Estatística aplicada à Zootecnia - Unidade IV

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Avaliação - Unidade IV
Iniciado em terça, 4 abr 2023, 12:07
Estado Finalizada
Concluída em terça, 4 abr 2023, 12:10
Tempo
empregado
3 minutos 22 segundos
Avaliar 0,45 de um máximo de 0,50(90%)
Questão 1
Completo
Atingiu 0,05 de 0,05
A análise de regressão linear gera uma equação que descreve a relação estatística entre uma ou mais variáveis
preditoras e a variável resposta. A regressão linear encontra a linha que melhor representa as variáveis de
entrada com a variável de saída. Mas na verdade, como você deve ter observado nos gráficos de dispersão que
realizou, é muito difícil encontrar uma linha que passe sobre todos os dados. Abaixo temos uma planilha para
realização de uma regressão linear simples. Assinale como você classificaria as variáveis x e y dessa planilha.
a. qualitativa ordinal e quantitativa discreta.
b. quantitativa contínua e quantitativa contínua.
c. qualitativa nominal e quantitativa contínua.
d. qualitativa discreta e qualitativa discreta.
e. qualitativa discreta e quantitativa contínua.
A resposta correta é: quantitativa contínua e quantitativa contínua.
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Questão 2
Completo
Atingiu 0,05 de 0,05
Questão 3
Completo
Atingiu 0,05 de 0,05
A importância de se conhecer os diferentes métodos e suas suposições de aplicação é exatamente pelo cuidado
que se deve ter para não se utilizar uma técnica inadequada. Existem diversos critérios de avaliação desta
relação, alguns próprios para variáveis que seguem uma distribuição normal e outros para variáveis que não
seguem uma distribuição teórica conhecida. Qual os pressupostos que são testados em uma regressão.
a. linearidade, normalidade e homocedasticidade.
b. objetividade, normalidade e equitabilidade.
c. linearidade, normalidade e equitabilidade.
d. linearidade, informalidade e homocedasticidade
e. linearidade, informalidade e equitabilidade
A resposta correta é: linearidade, normalidade e homocedasticidade.
Dentre as possíveis análises que um zootecnista podera a vir utilizar durante sua carreira dentre elas encontram
se a análise de regressão. A analise de regressao linear simples tem como objetivo principal estabelecer uma
equação para explicar as correlacoes entre as variaveis analisadas. Com base no seu conhecimento de
regressao responda, qual é a variável µ.
a. variável dependente
b. intercepto populacional
c. variável independente
d. inclinação populacional
e. erro aleatório
A resposta correta é: erro aleatório
Questão 4
Completo
Atingiu 0,05 de 0,05
 Existem situações nas quais há interesse em estudar o comportamento conjunto de uma ou mais variáveis. Em
muitos casos, a explicação, de um fenômeno de interesse pode estar associado a outros fatores (variáveis) que
contribuem de algum modo para a ocorrência deste fenômeno. O comportamento conjunto de duas variáveis
quantitativas pode ser observado por meio do gráfico de dispersão. Abaixo foi realizado uma correlação no excel
com base no resultado na figura abaixo como você classificaria essa correlação.
a. não há correlação
b. correlação forte positivo
c. correlação muito forte negativo
d. correlação bem fraca positivo
e. correlação fraca negativo
A resposta correta é: correlação muito forte negativo
Questão 5
Completo
Atingiu 0,05 de 0,05
Muitas vezes precisamos avaliar o grau de relacionamento entre duas ou mais variáveis. É possível descobrir com
precisão, o quanto uma variável interfere no resultado de outra. As técnicas associadas à Análise de Correlação
representam uma ferramenta fundamental de aplicação nas Ciências Sociais e do comportamento, da
Engenharia e das Ciências naturais. Abaixo temos um caso onde um dos pontos indicados pela letra B indica
uma situação. Assinale como é classificado em estatística esse ponto indicado pela letra B.
a. grau de liberdade
b. ponto fora da reta (outlier)
c. normalidade
d. homedasticidade
e. linearidade
A resposta correta é: ponto fora da reta (outlier)
Questão 6
Completo
Atingiu 0,05 de 0,05
 Os coeficientes de correlação são métodos estatísticos para se medir as relações entre variáveis e o que elas
representam. O que a correlação procura entender é como uma variável se comporta em um cenário onde outra
está variando, visando identificar se existe alguma relação entre a variabilidade de ambas. Embora não implique
em causalidade, o coeficiente de correlação exprime em números essa relação, ou seja, quantifica a relação
entre as variáveis. Analise o gráfico abaixo e assinale a alternativa correspondente aos dados abaixo.
Essa correlação é classificada como:
a. correlação forte
b. correlação muito forte
c. correlação bem fraca
d. correlação fraca
e. correlação moderada
A resposta correta é: correlação forte
Questão 7
Completo
Atingiu 0,00 de 0,05
 Os coeficientes de correlação são métodos estatísticos para se medir as relações entre variáveis e o que elas
representam. O que a correlação procura entender é como uma variável se comporta em um cenário onde outra
está variando, visando identificar se existe alguma relação entre a variabilidade de ambas. Embora não implique
em causalidade, o coeficiente de correlação exprime em números essa relação, ou seja, quantifica a relação
entre as variáveis. Analise o gráfico abaixo e assinale a alternativa correspondente aos dados abaixo. Essa
correlação é classificada como:
a. correlação forte negativo
b. correlação muito forte negativo
c. correlação bem fraca negativo
d. correlação moderada negativo
e. correlação fraca negativo
A resposta correta é: correlação muito forte negativo
Questão 8
Completo
Atingiu 0,05 de 0,05
Quando fazemos uma amostragem, coletamos não apenas a informação sobre a característica de interesse,
mas diversas outras informações que auxiliarão no entendimento desta característica. Cada uma das
características da população amostrada, como peso, altura, sexo ou idade, é denominada de uma variável. As
variáveis em uma regressao podem assumir diferentes valores, que basicamente podem ser separados em dois
tipos. ASSINALE a alternativa correspondem ao eixo x.
a. variável pressuposta
b. variável preditora
c. variável contraditória
d. variável pendente
e. variável resposta
A resposta correta é: variável preditora
Questão 9
Completo
Atingiu 0,05 de 0,05
Quando fazemos uma amostragem, coletamos não apenas a informação sobre a característica de interesse,
mas diversas outras informações que auxiliarão no entendimento desta característica. Cada uma das
características da população amostrada, como peso, altura, sexo ou idade, é denominada de uma variável. As
variáveis em uma regressao podem assumir diferentes valores, que basicamente podem ser separados em dois
tipos. ASSINALE a alternativa correspondem ao eixo y.
a. variável contraditória
b. variável pressuposta
c. variável pendente
d. variável resposta
e. variável preditora
A resposta correta é: variável resposta
Questão 10
Completo
Atingiu 0,05 de 0,05
Regressão Linear é um modelo que tem por objetivo resumir o relacionamento entre duas ou mais variáveis por
meio de uma linha, e assim usar o resultado da função dessa linha para estimar valores, quando conhecendo as
variáveis que a afetam. A variável que estaríamos tentando descobrir, o Y da função, chamamos de variável
dependente. E as variáveis que exercem influência sobre a dependente, chamamos de variáveis independentes.
Com base nos seus conhecimentos de regressão linear quais o pressuposto abaixo não foi atingido:
a. grau de liberdade
b. ponto fora da reta (outlier)
c. homedasticidade
d. normalidade
e. linearidade
A resposta correta é: linearidade
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