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AVALIAÇÃO-UNIDADE IV_ Revisão da tentativa

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O coeficiente de correlação de Pearson, r, para um conjunto de dados, quando ajustados segundo um modelo de regressão linear, é 0,92. Nessas condições, é correto afirmar: a. 80% da variação da variável dependente pode ser explicada pela relação entre a variável dependente e independente. b. 15% da variação da variável dependente é explicada pela variação de outras variáveis ou erro na coleta de dados da amostra de dados. c. 8% da variação da variável dependente pode ser explicada pela relação entre a variável dependente e independente. d. 84,64% da variação da variável dependente pode ser explicada pela relação entre a variável dependente e independente. e. 92% da variação da variável dependente pode ser explicada pela relação entre a variável dependente e independente.

Almeida e Morita (2011) fizeram um experimento para estudar a relação entre voltagem e corrente elétrica em um circuito formado por bateria, resistor e protoboard. Ao aplicar uma tensão, a corrente elétrica foi medida por meio de um multímetro, obtendo-se os dados a seguir. De acordo com esses valores, o coeficiente de Pearson é igual à: a. r = 1 b. r = - 1 c. r = 0,89 d. r = 0 e. r = 0,95

Para um conjunto de dados que foi ajustado segundo um modelo de regressão linear, o coeficiente de correlação é igual a – 0,90. Nessas condições, o total da variação, que não é explicada pela relação entre as variáveis dependente e independente, é de: a. 10% b. 9% c. 81% d. 19% e. 0%

O coeficiente de correlação de Pearson para um conjunto de dados, quando ajustados segundo um modelo de regressão linear, é 0,8213. Nessas condições, é correto afirmar que as duas variáveis estudadas: a. Mantêm dependência significativa. b. Mantêm baixa dependência significativa. c. Não mantêm dependência. d. Não mantêm correlação linear. e. Mantêm correlação negativa.

Em uma amostra aleatória de 50 chips, foi observada a vida útil e a respectiva temperatura média do ambiente de sua utilização, encontrando-se r = –0,85. A partir dessas informações, analise as sentenças apresentadas a seguir e assinale a alternativa correta.
I - Não existe relação entre vida útil do chip e ambiente de trabalho, pois o coeficiente de correlação linear de Pearson não foi igual a 1,00.
II - Existe relação linear, negativa e forte entre vida útil do chip e temperatura média do ambiente de trabalho, indicando que em temperaturas muito elevadas nenhum chip terá uma vida útil longa.
III - Existe relação linear, negativa e forte entre vida útil do chip e temperatura média do ambiente de trabalho, indicando tendência de uma vida útil curta para chips utilizados em ambientes com temperaturas baixas.
IV - Existe relação linear, negativa e forte entre vida útil do chip e temperatura média do ambiente de trabalho, indicando tendência de uma vida útil curta para chips utilizados em ambientes com temperaturas altas.
a. Apenas a sentença IV está correta.
b. As sentenças I e III estão corretas.
c. As sentenças III e IV estão corretas.
d. As sentenças I e II estão corretas.
e. Apenas a sentença III está correta.

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A análise de regressão linear é uma ferramenta estatística fundamental utilizada para compreender as relações entre variáveis. Dentro deste contexto,

Os modelos de regressão múltipla são ferramentas essenciais para investigar relações entre variáveis em diferentes áreas do conhecimento. A interpreta

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Questões resolvidas

O coeficiente de correlação de Pearson, r, para um conjunto de dados, quando ajustados segundo um modelo de regressão linear, é 0,92. Nessas condições, é correto afirmar: a. 80% da variação da variável dependente pode ser explicada pela relação entre a variável dependente e independente. b. 15% da variação da variável dependente é explicada pela variação de outras variáveis ou erro na coleta de dados da amostra de dados. c. 8% da variação da variável dependente pode ser explicada pela relação entre a variável dependente e independente. d. 84,64% da variação da variável dependente pode ser explicada pela relação entre a variável dependente e independente. e. 92% da variação da variável dependente pode ser explicada pela relação entre a variável dependente e independente.

Almeida e Morita (2011) fizeram um experimento para estudar a relação entre voltagem e corrente elétrica em um circuito formado por bateria, resistor e protoboard. Ao aplicar uma tensão, a corrente elétrica foi medida por meio de um multímetro, obtendo-se os dados a seguir. De acordo com esses valores, o coeficiente de Pearson é igual à: a. r = 1 b. r = - 1 c. r = 0,89 d. r = 0 e. r = 0,95

Para um conjunto de dados que foi ajustado segundo um modelo de regressão linear, o coeficiente de correlação é igual a – 0,90. Nessas condições, o total da variação, que não é explicada pela relação entre as variáveis dependente e independente, é de: a. 10% b. 9% c. 81% d. 19% e. 0%

O coeficiente de correlação de Pearson para um conjunto de dados, quando ajustados segundo um modelo de regressão linear, é 0,8213. Nessas condições, é correto afirmar que as duas variáveis estudadas: a. Mantêm dependência significativa. b. Mantêm baixa dependência significativa. c. Não mantêm dependência. d. Não mantêm correlação linear. e. Mantêm correlação negativa.

