Unicesumar - Ensino a Distância estatistica

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ATIVIDADE 3 - CCONT - ESTATÍSTICA - 2020D2
Período:12/10/2020 08:00 a 30/10/2020 23:59 (Horário de Brasília)
Status:ENCERRADO
Nota máxima:0,50
Gabarito:Gabarito será liberado no dia 31/10/2020 00:00 (Horário de Brasília)
Nota obtida:0,50
1ª QUESTÃO
Segundo Oliveira e Souza (2016), podemos saber se um evento pode ocorrer ou não.
 
OLIVEIRA, Ivnna G. de; SOUZA, Renata C. de. Estatística. Maringá-Pr.: UniCesumar, 2016.
Considere que p é a probabilidade de que ele ocorra (sucesso) e q é a probabilidade de que ele não ocorra
(insucesso), para um mesmo evento. Diante disso, vamos supor que seu despertador tenha uma
probabilidade de 0,9505 de funcionar. Qual é a probabilidade de que ele não funcione na manhã de um
importante exame final?
ALTERNATIVAS
1,98%.
2,50%.
3,48%.
4,95%.
5,15%.
2ª QUESTÃO
O termo correlação é usado para designar a força que mantém dois conjuntos de valores unidos.
. . .
A análise de regressão é uma técnica estatística cujo objetivo é investigar e descrever a relação entre
variáveis por meio de um modelo matemático.
 
CHATALOV, Renata C. de S.; OLIVEIRA, Ivnna G. de. Estatística. Maringá-Pr.: UniCesumar, 2017. (adaptado)
Considere as seguintes informações: a correlação entre as disciplinas de matemática financeira (x) e
estatística (y) é de r = 0,89. A equação de regressão linear é de y = 0,412x + 4,895. Sendo assim, se a nota
de um aluno na disciplina de matemática financeira é 7,0, quanto será sua nota em estatística?
 
 
ALTERNATIVAS
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7,0.
7,5.
7,8.
8,0.
9,2.
3ª QUESTÃO
Em experimentos que procuram determinar a relação existente entre duas variáveis, por exemplo, a dose de
uma droga e a reação, concentração e densidade ótica, peso e altura, idade da vaca e a produção de leite,
entre outros, dois tipos de situações podem ocorrer: (a) uma variável (X) pode ser medida acuradamente e
seu valor escolhido pelo experimentador. Por exemplo, a dose de uma droga a ser ministrada no animal.
Esta variável é a variável independente. A outra variável (Y), dita variável dependente ou resposta, está
sujeita a erro experimental, e seu valor depende do valor escolhido para a variável independente.
 
Fonte: SAMPAIO, N. A. de S. Aplicações da Correlação e Regressão Linear. 2015. Disponível em:<
https://www.aedb.br/wp-content/uploads/2015/05/52.pdf> Acesso em: 17/05/2017
Sobre as aplicações da regressão linear, leia as afirmativas a seguir:
I. A regressão linear procura estimar valores de uma variável com base em valores desconhecidos de outra
variável.
II. A regressão linear é aplicável a situações em que as duas variáveis medem, aproximadamente, a mesma
situação, mas uma delas é relativamente dispendiosa ou difícil de lidar, enquanto a outra não.
III. A regressão linear busca explicar valores de uma variável em termos da outra, ou seja, podendo suspeitar
de uma relação de causa e efeito.
IV. A regressão linear procura predizer valores de uma variável para a análise de regressão: resta saber como
é o tipo dessa relação.
 
É correto o que se afirma em:
ALTERNATIVAS
I e II, apenas.
I e III, apenas.
II e III, apenas.
I, II e III, apenas.
II, III e IV, apenas.
4ª QUESTÃO
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A regressão consiste em determinar uma função que melhor se ajusta aos pontos do diagrama de
dispersão. A regressão linear simples trata do ajuste de uma reta do tipo y = ax + b aos pontos do diagrama
de dispersão. Um dos principais usos da regressão é na realização de previsões de resultados.
 
AKAMINE, Carlos Takeo. Estudo Dirigido de Estatística Descritiva. 3ª. ed. rev. São Paulo: Érica, 2013.
Sobre a regressão linear, assinale V para Verdadeiro e F para Falso:
I. A regressão linear tem como objetivo analisar a porcentagem de variações dos valores de Y em função de
X.
II. A regressão linear explica a força entre duas variáveis, X e Y.
III. Por meio da regressão linear conseguimos estimar valores de uma variável baseada em valores
conhecidos de outra variável. 
As afirmativas I, II e III são, respectivamente:
ALTERNATIVAS
V, F, F.
F, V, F.
F, F, V.
V, V, F.
V, F, V.
5ª QUESTÃO
O coeficiente de determinação expressa a porcentagem de variação dos valores de Y em função do valor X,
ou seja, esse coeficiente mostra até que ponto a variação conjunta dos dados e de fato linear.
 
