Avaliação On-Line 4 (AOL 4) - Tópicos Integradores III (Engenharia da Produção) - T 20222 B

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1. Pergunta 1
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Um administrador de uma grande sorveteria anotou por um longo período de tempo a temperatura média diária, em ºC (X), e o volume de vendas diárias de sorvete, em kg (Y). Com os dados, estabeleceu uma equação de regressão, resultando em:
y = 0,75 + 2,15x, com R2 = 0,80
Qual o incremento nas vendas quando se aumenta em 1° a temperatura média diária?
1. 1,4 kg.
2. 2,90 kg.
3. 2,15 kg.Resposta correta
4. – 1,4 kg.
5. 1,5 kg.
2. Pergunta 2
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Existem duas formas de se verificar a qualidade do ajuste de um modelo de regressão aos dados disponíveis para sua elaboração. Uma delas é a análise dos resíduos do modelo que consistem nos erros cometidos na previsão de cada um dos valores estudados. Sobre a análise de resíduos, assinale a alternativa falsa:
1. Para se realizar um estudo de regressão linear simples é necessário um número mínimo de três dados observados.
2. Os resíduos padronizados precisam tem valor esperado nulo.
3. Os resíduos precisam ser não auto correlacionados, ou seja, o resíduo de uma observação não tem relação com o resíduo da observação seguinte.
4. Os resíduos precisam ser aleatoriamente distribuídos, isso significa que sua distribuição possui um padrão. Resposta correta
5. O gráfico de resíduos padronizado pode ser usado para verificar a hipótese de normalidade na distribuição dos resíduos.
3. Pergunta 3
1/1
Usando os dados da tabela abaixo, qual o valor do coeficiente de correlação entre as variáveis massa e consumo de combustível?
1. r = - 0,9765.
2. r = - 8413.
3. r = 0,9585. Resposta correta
4. r = - 0,7645.
5. r = 0,8647.
4. Pergunta 4
1/1
Observando os dados abaixo, qual a reta de regressão pode ser usada para estabelecer um modelo de regressão linear usando o método dos mínimos quadrados?
 
1. y = 1,1865 – 1,7x
2. y = 1,1865 + 1,7x Resposta correta
3. y = 1,7 + 1,1865x
4. y = - 1,7 + 1,1865x
5. y = - 1,1865 – 1,7x
5. Pergunta 5
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Com o objetivo de verificar se numa certa região existe correlação entre o nível de escolaridade médio dos pais e o nível de escolaridade dos filhos, observou-se uma amostra aleatória de 8 indivíduos adultos, verificando o número de anos que estes frequentaram (e tiveram aprovação) em escolas regulares (Y) e o número médio de anos que os seus pais freqüentaram (e tiveram aprovação) em escolas regulares (X). Os resultados são apresentados na tabela abaixo:
 
Qual o valor do coeficiente de determinação dessas variáveis?
1. R2 = 0,4235.
2. R2 = 0,8563. Resposta correta
3. R2 = - 0,5689.
4. R2 = 0,9867.
5. R2 = 0,8543.
6. Pergunta 6
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Depois de feito um estudo de análise de regressão linear simples entre as variáveis, montou-se a tabela de análise de variância a seguir. 
 
Sobre os resultados dessa tabela, assinale a alternativa falsa:
1. A soma dos quadrados totais é de 89,6.
2. A estatística F indica que o modelo não é relevante. Resposta correta
3. O quadrado médio do resíduo é obtido pela divisão entre a soma dos quadrados do resíduo e o seu número de graus de liberdade.
4. O quadrado médio da regressão é 82,31.
5. O número de graus de liberdade da regressão é 1, pois apenas uma variável é tratada no modelo.
7. Pergunta 7
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Em um processo produtivo para produção de azulejos é verificada a necessidade de se estudar a relação entre o tempo de cozimento das peças e o grau de empeno (desvio) que essas apresentam. Ao se coletar e analisar uma amostra com vinte peças, o coeficiente de correlação encontrado entre as variáveis foi r = 0,9234. 
Dado esse valor do coeficiente de correlação, assinale a alternativa verdadeira:
1. Pode-se concluir que a correlação entre as variáveis é fraca.
2. Pode-se concluir que a correlação entre as variáveis é forte. Resposta correta
3. Essas variáveis possuem uma correlação negativa.
4. Não é possível desenvolver um modelo de regressão linear entre essas variáveis.
5. Não existem conclusões a serem feitas apenas com esse dado.
8. Pergunta 8
1/1
Dados o tempo de serviço de 10 funcionários de uma companhia de seguros e o número de clientes que cada um possui, calcule o valor do coeficiente de correlação entre essas variáveis:
1. r = - 0,9086.
2. r = 0,5673.
3. r = - 0,4389.
4. r = 0,8768. Resposta correta
5. r = 0.
9. Pergunta 9
1/1
Observando os dados da tabela, qual a reta de regressão pode ser usada para estabelecer um modelo de regressão linear usando o método dos mínimos quadrados?
1. y = 2,95 + 39,67x
2. y = 39,67 + 2,95x Resposta correta
3. y = - 2,95 – 39,67x
4. y = - 39,67 + 2,95x
5. y = 2,95 – 39,67x
10. Pergunta 10
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A tabela a seguir relaciona as massas (em kg) e as taxas de consumo de combustível em rodovia (km/litro), numa amostra de 10 carros de passeio novos.
Estabeleça um modelo de regressão linear simples que relacione as variáveis Massa (x) e consumo de combustível (y), usando o método dos mínimos quadrados:
1. y = - 22,25 – 0,0062x.
2. y = 22,25 + 0,0062x.
3. y = 0,0062 – 22,25x.
4. y = 22,25 – 0,0062x. Resposta correta
5. y = 0,0062 + 22,25x
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Pergunta 1
 
