Colaborar - Av2 - Métodos Matemáticos

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a)
b)
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e)
2)
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b)
c)
d)
e)
3)
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.
Alternativas:
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;
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=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:
a)
b)
c)
d)
e)
4)
a)
b)
c)
d)
e)
5)
a)
b)
c)
d)
e)
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:
Barras
Setores Circulares
Linhas
Pontos Alternativa assinalada
Histograma