QUESTIONÁRIO UNIDADE IV _

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 Revisar envio do teste: QUESTIONÁRIO UNIDADE IVESTATÍSTICA 3066-60_55903_R_E1_20241 CONTEÚDO
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Curso ESTATÍSTICA
Teste QUESTIONÁRIO UNIDADE IV
Iniciado 13/04/24 12:39
Enviado 13/04/24 12:47
Status Completada
Resultado da
tentativa
2,5 em 2,5 pontos  
Tempo decorrido 8 minutos
Resultados exibidos Todas as respostas, Respostas enviadas, Respostas corretas, Comentários, Perguntas respondidas
incorretamente
Pergunta 1
Resposta Selecionada: e. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da resposta:
(FGV-2022) Suponha que X, uma variável aleatória discreta, assuma a seguinte distribuição de
probabilidade:
 
 
O valor de K e o valor esperado de X são, respectivamente,
1/2 e 9/4.
0 e 3/4.
1/4 e 3/2.
1/2 e 3/4.
1/2 e 3/2.
1/2 e 9/4.
Resposta: E
Comentário: Quando a probabilidade de todos os possíveis resultados de uma
variável aleatória discreta é expressa como uma taxa percentual, o resultado do
somatório das probabilidades deve ser igual a 100%. Quando é expresso na forma
unitária, o somatório das probabilidades deve ser igual a 1. Portanto, somando as
probabilidades expostas na 2ª coluna da tabela do enunciado, temos a equação a
seguir:
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0,25 em 0,25 pontos
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Isolando o K, temos:
 
 
 
Logo, sabemos que K = ½.
 
O valor esperado E(X), de uma variável discreta aleatória X, é calculado pela média
ponderada dos valores xi assumidos pela variável, em que os pesos são as
probabilidades unitárias p(xi):
 
 
 
No contexto do enunciado, temos o cálculo descrito a seguir:
 
Pergunta 2
Resposta Selecionada: a. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário da
resposta:
(FGV-2022) Planeja-se selecionar quatro pessoas, com reposição, de uma pequena população
composta por vinte pessoas, das quais dez foram acometidas por certa doença. Se X é a variável
aleatória que contará o número de pessoas, entre as quatro, que foram acometidas pela referida
doença, então a probabilidade de X ser igual a 2 é igual a:
0,375.
0,375.
0,425.
0,475.
0,5.
0,525.
Resposta: A
Comentário: A questão aborda uma situação tratada como uma distribuição
binomial. A distribuição binomial é uma distribuição discreta de probabilidades que
se aplica sempre que o processo de amostragem tem as seguintes características:
 
● Em cada tentativa, há apenas dois resultados possíveis, chamados de sucesso e
fracasso, que são mutuamente exclusivos. No contexto, há apenas a possibilidade
de a pessoa ser acometida pela doença ou não ser acometida, e a ocorrência de
uma exclui a outra.
● Os eventos de uma série de tentativas são independentes. No contexto, a
amostra é selecionada com reposição, o que torna os eventos independentes entre
si.
0,25 em 0,25 pontos
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● O processo é estacionário, ou seja, a probabilidade de sucesso não varia entre
uma tentativa e outra.
 
Chamando de p a probabilidade de sucesso de uma pessoa ser acometida pela
doença, a probabilidade de fracasso q nessa mesma tentativa é dada por:
 
 
Pelo contexto, p (probabilidade de a pessoa ser acometida pela doença) é dado por:
 
Nesse caso, temos q (probabilidade de uma pessoa não ser acometida pela doença)
dado como:
 
 
Ou seja, temos dois resultados possíveis e mutuamente exclusivos. O número 1, na
expressão acima, indica a probabilidade de ocorrência de 100%.
A probabilidade P(X) de termos X sucessos em N tentativas é dada pela seguinte
expressão:
 
 
Escrevendo explicitamente o binômio CN,X, temos:
 
 
No contexto, calcularemos a probabilidade de termos X = 2 pessoas acometidas
pela doença em N = 4 tentativas (quantidade de pessoas da amostra).
 
 
Dessa forma, a probabilidade de haver 2 pessoas entre as 4 selecionadas que
foram acometidas pela doença é de 0,375, ou 37,5%.
Pergunta 3
(IADES/2018) A variável normal padronizada Z é dada por Z = (X - µ)/σ, em que X é uma variável que
tem distribuição normal de média µ e variância σ², conforme a �gura apresentada.
 
Considerando uma variável X que tem distribuição normal de média µ = 15,6 e variância σ² = 0,25,
assinale a alternativa que indica a probabilidade p(15 da probabilidade a ser calculada na questão: P(15 6).
O enunciado também nos entrega um valor de probabilidade para uma distribuição
normal padrão, correspondente a z = 1. Podemos converter os valores x da
distribuição em valores padronizados z, usando a seguinte expressão:
 
 
 
Pela expressão, é possível deduzir que, em z = 0, temos um valor de distribuição igual
ao valor médio, ou seja, x = x̅. A um desvio-padrão da média, para o lado positivo da
curva, temos z = 1. Nesse caso, temos x = x̅ + σ. Essa correspondência pode ser vista
na �gura a seguir, em que os valores (em preto) do eixo horizontal correspondem aos
valores de z, com a correspondência de x descrita logo a seguir (em azul):
 
 
Fonte: Adaptado de: TRIOLA, M. F. Introdução à Estatística. Rio de Janeiro: LTC, 2017, p.
245.
 
