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Av2 - Métodos Matemáticos
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Período: 05/02/2024 00:00 à 27/05/2024 23:59
Situação: Cadastrado
Tentativas: 3 / 3
Pontuação: 2000
Protocolo: 978940071
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1)
a)
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e)
2)
A curva normal é chamada de "curva de Gauss" em homenagem ao matemático alemão Carl Friedrich Gauss (1777-
1855). Gauss é considerado um dos maiores matemáticos de todos os tempos e fez importantes contribuições para a
estatística, incluindo a teoria da distribuição normal. Ele foi um dos primeiros a compreender a importância da distribuição
normal na representação de dados e na modelagem de fenômenos naturais e sociais com variáveis contínuas. Além disso,
ele desenvolveu métodos para calcular probabilidades na distribuição normal, o que é amplamente utilizado até os dias de
hoje.
Considerando que uma curva normal pode ser classificada quanto ao seu achatamento e quanto à sua curvatura, é correto
afirmar, que para esta classificação devemos calcular suas:
Alternativas:
Assimetria e escore reduzido.
Curtose e escore reduzido.
Assimetria e Curtose. Alternativa assinalada
Curtose e probabilidade.
Assimetria e probabilidade.
Os testes t e z são amplamente utilizados na estatística inferencial para testar hipóteses sobre médias populacionais.
Ambos os testes são úteis quando se deseja determinar se uma diferença observada entre duas amostras é
estatisticamente significativa ou se ela pode ter ocorrido apenas por acaso. Esses testes são particularmente úteis na
pesquisa científica, onde é comum coletar dados de amostras para fazer inferências sobre a população em geral.
Uma das condições básicas para realizar estes importantes testes de hipóteses é que os dados sejam normalmente
distribuídos. Além disso, cada um dos testes tem uma aplicação específica. O teste t de Student e o teste z são aplicados
em casos de amostras diferenciadas. Assim, determine a alternativa que determina corretamente qual tamanho deve
possuir a amostra para se aplicar, respectivamente, o teste t de Student e o teste z, exatamente nesta ordem.
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d)
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3)
a)
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5)
Alternativas:
O teste t de Student se utiliza quando n>30 e o teste z se utiliza quando n<30; Alternativa assinalada
O teste t de Student se utiliza quando n>100 e o teste z se utiliza quando n<100;
O teste t de Student se utiliza quando n<30 e o teste z se utiliza quando n=30;
O teste t de Student se utiliza quando n=30 e o teste z se utiliza quando n>30;
O teste t de Student se utiliza quando n=100 e o teste z se utiliza quando n>100.
Compreender o que acontece com o desvio padrão quando os dados estão mais concentrados em torno da média é
fundamental para desenvolver habilidades analíticas sólidas e apreciar a importância da dispersão na estatística. Conhecer
essa relação permite avaliar com precisão a dispersão dos dados e interpretar resultados de forma mais eficaz
Dito isso, o que acontece com o desvio padrão quando os dados estão mais concentrados em torno da média?
Alternativas:
Aumenta
Diminui Alternativa assinalada
Não é afetado
Fica igual a média
Se torna negativo
Entender as diferentes técnicas de análise de dados é fundamental para desenvolver habilidades analíticas e tomar
decisões bem embasadas. Ao aprender sobre uma técnica específica que permite prever o valor de uma variável a partir
do valor de outra, você se capacita para analisar a relação entre variáveis e fazer previsões mais precisas em várias áreas
da vida, como negócios, finanças, ciência e engenharia.
Dito isso, qual das seguintes técnicas de análise de dados é útil para prever o valor de uma variável a partir do valor de
outra variável?
Alternativas:
Gráfico de dispersão
Regressão Linear Alternativa assinalada
Correlação de Pearson
Média Aritmética
Desvio Padrão
Aprender a criar e interpretar gráficos de dispersão é uma habilidade valiosa em diversas áreas, como estatística,
ciência de dados, economia e pesquisa. Ao se familiarizar com os elementos-chave desses gráficos, você será capaz de
compreender melhor as relações entre variáveis, identificar padrões e até mesmo fazer previsões mais precisas.
Dito isso, qual dos seguintes elementos é utilizado para representar os valores de duas variáveis diferentes em um gráfico
de dispersão?
Alternativas:
a)
b)
c)
d)
e)
Barras
Setores Circulares
Linhas
Pontos Alternativa assinalada
Histograma