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) 
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. 
 
Alternativas: 
• a) O teste t de Student se utiliza quando n>30 e o teste z se utiliza quando 
n<30; 
• b) O teste t de Student se utiliza quando n>100 e o teste z se utiliza quando 
n<100; 
• c) O teste t de Student se utiliza quando n<30 e o teste z se utiliza quando 
n=30; Alternativa assinalada 
• d) O teste t de Student se utiliza quando n=30 e o teste z se utiliza quando 
n>30; 
• e) O teste t de Student se utiliza quando n=100 e o teste z se utiliza quando 
n>100. 
 
 
3) 
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: 
• a) Aumenta 
• b) Diminui Alternativa assinalada 
• c) Não é afetado 
• d) Fica igual a média 
• e) Se torna negativo 
4) 
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: 
• a) Gráfico de dispersão 
• b) Regressão Linear Alternativa assinalada 
• c) Correlação de Pearson 
• d) Média Aritmética 
• e) Desvio Padrão 
5) 
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) Barras 
• b) Setores Circulares 
• c) Linhas 
• d) Pontos Alternativa assinalada 
• e) Histograma