Atividade 2 (A2) Revisão da tentativa Estatistica 2

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IInniicciiaaddoo eemm quinta, 24 ago 2023, 19:17
EEssttaaddoo Finalizada
CCoonncclluuííddaa eemm quinta, 24 ago 2023, 19:29
TTeemmppoo
eemmpprreeggaaddoo
11 minutos 59 segundos
AAvvaalliiaarr 1100,,0000 de um máximo de 10,00(110000%)
QQuueessttããoo 11
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Muito semelhante ao conceito de correlação, a covariância apresenta-se na estatística como uma medida que veri�ca a relação entre
duas variáveis. No entanto, existem diferenças nessas concepções.
Quais são as características exclusivas da covariância?
a. A covariância é limitada de -1 e 1 e o sinal do valor encontrado indica padrões sobre a direção da relação entre as variáveis.
b. O valor encontrado pelo cálculo da covariância não é padronizado e seu sinal positivo indica respostas sobre a direção da
relação entre as variáveis.
c. O resultado da covariância não varia entre -1 e 1 e seu sinal indica respostas sobre o módulo, direção e sentido entre as
variáveis.
d. Os valores da covariância não são padronizados e fornecem respostas sobre a direção da relação entre as variáveis. 
e. O cálculo da covariância resulta em números pertencentes ao conjunto dos números reais e seu sinal negativo fornece
respostas sobre a direção da correlação entre as variáveis.
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QQuueessttããoo 22
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
QQuueessttããoo 33
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
O coe�ciente de correlação é um método estatístico capaz de mensurar as relações entre variáveis e avaliar sua representatividade,
objetivando compreender de que forma uma variável se comporta quando a outra está variando. Assim, ele pode identi�car se há uma
correlação positiva, negativa, uma correlação não-linear ou mesmo se não há correlação entre ambas as variáveis.
Considerando o contexto apresentado, avalie as seguintes proposições e a relação proposta entre elas.
I. O grá�co de dispersão a seguir evidencia forte correlação positiva e negativa.
Figura: Grá�co de dispersão.
Fonte: TRIOLA, 2017, p. 237.
 
Porque,
 
II. Os dados estão dispersos tanto de maneira crescente como de maneira decrescente.
A respeito dessas proposições, assinale a opção correta.
 
