variação ocorrida em x é o:
		
	 
	coeficiente de determinação.
	
	coeficiente de inclinação.
	
	intercepto.
	 
	coeficiente de variação
	
	coeficiente de correlação de Pearson.
	Respondido em 18/11/2020 18:49:20
	
	Explicação:
O coeficiente de determinação, representado por R2 (é o quadrado do coeficiente de correlação de Pearson), é que representa a razão da variação da variável y que é explicada pela variação da variável explicativa x.
	
		10a
          Questão
	Acerto: 0,0  / 1,0
	
	Os balancetes semanais realizados em uma empresa mostraram que o lucro realizado segue uma distribuição normal com média R$ 50.000,00 e desvio-padrão R$ 7.000,00. Qual a probabilidade de que na próxima semana o lucro seja maior que R$ 65.000,00:
		
	 
	0,65%
	
	6,65%
	
	8,88%
	
	4,32%
	 
	1,62%
	Respondido em 18/11/2020 18:50:05
	 1.
	Ref.: 3101228
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Analise as afirmativas a seguir, referentes às revoluções industriais pelas quais já passamos e que estamos vivenciando no momento:
I. A Segunda Revolução Industrial representou a mudança de uma economia agrária, à base de artesanato, para uma economia liderada pela indústria e pela fabricação de máquinas com a introdução de métodos de produção mecânica e a aplicação de energia a vapor.
II. A Primeira Revolução Industrial foi marcada pela era da produção industrial em massa, na qual princípios da linha de montagem eram voltados para a criação de produtos de consumo em massa. A introdução da energia elétrica auxiliou o conjunto de mudanças.
III. A Terceira Revolução Industrial é marcada pela automatização dos processos de produção com a implantação de produtos eletrônicos e TI em processos industriais.
IV. A Quarta Revolução Industrial é caracterizada pela era da produção ´descentralizada´. O uso de tecnologias de sensores, interconectividade e análise de dados permitirá a fusão dos mundos reais e virtuais na produção.
São verdadeiras:
		
	
	As afirmativas I, II e IV
	
	Somente a IV
	
	As afirmativas I e III
	 
	As afirmativas III e IV
	
	Somente a II
	
	
	 2.
	Ref.: 3101240
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	
		
	
	Qualitativa nominal; 36,67%
	 
	Qualitativa nominal; 12,12%
	
	Quantitativa contínua; 36,67%
	
	Quantitativa discreta; 13,33%
	 
	Quantitativa discreta; 86,67%
	
	
	 3.
	Ref.: 3111830
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	
		
	 
	7 ; 10
	
	6 ; 7
	
	7 ; 7
	
	5 ; 7
	 
	7 ; 9
	
	
	 4.
	Ref.: 3100539
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	
		
	
	0,4023
	 
	0,4000
	
	0,4375
	
	0,4500
	 
	0,4150
	
	
	 5.
	Ref.: 3100417
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	
		
	 
	0,7880
	 
	0,2711
	
	0,8250
	
	0,1877
	
	0,5169
	
	
	 6.
	Ref.: 3126309
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Seja uma população infinita com desvio padrão de 2 Retirando-se uma amostra de 16 dados, o erro padrão da distribuição é de:
		
	
	0,2
	
	0,4
	
	0,3
	
	0,1
	 
	0,5
	
	
	 7.
	Ref.: 3126290
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Em uma amostra de média 7,5, e erro padrão de 0,3, determine o intervalo de confiança de forma que podemos estar em 95% confiantes de que o mesmo inclui o valor médio da população.
		
	 
	6,91 e 8,09
	
	6,87 e 8,09
	
	6,91 e 8,29
	 
	6,71 e 8,29
	
	6,87 e 8,19
	
	
	 8.
	Ref.: 3125417
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Uma fábrica de automóveis anuncia que seus carros consomem, em média, 11 litros por 100 Km, com desvio-padrão de 1 litro. Uma revista decide testar essa afirmação e analisa 25 carros dessa marca, obtendo 11,5 litros por 100 Km, como consumo médio. Admitindo-se que o consumo tenha distribuição normal, ao nível de significância de 5%, utilize o TESTE DE HIPÓTESES, para o cálculo do Valor da Estatística de Teste (t) e o que a revista concluirá sobre o anúncio da fábrica?
 
Dados:
Obs1: Para o cálculo do Valor da Estatística de Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra).
Obs2: Adote um nível de significância de 5%. O valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado)
		
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 3,5 e, como 3,5 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 4,5 e, como 4,5 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 1,5 e, como 1,5 é menor que 1,96, a revista pode concluir que o anúncio é verdadeiro.
	 
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 2,5 e, como 2,5 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 0,5 e, como 0,5 é menor que 1,96, a revista pode concluir que o anúncio é verdadeiro.
	
	
	 9.
	Ref.: 3126607
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Pretendendo estudar a relação entre as variáveis "anos de estudo (X= 4, 8, 10, 14)" e "meses à procura de um emprego (Y= 12, 8, 6, 3)" de 4 trabalhadores, a Consultoria S.A calculou o coeficiente de correlação dePearson. Utilizando duas casas decimais, qual o coeficiente apurado?
		
	
	1
	
	0,38
	
	-0,58
	
	0,85
	 
	-1
	
	
	 10.
	Ref.: 3125051
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	O número de pessoas que almoçam num determinado restaurante é aproximadamente normal com média de 350 e desvio padrão de 35 pessoas, por dia. Com o auxílio da tabela de distribuição normal padrão, determine o valor aproximado da probabilidade de que, em um dia qualquer, sejam atendidas mais de 400 pessoas.
		
	 
	7,64%
	 
	92,36%
	
	42,36%
	
	15,28%
	
	84,72%