ESTATISTICA SEMANA 6

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GABARITO
Estatística Aplicada aos Negócios
SEMANA 6
ESTATÍSTICA APLICADA AOS NEGÓCIOS
Uma indústria têxtil, fabricante de roupas jeans, tem enfrentado problemas com o aumento da concorrência de empresas estrangeiras que possuem preço mais competitivo que o seu e 
está buscando estratégias para recuperar a parcela de mercado perdida. Uma das fragilidades encontradas foi o declínio de desempenho da equipe de vendas. A área de gestão de pessoas 
observou que os níveis de motivação dos vendedores têm se reduzido e sugeriu que se avaliasse a relação entre motivação e desempenho em vendas para que se legitimasse a criação de 
novas estratégias motivacionais caso essa relação fosse observada. Foi criado um modelo de regressão linear simples em que a variável dependente é vendas. 
Os resultados são apresentados a seguir: 
Qual a equação de regressão desse modelo? 
a) y = 178,29 + (51,96 *vendas) 
b) y = 178,29 + (51,96 *motivação)
c) y = (178,29 *vendas) + (51,96 *motivação)
d) y = (178,29 *vendas + 51,96) 
e) y = (178,29 *motivação) + 51,96
ESTATÍSTICA APLICADA AOS NEGÓCIOS
Uma indústria têxtil, fabricante de roupas jeans, tem enfrentado problemas com o aumento da concorrência de empresas estrangeiras que possuem preço mais competitivo que o seu e 
está buscando estratégias para recuperar a parcela de mercado perdida. Uma das fragilidades encontradas foi o declínio de desempenho da equipe de vendas. A área de gestão de pessoas 
observou que os níveis de motivação dos vendedores têm se reduzido e sugeriu que se avaliasse a relação entre motivação e desempenho em vendas para que se legitimasse a criação de 
novas estratégias motivacionais caso essa relação fosse observada. Foi criado um modelo de regressão linear simples em que a variável dependente é vendas. 
Os resultados são apresentados a seguir: 
O que se pode afirmar sobre a qualidade do modelo? 
a) O modelo tem 0,0% de explicação o que indica que 100% do comportamento de vendas não é explicado pela motivação do vendedor, mas sim por outras 
variáveis. 
b) O modelo tem 38,8% de explicação o que indica que 61,2% do comportamento de vendas não é explicado pela motivação do vendedor, mas sim por outras 
variáveis. 
c) O modelo tem 61,7% de explicação o que indica que 38,3% do comportamento de vendas não é explicado pela motivação do vendedor, mas sim por outras 
variáveis. 
d) O modelo tem 8,9% de explicação o que indica que 91,1% do comportamento de vendas não é explicado pela motivação do vendedor, mas sim por outras 
variáveis.
e) O modelo tem 29,9% de explicação o que indica que 70,1% do comportamento de vendas não é explicado pela motivação do vendedor, mas sim por outras 
variáveis. 
ESTATÍSTICA APLICADA AOS NEGÓCIOS
Foi publicado um estudo acerca das relações entre renda e a felicidade da população em 22 países de diferentes regiões do mundo. As variáveis medidas foram: satisfação com a vida, 
renda mensal per capita no país, desigualdade de renda no país, felicidade da população e PIB per capita anual; todas as variáveis quantitativas com distribuição normal. 
Os resultados podem ser observados na matriz de correlação a seguir: 
O que se pode concluir a partir das correlações? 
a) A felicidade da população tem relação forte e positiva com satisfação com a vida, renda per capita e PIB per capita, indicando que quanto maior as demais 
variáveis, mais felizes serão as pessoas.
b) A felicidade da população tem relação forte e negativa com renda per capita e PIB per capita, indicando que quanto maior as demais variáveis, menos felizes 
serão as pessoas. 
c) A felicidade da população tem relação fraca e negativa com desigualdade de renda e PIB per capita, indicando que quanto maior as demais variáveis, menos 
felizes serão as pessoas. 
d) A felicidade da população tem relação moderada e positiva com satisfação com a vida, renda per capita e PIB per capita, indicando que quanto maior as demais 
variáveis, mais felizes serão as pessoas. 
e) A felicidade da população tem relação moderada e negativa com satisfação com a vida desigualdade de renda, indicando que quanto maior as demais variáveis, 
menos felizes serão as pessoas. 
ESTATÍSTICA APLICADA AOS NEGÓCIOS
Foi publicado um estudo acerca das relações entre renda e a felicidade da população em 22 países de diferentes regiões do mundo. As variáveis medidas foram: satisfação com a vida, 
renda mensal per capita no país, desigualdade de renda no país, felicidade da população e PIB per capita anual; todas as variáveis quantitativas com distribuição normal. 
Os resultados podem ser observados na matriz de correlação a seguir: 
O que se pode afirmar sobre a relação entre felicidade e a satisfação com a vida nos países analisados? 
a) Há uma relação fraca e positiva entre felicidade e satisfação, quanto mais felizes as pessoas, mais satisfeitas com a vida estarão.
b) Há uma relação forte e positiva entre felicidade e satisfação, quanto mais felizes as pessoas, mais satisfeitas com a vida estarão.
c) Há uma relação forte e negativa entre felicidade e satisfação, quanto mais felizes as pessoas, mais insatisfeitas com a vida estarão.
d) Há uma relação moderada e negativa entre felicidade e satisfação, quanto mais felizes as pessoas, mais insatisfeitas com a vida estarão.
e) Há uma relação moderada e positiva entre felicidade e satisfação, quanto mais felizes as pessoas, mais satisfeitas com a vida estarão. 
