Métodos Matemáticos

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Av2 - Métodos Matemáticos 
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1) 
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: 
 a)Assimetria e escore reduzido. 
 b)Curtose e escore reduzido. 
 c)Assimetria e Curtose.Alternativa assinalada 
 d)Curtose e probabilidade. 
 e)Assimetria e probabilidade. 
2) 
A análise de variância (ANOVA) utilizada em experimentos aleatorizados com um único 
fator é uma ferramenta estatística poderosa para determinar se há diferenças significativas 
entre os níveis do fator, o que pode ajudar os pesquisadores a tomar decisões informadas 
sobre o fator de interesse e a identificar a melhor opção para maximizar a variável de 
resposta. A ANOVA também permite que os pesquisadores avaliem a variação dentro e 
entre grupos, o que pode fornecer informações valiosas sobre a variabilidade dos dados e 
ajudar a aprimorar o experimento para futuras pesquisas. Os Experimentos Aleatorizados 
com um Único Fator e a ANOVA são fundamentais para a pesquisa em diversas áreas, 
incluindo engenharia, ciências biológicas, medicina e outras áreas das ciências. 
Sendo a Análise de variância – ANOVA, uma ferramenta estatística tão importante para 
analisar se existe uma diferença significante entre as médias e sabendo que os fatores 
exercem influência nesta diferença, quais devem ser os erros que devem ser levados em 
consideração, para que os resultados da análise sejam válidos? 
 
Alternativas: 
 a)Ausência de dados discrepantes, variância constante, distribuição de erros normal 
e realização de médias quadradas. 
 b)Ausência de dados discrepantes, erros independentes, média constante e 
distribuição de erros normal. 
 c)Ausência de dados discrepantes, erros independentes, variância constante e 
distribuição dos erros normal.Alternativa assinalada 
 d)Variância constante, distribuição de erros normal, erros dependentes e realização 
de médias quadradas. 
 e)Variância constante, distribuição de erros normal, erros independentes e realização 
de médias quadradas. 
3) 
Aprofundar o conhecimento em estatística e análise de dados é crucial para desenvolver 
habilidades valiosas e tomar decisões informadas em diversos contextos. Dominar o 
conceito de correlação de Pearson e compreender o que um valor próximo de 1 indica é 
fundamental para analisar efetivamente a relação entre variáveis e identificar tendências 
nos dados. 
Dito isso, o que indica um valor de correlação de Pearson (r) próximo de 1? 
 
Alternativas: 
 a)Correlação negativa perfeita 
 b)Ausência de correlação linear 
 c)Correlação positiva perfeitaAlternativa assinalada 
 d)Correlação positiva fraca 
 e)Correlação negativa fraca 
4) 
Expandir seu conhecimento sobre as distribuições discretas é essencial para a 
compreensão da probabilidade e estatística, já que elas estão presentes em uma ampla 
variedade de aplicações práticas. 
Dito isso, qual das seguintes distribuições discretas é usada para modelar o número de 
tentativas necessárias para obter o primeiro sucesso em experimentos independentes de 
Bernoulli? 
 
Alternativas: 
 a)Distribuição Binomial 
 b)Distribuição de Poisson 
 c)Distribuição GeométricaAlternativa assinalada 
 d)Distribuição Uniforme Discreta 
 e)Distribuição Exponencial 
5) 
Aprender sobre a distribuição condicional permitirá que você explore como as variáveis 
aleatórias estão interligadas e como o conhecimento de uma variável pode influenciar a 
análise de outra. 
Dito isso, o que a distribuição condicional nos fornece em relação às variáveis aleatórias? 
 
Alternativas: 
 a)A probabilidade de um valor específico para uma variável aleatória, 
independentemente dos valores das outras variáveis. 
 b)A probabilidade de um valor específico para uma variável aleatória, dado que 
conhecemos o valor de outra variável aleatória.Alternativa assinalada 
 c)A probabilidade de um conjunto específico de valores para as variáveis aleatórias. 
 d)A probabilidade relativa de um conjunto específico de valores em um intervalo 
contínuo. 
 e)A média ponderada dos valores possíveis de uma variável aleatória.