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Um administrador de uma grande sorveteria anotou por um longo período de tempo a temperatura média diária, em ºC 
(X), e o volume 
de vendas diárias de sorvete, em kg (Y). Com os dados, estabeleceu uma equação de regressão, resultando 
em:
 
y = 0,75 + 2,15x, com R2 = 0,80
 
Qual o incremento nas vendas quando se aumenta em 1° a temperatura média diária?
 
1.
 
1,4 kg.
 
2.
 
2,90 kg.
 
3.
 
2,15 kg.
Resposta correta
 
4.
 
–
 
1,4 kg.
 
5.
 
1,5 kg.
 
2.
 
Pergunta 2
 
1
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Existem duas formas de se verificar a qualidade do ajuste de um modelo de regressão aos dados disponíveis para sua 
elaboração. Uma delas é a análise dos resíduos do modelo que consistem nos erros cometidos na previsão de cada um dos 
valores estudados. Sobr
e a análise de resíduos, assinale a alternativa 
falsa
:
 
1.
 
Para se realizar um estudo de regressão linear simples é necessário um número mínimo de três 
dados observados.
 
2.
 
Os resíduos padronizados precisam tem valor esperado nulo.
 
3.
 
Os resíduos precisam ser não auto correlacionados, ou seja, o resíduo de uma observaçã
o não tem 
relação com o resíduo da observação seguinte.
 
4.
 
Os resíduos precisam ser aleatoriamente distribuídos, isso significa que sua distribuição possui um 
padrão.
 
Resposta correta
 
5.
 
O gráfico de resíduos padronizado pode ser usado para verificar a hipótese de normalidade na 
distribuição dos resíduos.
 
3.
 
Pergunta 3
 
1
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1
 
Usando os dados da tabela abaixo, qual o valor do coeficiente de correlação entre as variáveis massa e consumo de 
combustível?
 
 
 
1.
 
r = 
-
 
0,9765.
 
2.
 
r = 
-
 
8413.
 
3.
 
r = 0,9585.
 
Resposta correta
 
4.
 
r = 
-
 
0,7645.
 
5.
 
r = 0,8647.
 
4.
 
Pergunta 4
 
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/
1
 
1. Pergunta 1 
1/1 
Um administrador de uma grande sorveteria anotou por um longo período de tempo a temperatura média diária, em ºC 
(X), e o volume de vendas diárias de sorvete, em kg (Y). Com os dados, estabeleceu uma equação de regressão, resultando 
em: 
y = 0,75 + 2,15x, com R2 = 0,80 
Qual o incremento nas vendas quando se aumenta em 1° a temperatura média diária? 
1. 1,4 kg. 
2. 2,90 kg. 
3. 2,15 kg.Resposta correta 
4. – 1,4 kg. 
5. 1,5 kg. 
2. Pergunta 2 
1/1 
Existem duas formas de se verificar a qualidade do ajuste de um modelo de regressão aos dados disponíveis para sua 
elaboração. Uma delas é a análise dos resíduos do modelo que consistem nos erros cometidos na previsão de cada um dos 
valores estudados. Sobre a análise de resíduos, assinale a alternativa falsa: 
1. Para se realizar um estudo de regressão linear simples é necessário um número mínimo de três 
dados observados. 
2. Os resíduos padronizados precisam tem valor esperado nulo. 
3. Os resíduos precisam ser não auto correlacionados, ou seja, o resíduo de uma observação nãotem 
relação com o resíduo da observação seguinte. 
4. Os resíduos precisam ser aleatoriamente distribuídos, isso significa que sua distribuição possui um 
padrão. Resposta correta 
5. O gráfico de resíduos padronizado pode ser usado para verificar a hipótese de normalidade na 
distribuição dos resíduos. 
3. Pergunta 3 
1/1 
Usando os dados da tabela abaixo, qual o valor do coeficiente de correlação entre as variáveis massa e consumo de 
combustível? 
 
 
1. r = - 0,9765. 
2. r = - 8413. 
3. r = 0,9585. Resposta correta 
4. r = - 0,7645. 
5. r = 0,8647. 
4. Pergunta 4 
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