Em uma amostra aleatória de 50 chips, foi observada a vida útil e a respectiva temperatura média do ambiente de sua utilização, encontrando-se r = –0,85. A partir dessas informações, analise as sentenças apresentadas a seguir e assinale a alternativa correta.
I - Não existe relação entre vida útil do chip e ambiente de trabalho, pois o coeficiente de correlação linear de Pearson não foi igual a 1,00.
II - Existe relação linear, negativa e forte entre vida útil do chip e temperatura média do ambiente de trabalho, indicando que em temperaturas muito elevadas nenhum chip terá uma vida útil longa.
III - Existe relação linear, negativa e forte entre vida útil do chip e temperatura média do ambiente de trabalho, indicando tendência de uma vida útil curta para chips utilizados em ambientes com temperaturas baixas.
IV - Existe relação linear, negativa e forte entre vida útil do chip e temperatura média do ambiente de trabalho, indicando tendência de uma vida útil curta para chips utilizados em ambientes com temperaturas altas.
a. Apenas a sentença IV está correta.
b. As sentenças I e III estão corretas.
c. As sentenças III e IV estão corretas.
d. As sentenças I e II estão corretas.
e. Apenas a sentença III está correta.

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Página inicial Minhas disciplinas 2025/1 - Estatística UNIDADE IV AVALIAÇÃO-UNIDADE IV
IInniicciiaaddoo eemm sexta, 28 fev 2025, 17:19
EEssttaaddoo Finalizada
CCoonncclluuííddaa eemm sexta, 28 fev 2025, 17:52
TTeemmppoo
eemmpprreeggaaddoo
32 minutos 54 segundos
AAvvaalliiaarr 00,,5500 de um máximo de 0,50(110000%)
Questão 11
Correto
Atingiu 0,05 de 0,05
  O coeficiente de correlação de Pearson, r, para um conjunto de dados, quando ajustados segundo um modelo de
regressão linear, é 0,92. Nessas condições, é correto afirmar:
a. 15% da variação da variável dependente é explicada pela variação de outras variáveis ou erro na coleta de
dados da amostra de dados.
b. 84,64% da variação da variável dependente pode ser explicada pela relação entre a variável
dependente e independente.