ESTATÍSTICA APLICADA AOS NEGÓCIOS
Uma indústria têxtil, fabricante de roupas jeans, tem enfrentado problemas com o aumento da concorrência de empresas estrangeiras que possuem preço mais competitivo que o seu e 
está buscando estratégias para recuperar a parcela de mercado perdida. Uma das fragilidades encontradas foi o declínio de desempenho da equipe de vendas. A área de gestão de pessoas 
observou que os níveis de motivação dos vendedores têm se reduzido e sugeriu que se avaliasse a relação entre motivação e desempenho em vendas para que se legitimasse a criação de 
novas estratégias motivacionais caso essa relação fosse observada. Foi criado um modelo de regressão linear simples em que a variável dependente é vendas. 
Os resultados são apresentados a seguir: 
É possível afirmar que houve regressão? Considere 𝛼 = 5%. 
a) Há regressão, pois a ANOVA rejeita H0, o que implica que pelo menos um coeficiente beta é diferente de zero, portanto há relação entre x e y.
b) Não há regressão, pois a ANOVA aceita H0, o que implica que nenhum coeficiente beta é diferente de zero, portanto não há relação entre x e y.
c) Há regressão, pois a ANOVA aceita H0, o que implica que pelo menos um coeficiente beta é diferente de zero, portanto há relação entre x e y.
d) Há regressão, pois a ANOVA rejeita H0, o que implica que nenhum coeficiente beta é diferente de zero, portanto há relação entre x e y. 
e) Não há regressão, pois a ANOVA rejeita H0, o que implica que nenhum coeficiente beta é diferente de zero, portanto não há relação entre x e y. 
ESTATÍSTICA APLICADA AOS NEGÓCIOS
Uma indústria têxtil, fabricante de roupas jeans, tem enfrentado problemas com o aumento da concorrência de empresas estrangeiras que
possuem preço mais competitivo que o seu e está buscando estratégias para recuperar a parcela de mercado perdida. Uma das fragilidades
encontradas foi o declínio de desempenho da equipe de vendas. A área de gestão de pessoas observou que os níveis de motivação dos
vendedores têm se reduzido e sugeriu que se avaliasse a relação entre motivação e desempenho em vendas para que se legitimasse a
criação de novas estratégias motivacionais caso essa relação fosse observada. Foi calculada a correlação de Pearson entre motivação e
desempenho em vendas para uma amostra de vendedores. O coeficiente de Pearson foi r = 0,57 e deseja-se saber se esse coeficiente é
significante.
Quais são as hipóteses para esse teste? 
a) 𝐻0: 𝜌 ≤ 0 𝑒 𝐻1: 𝜌 > 0
b)𝐻0: 𝜌 = 0 𝑒 𝐻1: 𝜌 ≠ 0
c) 𝐻0: 𝜌 ≠ 0 𝑒 𝐻1: 𝜌 = 0
d)𝐻0: 𝜌 < 0 𝑒 𝐻1: 𝜌 ≥ 0
e) 𝐻0: 𝜌 = 0 𝑒 𝐻1: 𝜌 ≤ 0
ESTATÍSTICAAPLICADA AOS NEGÓCIOS
O coeficiente de correlação r de Pearson é uma medida de associação adequada quando: 
1 - Há duas variáveis quantitativas. 
2 - Há uma relação não linear entre as variáveis. 
3 - As variáveis seguem distribuição normal. 
4 - Uma das variáveis é uma constante. 
5 - As variáveis precisam ter a mesma escala de medida. 
Classifique as afirmativas como verdadeira (V) ou falsa (F) e assinale a alternativa correta. 
a) V, V, V, V, V
b) F, V, F, V, V
c) V, F, V, F, F
d) V, V, F, F, F
e) F, F, F, F, F
ESTATÍSTICA APLICADA AOS NEGÓCIOS
Uma instituição bancária está negociando com a prefeitura de Curitiba – PR para assumir a operação de bicicletas compartilhadas no município. A prefeitura teve uma empresa parceira 
anterior que, ao final do contrato, decidiu não o renovar. Antes de fechar o negócio, o banco deseja criar um modelo de previsão de demanda para o negócio, e inicialmente calculou as 
correlações entre as variáveis bikes locadas, velocidade do vento, temperatura e umidade para checar se as variáveis de clima influenciam a demanda. O banco de dados contém as 
seguintes variáveis: 
• número de bikes alugadas no dia 
• velocidade do vento em km/hora 
• temperatura 
• umidade 
A matriz de correlação obtida é apresentada a seguir:
O que se pode observar sobre as correlações obtidas entre as variáveis? 
a) As correlações entre as variáveis são fortes e significantes.
b) As correlações entre as variáveis são fracas e não significantes. 
c) As correlações entre as variáveis são fortes e não significantes. 
d) As correlações entre as variáveis são moderadas e significantes. 
e) As correlações entre as variáveis são fracas e significantes.
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