Na questão, o tempo de x = 6 min, corresponde a x̅ + σ, ou z = 1, conforme
demonstrado a seguir:
 
 
Pela tabela de áreas sob uma distribuição normal padrão em relação ao valor médio,
podemos notar que, quanto maior é o valor de z, mais o valor da área se aproxima de
0,25 em 0,25 pontos
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0,5. Por exemplo, para z = 3,09, que é o valor mais alto disponível na tabela a seguir,
temos P(z=3,09) = 0,4990.
 
z 0 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,08 0,09
3,0 0,498
7
0,498
7
0,498
7
0,498
8
0,498
8
0,498
9
0,498
9
0,498
9
0,499
0
0,499
0
 
O valor de 0,5 também pode ser inferido ser pela �gura: já que a área total
corresponde a 1, a área correspondente de 0 até o in�nito corresponderá à metade
disso, ou seja, 0,5. Isso signi�ca que, para x tendendo ao in�nito, temos P(z→∞) = 0,5
em relação ao valor médio (em que z = 0).
 
 
Logo, para sabermos P(>6), queremos saber qual é o valor da área entre z = 1 e
z → ∞. Para isso, basta que façamos a subtração do valor de P(z→∞) = 0,5 do valor de
P(z=1) = 0,3413.
 
Pergunta 5
Resposta Selecionada: b. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
(CESPE-CEBRASPE/2022) Uma população de 100.000 indivíduos foi segmentada em faixas etárias,
conforme mostra a tabela a seguir. Um levantamento estatístico será efetuado por amostragem,
sorteando-se aleatoriamente 30, 60 e 10 indivíduos que se encontram, respectivamente, nas faixas
etárias I, II, III.
 
 
Nessa situação hipotética, o desenho amostral descrito caracteriza-se como uma amostragem
aleatória. 
Estrati�cada.
Simples com reposição.
Estrati�cada.
Sistemática.
Por conglomerados.
Simples sem reposição.
0,25 em 0,25 pontos
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Comentário
da resposta:
Resposta: B
Comentário: A população foi dividida em subgrupos, levando em consideração a
faixa etária dos indivíduos. Cada um desses subgrupos é um estrato, ou seja, um
subgrupo homogêneo em relação a alguma característica (nesse caso, a idade).
Posteriormente, foi feita uma amostragem aleatória simples de dentro de cada
estrato. Esse procedimento leva o nome de amostragem aleatória estrati�cada.
Pergunta 6
Resposta Selecionada: b. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário da
resposta:
(INSTITUTO AOCP/2018) Um biólogo pretendia determinar o tamanho médio de um tipo de vegetação
rasteira. Para isso, realizou coletas ao acaso, tendo todas as plantas a mesma chance de serem
escolhidas entre todas aquelas possíveis e que apresentavam, aparentemente, o mesmo tamanho.
Qual foi o método de amostragem utilizado por esse biólogo?
Amostragem aleatória simples.
Amostragem estrati�cada.
Amostragem aleatória simples.
Amostragem sistemática.
Amostragem por conglomerados.
Amostragem intencional.
Resposta: B
Comentário: Na amostragem aleatória simples, todos os elementos de uma
população têm igual probabilidade de serem selecionados para a amostra. No
contexto, a população era composta por plantas da vegetação rasteira que tinham a
mesma chance de serem escolhidas.
Pergunta 7
Resposta Selecionada: a. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da resposta:
Considere uma amostra aleatória de 25 elementos, retirada de uma população in�nita, distribuída de
forma normal. Sabe-se que a média amostral tem valor 51,3, com desvio-padrão igual a 2.  Nesse
caso, se o nível de con�ança é de 95%, o limite inferior do intervalo de con�ança para a média
populacional será:
50,52.
50,52.
52,08.
54,18.
56,20.
58,45.
Resposta: A
Comentário: Conforme vimos, um nível de con�ança de 95% para uma população,
normalmente, distribuída implica z = 1,96. Considerando que a população é in�nita,
calculamos o erro amostral c em função de z = 1,96, do desvio-padrão populacional
σ = 2 (aproximado pelo desvio-padrão da amostra) e do número de elementos da
0,25 em 0,25 pontos
0,25 em 0,25 pontos
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amostra n = 25. A fórmula é apresentada a seguir:
 
 
 
O cálculo, portanto, segue o formato a seguir:
 
 
A probabilidade do intervalo de con�ança da média populacional μ é dado
considerando a média amostral x̅ e o erro amostral c, como:
 
 
 
