Aula 15 - Distribuição paramétrica

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Aula 15 - Distribuição paramétrica 
 
1. A partir de um estudo prévio, constatou-se que o tempo de espera por atendimento em 
uma unidade de pronto atendimento é uma variável aleatória normal com média igual a 55 
minutos e desvio-padrão igual a 12 minutos. Qual é a probabilidade de o tempo de espera 
por atendimento de uma pessoa ficar entre 45 e 60 minutos? 
 
A. 66,28%. 
B. 45,95%. 
C. 60,33%. 
D. 40,13%. 
E. 20,33%. 
 
2. Em uma curva normal padronizada (curva paramétrica reduzida), a probabilidade de 
ocorrência de um valor > 0 é 0,5. Entretanto, qual é a probabilidade de ocorrer um valor entre 
0 e z = 1,25? Obs.: Para predição de um valor, usar a tabela de distribuição normal. 
 
A. 0,9744. 
B. 0,50. 
C. 1,25. 
D. 39,44%. 
E. 1. 
 
3. Quando trabalhamos com a distribuição normal, temos que calcular uma integral para 
descobrir a probabilidade do intervalo que estamos interessados. Porém, esse é um trabalho 
muito exaustivo. Por isso, existe uma tabela que pode facilitar os cálculos e que pode ser 
usada nos três tipos de intervalos: Z < z, Z > z e Z1<z<Z2. Assim, qual é a probabilidade de 
ocorrer um valor maior do que z = 1,25? 
 
A. 10,56%. 
B. 60,56%. 
C. 39,44%. 
D. 50%. 
E. 100%. 
 
4. A verificação sobre os dados seguirem uma distribuição paramétrica ou não servirá como 
base para decidir qual teste de probabilidade utilizar nos dados. Qual(is) é(são) o(s) 
principal(is) teste(s) que compara(m) médias de uma distribuição paramétrica? 
 
A. Teste t de Student para amostras independentes, teste t de Student para amostras 
pareadas e análise de variância. 
B. Teste z. 
C. Teste Anova, teste t de Wilcoxon e teste Kruskal Wallis. 
D. Teste de correlação de Pearson e teste de correlação de Spearman. 
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E. Teste t de Wilcoxon, teste u de Mann-Whitney e teste de Friedman. 
 
 
5. Para trabalhar com estatística inferencial, é fundamental distinguir as distribuições 
paramétricas das não paramétricas. O que é uma distribuição paramétrica? 
 
 
A. Uma distribuição não paramétrica é um conjunto de dados quantitativos que não apresenta 
sua distribuição de frequências no formato de uma curva de Gauss. 
B. Uma distribuição paramétrica é um conjunto de dados quantitativos que apresenta sua 
distribuição de frequências no formato de um gráfico de colunas. 
C. Uma distribuição paramétrica é um conjunto de dados qualitativos que apresenta sua 
distribuição de frequências no formato de uma curva de Gauss. 
D. Uma distribuição paramétrica é um conjunto de dados quantitativos. 
E. Uma distribuição paramétrica é um conjunto de dados quantitativos que apresenta sua 
distribuição de frequências no formato de uma curva de Gauss. Tem propriedades específicas, 
o que permite algumas análises e limita outras.