CHATALOV, Renata C. de S.; OLIVEIRA, Ivnna G. de. Estatística. Maringá-Pr.: UniCesumar, 2017.
Acerca desse assunto, se a correlação linear entre dois conjuntos de dados é r = 0,95, o coeficiente de
determinação será:
ALTERNATIVAS
0,9746.
0,9505.
0,9302.
0,9025.
0,8756.
6ª QUESTÃO
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Um escritório de contabilidade é especializado em serviços de imposto de renda de pessoa física e pessoa
jurídica, e no mês de abril, um contador atende em média 5 clientes por hora.
 
Elaborado pelo professor, 2018.
 
Considerando que esse modelo é uma distribuição de Poisson, a probabilidade de esse contador atender
exatamente 2 clientes numa hora selecionada aleatoriamente é de:
ALTERNATIVAS
8,42%.
14,03%.
20,75%.
32,95%.
50%.
7ª QUESTÃO
Um estudante estima sua probabilidade de passar no exame de Matemática em 60% (evento A) e de passar
em Física em 80% (evento B), assim ele pode considerar nesta fase, os eventos independentes, pois passar
no exame de uma disciplina não depende da aprovação no exame da outra disciplina.
Elaborado pelo professor (2019).
Dessa maneira, a probabilidade desse estudante passar em ambos os exames é de:
ALTERNATIVAS
30%.
36%.
42%.
48%.
53%.
8ª QUESTÃO
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Segundo Oliveira e Souza (2016), as principais medidas de dispersão são variância, desvio padrão e
coeficiente de variação. Analisamos que as medidas de dispersão são utilizadas para um estudo descritivo
de um conjunto de dados numéricos qualquer, que tem por objetivo determinar a variabilidade ou a
dispersão dos dados, em relação à medida de localização do centro da amostra em análise.
OLIVEIRA, Ivnna G. de; SOUZA, Renata C. de. Estatística. Maringá-Pr.: UniCesumar, 2016.
 
Diante desse contexto, analise a tabela a seguir:
A partir dos dados dispostos na tabela, analise as afirmações que seguem:
 
I. A partir do Coeficiente de Variação (C.V.) do conjunto dos homens, verifica-se que este é mais
heterogêneo e mais disperso em relação ao das mulheres.
II. A partir do Coeficiente de Variação (C.V.) do conjunto das mulheres, verifica-se que este é mais
heterogêneo e mais disperso em relação ao dos homens.
III. A partir do Coeficiente de Variação (C.V.) dos conjuntos, verifica-se que o das mulheres é mais
homogêneo em relação ao dos homens.
IV. Podemos afirmar que em ambos os conjuntos de alunos (homens e mulheres), temos um conjunto de
dados bem heterogêneos.
 
É correto o que se afirma em:
ALTERNATIVAS
II, apenas.
II e III, apenas.
I e III, apenas.
I, II e III, apenas.
I, III e IV, apenas.
9ª QUESTÃO
Ao discutirmos probabilidade, definimos experimentos como quaquer ação ou processo que gera resultados
bem definidos. Ao descrever um experimento aleatório, deve-se sempre especificar o que deverá ser
observado.
 
CHATALOV, Renata C. de S.; OLIVEIRA, Ivnna G. de. Estatística. Maringá-Pr.: UniCesumar, 2017.
 
Sendo assim, considere que uma urna contém 10 bolas pretas, 14 bolas brancas e 18 bolas verdes. Uma bola
dessa urna é escolhida ao acaso. Qual é a probabilidade de que esta bola não seja verde?
 
ALTERNATIVAS
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42,85%.
57,14%.
58,33%.
23,80%.
15,25%.
10ª QUESTÃO
 Têm-se duas variáveis: X, que quantifica os retornos totais em R$ de uma carteira de ações por pregão, e Y,
que quantifica os retornos individuais de uma das ações dessa carteira. O objetivo é analisar se essa ação
individualmente contribui de maneira positiva para o sucesso dessa carteira de ativos financeiros, pois, em
alguns momentos,o investidor teve a impressão de que o baixo rendimento da carteira foi devido ao
desempenho da ação Y. Os resultados podem ser analisados na tabela a seguir:       
                                                                           
Fonte: dados fictícios.
A correlação linear de Pearson é aproximadamente:
ALTERNATIVAS
0,49.
0,60.
-0,10.
0,30.
-0,50.
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