Logo, o limite inferior do intervalo de con�ança da média populacional é 50,516.
Quando aproximado para duas casas decimais, chegamos ao valor 50,52.
Pergunta 8
(Adaptado de: CESPE-CEBRASPE/2022) O coe�ciente de correlação linear de Pearson dá uma medida
do grau de correlação entre duas grandezas, além de fornecer o sinal dessa correlação, que diz se os
dados são direta ou inversamente relacionados.
O coe�ciente de correlação linear de Pearson é representado por r e pode ser calculado pela
expressão a seguir:
 
  
 
Na equação:
 
  
 
Na simbologia, temos o que segue:
 
• xi é o um valor qualquer da variável x.
• yi é o um valor qualquer da variável y, correspondente a xi.
• n é o número de pares de dados.
0,25 em 0,25 pontos
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Resposta
Selecionada:
b.
Respostas: a.
b.
c.
d.
e.
Comentário da
resposta:
 
Nesse contexto, considere oito pares de valoresdas variáveis x e y, tais que:
 
 
 
É correto a�rmar que:
O coe�ciente de correlação de Pearson para os valores apresentados será
positivo, o que indica que a regressão linear será representada por uma reta
crescente.
O coe�ciente de correlação de Pearson para os valores apresentados será
negativo, o que indica que a regressão linear será representada por uma reta
decrescente.
O coe�ciente de correlação de Pearson para os valores apresentados será
positivo, o que indica que a regressão linear será representada por uma reta
crescente.
O coe�ciente de correlação de Pearson para os valores apresentados será
negativo, o que indica que a regressão linear será representada por uma reta
crescente.
O coe�ciente de correlação de Pearson para os valores apresentados será nulo, o
que indica que a regressão linear será representada por uma reta horizontal.
O coe�ciente de correlação de Pearson para os valores apresentados será
positivo, o que indica que a regressão linear será representada por uma reta
decrescente.
Resposta: B
Comentário: Usando os dados do enunciado, vamos calcular o coe�ciente de
correlação linear de Pearson para n = 8, já que se trata de 8 pares de valores x e y.
Nesse caso, temos o que segue:
 
 
Nesse caso, temos um coe�ciente de correlação linear positivo e próximo de 1, o
que indica que há uma forte correlação direta entre os valores de x e os valores de
y. Essa correlação se dará num formato crescente, já que o resultado é positivo.
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Pergunta 9
Resposta Selecionada: e. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
xi yi
1 21
2 42
3 60
4 78
O método de mínimos quadrados pode ser usado para ajustar dados de duas variáveis a uma reta de
equação y = ax + b, em que a é o coe�ciente angular e b é o coe�ciente linear da função de 1º grau.
Temos a variável y medida em função da variável x.
Para incertezas iguais σ associadas à variável y, o conjunto de n dados experimentais pode ser escrito
da seguinte forma:
 
   
 
Ajustando sobre esses dados uma reta de equação y = ax + b, os coe�cientes angular e linear dessa
reta ajustada são dados, respectivamente, por:
 
  
 
 
 
Considere o seguinte conjunto de dados, em que temos incertezas σ = 1 para a variável y.
 
 
Nesse caso, qual o valor de Δ?
20.
8.
9.
12.
0,25 em 0,25 pontos
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d. 
e. 
Comentário da
resposta:
17.
20.
xi yi xi
2
1 21 1
2 42 4
3 60 9
4 78 16
 
Resposta: E
Comentário: Vamos começar calculando Sσ, sabendo que σ = 1 e que n = 4, já
que há 4 pares de valores xy.
 
 
Usando a tabela de dados, vamos calcular Sx
e Sx2, usando colunas auxiliares para facilitar os cálculos. Os somatórios de
interesse são feitos na última linha.
 
 
Já podemos calcular Δ, conforme exposto a seguir:
 
Pergunta 10
O método de mínimos quadrados pode ser usado para ajustar dados de duas variáveis a uma reta de equação
y = ax + b, em que a é o coe�ciente angular e b é o coe�ciente linear da função de 1º grau. Temos a variável y
medida em função da variável x.
Para incertezas iguais σ associadas à variável y, o conjunto de n dados experimentais pode ser escrito da seguinte
forma:
 
  
 
Ajustando sobre esses dados uma reta de equação y = ax + b, os coe�cientes angular e linear dessa reta ajustada
são dados, respectivamente, por:
 
 
0,25 em 0,25 pontos
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Resposta Selecionada: d. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da
resposta:
xi yi
1 21
2 42
3 60
4 78
  
 
Considere o seguinte conjunto de dados, em que temos incertezas σ = 1 para a variável y.
 
 
Nesse caso, qual o valor do coe�ciente a, que representa o coe�ciente angular?
18,9.
12,3.
14,8.
16,2.
18,9.
23,1.
Resposta: D
Comentário: Vamos começar calculando Sσ, sabendo que σ = 1 e que n = 4, já que há 4 pares de
valores xy.
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Sábado, 13 de Abril de 2024 12h47min33s GMT-03:00 ← OK