PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA

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FACULDADE MULTIVIX
DISCIPLINA DE PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA
CURSO DE ENGENHARIA MECÂNICA E CIVIL
PROFESSORA MORGANA ZANETTI
ATIVIDADE AVALIATIVA
Caio Correia, Milena Vital, Peterson Vital.
Turma: 3º Período
São Mateus - ES
2022
1. A Estatística aplicada à engenharia é um ramo da estatística, onde o maior uso seja talvez no controle de processos de produtos e serviços. Mas também é usada, por exemplo, no planejamento de novas estratégias de produção, vendas, etc. A utilização de teorias baseadas em probabilidade a estatística possibilita-nos fazer inferências de fenômenos futuros baseado em uma coleta de dados de eventos passados, trabalhando tanto com dados observacionais quanto em experimentos, minimizando a incerteza dos eventos.
2. a) 
b) 5, 7, 8, 9, 10, 10, 11, 12, 15, 17, 18. Mediana = 10
c) 10
d) 
e) 
	Resultado = 15,3553
	f) 15,3553 = 3,9185
	g) = 
	h) = 0,2781
3. a) Criança de seis anos -> 46/100
Criança de nove anos -> 62/100
As duas crianças -> 2852/10000 = 1426/5000 = 713/2500
b) 1 - 713/2500 = 2500/2500 - 713/2500 = 1787/2500
4. a) Probabilidade de 6/13 ou aproximadamente 46%
b) Probabilidade de 7/13 ou aproximadamente 53%
5. a) 𝒙 = 0, 1, 2
b) Variável discreta
c) 𝑿 = 𝟏/𝟒 = 𝟎, 𝟐𝟓 𝑶𝑼 𝟐𝟓%
𝑿 = 𝟐/𝟒 = 𝟎, 𝟓𝟎 𝑶𝑼 𝟓𝟎%
𝑿 = 𝟏/𝟒 = 𝟎, 𝟐𝟓 𝑶𝑼 𝟐𝟓%
d) 
e) 𝑿 = 𝟎. 𝟎, 𝟐𝟓 + 𝟏. 𝟎, 𝟓 + 𝟐. 𝟎, 𝟐𝟓 𝑿 = 1
6)
7) É uma estimativa de um intervalo utilizado na estatística, que contém um parâmetro populacional. Esse parâmetro de população desconhecido é encontrado através de um modelo de amostra calculado a partir dos dados recolhidos.
8) Uma hipótese estatística é uma suposição a respeito do parâmetro populacional (essa suposição pode ou não ser verdadeira). O teste de hipóteses refere-se aos procedimentos formais utilizados pelos estatísticos para aceitar ou rejeitar essas hipóteses.
O teste de hipóteses, “teste de significância ou teste estatístico”, tem como principal objetivo verificar se um determinado valor hipotético representa positivamente ou não uma determinada ocasião.
É uma metodologia que auxilia nas tomadas de decisões sobre uma ou mais populações baseadas nas informações obtidas da amostra.
Ele é baseado na utilização de uma amostra aleatória extraída de uma população de interesse com a finalidade de testar uma afirmação sobre um parâmetro ou característica desta população.
9) É uma análise descritiva que mede se há e qual o grau de dependência entre duas variáveis (desconto e vendas por exemplo).
Para determinar se a correlação entre as variáveis é significativa, compare o valor de p com o seu nível de significância. Em geral, um nível de significância (denotado como α ou alfa) de 0,05 funciona bem.
10) A simples responsável por avaliar a relação linear entre duas variáveis, sendo uma resposta e um preditor. Quando é realizada a comparação das duas variáveis, é possível prever um valor de resposta com uma precisão maior que o simples acaso.
Na regressão linear simples, a relação entre duas variáveis pode ser representada por uma linha reta, criando uma relação direta de causa e efeito. Assim, será possível prever os valores de uma variável dependente com base nos resultados da variável independente, como ocorre num gráfico de uma equação de primeiro grau.
A Regressão Linear Múltipla é um modelo de análise que usamos quando modelamos a relação linear entre uma variável de desfecho contínua e múltiplas variáveis preditoras que podem ser contínuas ou categóricas. A principal diferença entre a Regressão Linear Múltipla e a Simples, é que na simples só usamos uma variável preditora.