c. 80% da variação da variável dependente pode ser explicada pela relação entre a variável dependente e
independente.
d. 8% da variação da variável dependente pode ser explicada pela relação entre a variável dependente e
independente.
e. 92% da variação da variável dependente pode ser explicada pela relação entre a variável dependente e
independente.
A resposta correta é:
84,64% da variação da variável dependente pode ser explicada pela relação entre a variável dependente e
independente.
AVALIAÇÃO-UNIDADE IV: Revisão da tentativa https://ambienteonline.uninga.br/mod/quiz/review.php?attempt=34526...
1 of 11 28/02/2025, 17:53
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https://ambienteonline.uninga.br/course/view.php?id=30951
https://ambienteonline.uninga.br/course/view.php?id=30951
https://ambienteonline.uninga.br/course/view.php?id=30951
https://ambienteonline.uninga.br/course/view.php?id=30951&section=5
https://ambienteonline.uninga.br/course/view.php?id=30951&section=5
https://ambienteonline.uninga.br/course/view.php?id=30951&section=5
https://ambienteonline.uninga.br/mod/quiz/view.php?id=868940
https://ambienteonline.uninga.br/mod/quiz/view.php?id=868940
Questão 22
Correto
Atingiu 0,05 de 0,05
  Considerando uma amostra aleatória, formada por dez dos 98 alunos de uma classe da faculdade A e pelas
notas obtidas por eles em Matemática e Estatística, podemos afirmar que o coeficiente de correlação de Pearson,
r, é igual à:
a. r = 0,91 
b. r = 0,61
c. r = 0,71
d. r = 1,1
e. r = 0,80
A resposta correta é:
r = 0,91
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2 of 11 28/02/2025, 17:53
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Questão 33
Correto
Atingiu 0,05 de 0,05
Certa empresa, estudando a variação da demanda de seu produto em relação à variação de preço de venda,
obteve a tabela:
O valor de y para x = 60 é igual à:
a. y = 274,6. 
b. y = 176,4.
c. y = 174,6.
d.  y = 200.
e. y = 270,6.
A resposta correta é:
y = 274,6.
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3 of 11 28/02/2025, 17:53
Questão 44
Correto
Atingiu 0,05 de 0,05
  Almeida e Morita (2011) fizeram um experimento para estudar a relação entre voltagem e corrente elétrica em um
circuito formado por bateria, resistor e protoboard. Ao aplicar uma tensão, a corrente elétrica foi medida por meio
de um multímetro, obtendo-se os dados a seguir. De acordo com esses valores, o coeficiente de Pearson é igual à:
a. r = 0
b. r = 1 
c. r = 0,89
d. r = 0,95
e. r = - 1
A resposta correta é:
r = 1
AVALIAÇÃO-UNIDADE IV: Revisão da tentativa https://ambienteonline.uninga.br/mod/quiz/review.php?attempt=34526...
4 of 11 28/02/2025, 17:53
Questão 55
Correto
Atingiu 0,05 de 0,05
  Para um conjunto de dados que foi ajustado segundo um modelo de regressão linear, o coeficiente de
correlação é igual a – 0,90. Nessas condições, o total da variação, que nnããoo é explicada pela relação entre as
variáveis dependente e independente, é de:
a. 19% 
b. 9%
c. 0%
d. 10%
e. 81%
A resposta correta é:
19%
AVALIAÇÃO-UNIDADE IV: Revisão da tentativa https://ambienteonline.uninga.br/mod/quiz/review.php?attempt=34526...
5 of 11 28/02/2025, 17:53
Questão 66
Correto
Atingiu 0,05 de 0,05
  O coeficiente de correlação de Pearson para um conjunto de dados, quando ajustados segundo um modelo de
regressão linear, é 0,8213. Nessas condições, é correto afirmar que as duas variáveis estudadas:
a. Mantêm correlação negativa.
b. Não mantêm dependência.
c. Mantêm baixa dependência significativa.
d. Mantêm dependência significativa. 
e. Não mantêm correlação linear.
A resposta correta é:
Mantêm dependência significativa.
AVALIAÇÃO-UNIDADE IV: Revisão da tentativa https://ambienteonline.uninga.br/mod/quiz/review.php?attempt=34526...
6 of 11 28/02/2025, 17:53
Questão 77
Correto
Atingiu 0,05 de 0,05
  A tabela a seguir apresenta valores que mostram como o comprimento de uma barra de aço varia conforme a
temperatura. Assinale a alternativa correta que corresponde ao valor estimado do comprimento da barra para a
temperatura de 50°C:
a. 1.007,48 mm.
b. 1.020,4 mm.
c. 1.015 mm.
d. 1.000 mm.
e. 1.025,4 mm. 
A resposta correta é:
1.025,4 mm.
AVALIAÇÃO-UNIDADE IV: Revisão da tentativa https://ambienteonline.uninga.br/mod/quiz/review.php?attempt=34526...
7 of 11 28/02/2025, 17:53
Questão 88
Correto
Atingiu 0,05 de 0,05
  Considerando uma amostra aleatória, formada por dez dos 98 alunos de uma classe da faculdade A e pelas
notas obtidas por eles em Matemática e Estatística, podemos afirmar que o coeficiente de determinação, r , é
igual à:
a. r  = 0,6181
b. r  = 0,8281 
c. r  = 0,8181
d. r  = 0,7181
e. r  = 0,8081
2
2
2
2
2
2
A resposta correta é:
r  = 0,82812
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https://ambienteonline.uninga.br/mod/resource/view.php?id=868911
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Questão 99
Correto
Atingiu 0,05 de 0,05
  Em uma amostra aleatória de 50 chips, foi observada a vida útil e a respectiva temperatura média do ambiente
de sua utilização, encontrando-se r = –0,85. A partir dessas informações, analise as sentenças apresentadas a
seguir e assinale a alternativa correta.
I - Não existe relação entre vida útil do chip e ambiente de trabalho, pois o coeficiente de correlação linear de
Pearson não foi igual a 1,00.
II - Existe relação linear, negativa e forte entre vida útil do chip e temperatura média do ambiente de trabalho,
indicando que em temperaturas muito elevadas nenhum chip terá uma vida útil longa.
III - Existe relação linear, negativa e forte entre vida útil do chip e temperatura média do ambiente de trabalho,
indicando tendência de uma vida útil curta para chips utilizados em ambientes com temperaturas baixas.
IV - Existe relação linear, negativa e forte entre vida útil do chip e temperatura média do ambiente de trabalho,
indicando tendência de uma vida útil curta para chips utilizados em ambientes com temperaturas altas.
a. Apenas a sentença IV está correta. 
b. As sentenças I e III estão corretas.
c. As sentenças III e IV estão corretas.
d. As sentenças I e II estão corretas.
e. Apenas a sentença III está correta.
A resposta correta é:
Apenas a sentença IV está correta.
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Questão 1100
Correto
Atingiu 0,05 de 0,05
  Considere os dados relativos à quantidade de fertilizante utilizada (x ), em kg, e a produção obtida (y ) de soja,
em ton., em determinado município, conforme a tabela abaixo. De acordo com essas informações, a quantidade,
aproximada, de soja produzida, para 250 kg de fertilizante utilizado é igual à:
x 100 200 300 400 500 600 700
y 40 45 50 65 70 70 80
a. 48,8 toneladas.
b. 40,5 toneladas.
c. 46,5 toneladas.d. 49,8 toneladas. 
e. 47,5 toneladas.
i i
i
i
A resposta correta é:
49,8 toneladas.
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