TRIOLA, M. Introdução à Estatística. Rio de Janeiro: LTC, 2017
a. A proposição I é falsa e a proposição II é verdadeira. 
b. As proposições I e II são falsas.
c. As proposições I e II são verdadeiras, e a II é justi�cativa da I.
d. As proposições I e II são verdadeiras, mas a II não é justi�cativa da I.
e. A proposição I é verdadeira e a proposição II é falsa.
O número de homens adultos fumantes, registrado a partir do ano de 2010, indica uma relação linear negativa, modelada conforme a
equação
 que foi ajustada aos dados recolhidos pela Secretaria de Saúde de determinado município.
Considerando que o resultado é dado em milhares de pessoas e considerando que x é o período decorrido a partir de 2010, assinale a
alternativa correta.
a. Em 2018, havia 29,5 mil fumantes.
b. x é a variável independente e y a variável dependente. 
c. Em 2015, havia 28,5 mil fumantes.
d. Em 2010, havia 27,5 mil fumantes.
e. x é a variável dependente e y a variável independente.
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QQuueessttããoo 44
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
QQuueessttããoo 55
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Modelar algebricamente uma reta de ajuste linear possibilita a análise de regressão linear, pois resume uma relação linear. Nessa
técnica, uma variável dependente é interligada a uma variável independente por intermédio de uma reta, cuja equação típica é dada por:
. Assim, essa relação é descrita por um grá�co chamado de reta de regressão, reta de melhor ajuste ou ainda reta de
mínimos quadrados.
Diante desse contexto, assinale V para a(s) verdadeira(s) e F para a(s) falsa(s).
I. As relações são expressas por  eII. O ajuste de curvas no processo de regressão linear é deduzido pelo método dos mínimos quadrados.
III. A reta de regressão é a que melhor se ajusta aos pontos amostrais.
IV. A reta de regressão passa sempre pelo centroide .
V. b é o coe�ciente angular e m é o intercepto em y.
Agora, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
a. F, V, F, V, F.
b. V, V, V, F, F.
c. F, V, F, F, V.
d. V, V, V, V, F. 
e. V, V, F, F, F.
O conceito de variância e desvio-padrão para amostra e população permanece o mesmo, contudo, na parte algébrica e estrutural, as
fórmulas para encontrar tais medidas de dispersão são diferenciadas. Nesse contexto, avalie as proposições a seguir.
I. Desvio-padrão amostral é representado pela letra grega e desvio padrão populacional, pela letra grega .
II. Variância amostral é o resultado do desvio-padrão populacional elevado ao quadrado.
III. Para calcular o desvio-padrão amostral, utiliza-se a média  e o tamanho de conjunto .
É correto o que se a�rma em:
a. I e II, apenas.
b. II e III, apenas.
c. I, II e III.
d. I e III, apenas.
e. I, apenas. 
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Correto
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QQuueessttããoo 77
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
A análise de correlação tem por objetivo medir a intensidade de relação entre as variáveis a partir de valores que estão compreendidos
no intervalo -1 a 1. Conforme aponta Larson e Farber (2016), quanto mais próximo dos extremos, maior é a correlação entre as variáveis
e à medida que o coe�ciente se aproxima de zero signi�ca que não há correlação.
LARSON, R.; FARBER,
B. Estatística Aplicada. 6. ed. São Paulo: Pearson, 2016.
Sobre os tipos de correlação avalie as a�rmativas a seguir.
I. Correlação linear positiva ocorre quando a variável dependente está diretamente relacionada com a variável independente.
II. Correlação linear negativa ocorre quando a variável dependente tem relação inversamente proporcional com a variável independente
III. Há correlação entre as variáveis quando existir uma relação diretamente e inversamente proporcional, de maneira simultânea.
É correto o que se a�rma em:
a. I e II, apenas. 
b. I e III, apenas.
c. II e III, apenas.
d. I, apenas.
e. I, II e III.
De acordo com Triola (2017), o coe�ciente de correlação linear r mede o grau de relacionamento linear entre os valores emparelhados x
e y em uma amostra. Esse coe�ciente também recebe a denominação de coe�ciente de correlação momento-produto de Pearson, em
homenagem a Karl Pearson (1857-1936).
TRIOLA, M. Introdução à Estatística. Rio de Janeiro: LTC, 2017
De acordo com a tabela a seguir, é correto a�rmar que o coe�ciente de correlação linear é igual a:
 
a. 0,897 
b. 0,997
c. 0,597
d. 0,697
e. 0,797
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QQuueessttããoo 88
Correto
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De acordo com Larson e Farber (2016), o coe�ciente de correlação linear mede a força entre duas variáveis e estabelece sua direção,
sendo expresso pela equação: . Esse valor se concentra dentro do intervalo -1 a 1 que expressa a intensidade
da relação entre as variáveis, que pode ser forte, moderada ou fraca.
 
LARSON, R.; FARBER, B. Estatística Aplicada. 6. ed. São Paulo: Pearson, 2016.
Observe os dados tabelados.
Agora, avalie as a�rmativas a seguir.
I. 
II. 
III. o coe�ciente de correlação linear é 
IV. 
V.
Está correto o que se a�rma em:
a. III e V, apenas.
b. I e II, apenas.
c. I, II e III, apenas. 
d. I, IV e V, apenas.
e. II, III e IV, apenas.
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Correto
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Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Avaliar a média somente, sem estabelecer uma relação entre os outros dados pertencentes a um grupo, não nos possibilita elaborar
uma a�rmação precisa acerca das particularidades do conjunto. Para melhorar a informação da média, existem as medidas de
dispersão, entre elas a amplitude de variação, a variância e o desvio-padrão. Sobre as medidas de dispersão, é correto a�rmar que:
a. são os valores do resultado de uma pesquisa que acontece com maior frequência.
b. representam a soma dos resultados obtidos dividida pela quantidade de resultados.
c. são parâmetros que avaliam o grau de variabilidade ou dispersão dos valores em torno da média. 
d. representam a diferença entre o maior e menor valor de uma série de dados.
e. representam o valor central de um conjunto, colocados em ordem crescente.
As medidas de dispersão avaliam o quanto uma entrada típica desvia-se da média. Quanto mais espalhados estiverem os dados, maior
será o desvio. Ele é o resultado da raiz quadrada da variância, logo, o cálculo da variância é um passo intermediário para obtê-lo. É a
medida de dispersão mais utilizada em estatística.
O trecho acima refere-se:
a. à medida de dispersão.
b. à variância.
c. à média.
d. ao desvio-padrão. 
e. à frequência absoluta.
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