Avaliação I - Estatística

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GABARITO | Avaliação I - Individual (Cod.:1024167)
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Prova 99802676
Qtd. de Questões 10
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Nota 10,00
Em estatística, uma variável é qualquer característica, número ou quantidade que pode ser medida ou 
contada. As variáveis podem ser categorizadas em diferentes tipos, como variáveis qualitativas e 
quantitativas. As variáveis qualitativas representam categorias ou grupos, como cor ou tipo de 
produto, e são divididas em ordinais e nominais. Já as variáveis quantitativas são numéricas e podem 
ser subdivididas em discretas, que assumem valores inteiros, e contínuas, que podem assumir 
qualquer valor dentro de um intervalo.
Fonte: FIGUEIREDO, E. Estatística: História e Aplicações. São Paulo: Editora Atlas, 2005.
Qual das seguintes afirmativas melhor descreve uma variável quantitativa:
A Uma variável que assume valores inteiros e pode ser contada, como o número de filhos em uma
família.
B Uma variável que é sempre representada por palavras ou categorias.
C Uma variável que representa categorias como cor ou tipo de produto.
D Uma variável que pode assumir valores numéricos e ser medida em intervalos contínuos.
E Uma variável que pode ser contada e assumir valores inteiros, como o número de livros em uma
estante.
A apresentação de dados em forma de tabelas e gráficos é uma etapa crucial na análise estatística, pois 
permite a visualização clara e objetiva das informações. As séries estatísticas, que podem ser 
temporais, espaciais, específicas, entre outras, devem ser organizadas de maneira que facilite a 
interpretação dos dados. A escolha do tipo de gráfico, como colunas, linhas, setores, entre outros, 
deve ser feita com base nas características dos dados e no objetivo da análise, garantindo que a 
comunicação da informação seja eficaz.
Fonte: BOLFARINE, H.; BUSSAB, W. O. Elementos de Amostragem. São Paulo: Editora Blucher, 
2005.
Sendo assim, se uma empresa está analisando suas vendas trimestrais ao longo dos últimos cinco anos 
para identificar tendências e padrões que possam informar decisões estratégicas futuras. Qual das 
alternativas apresenta o tipo de gráfico que seria o mais adequado para representar essa série temporal 
de forma clara e objetiva?
A Pictograma.
B Gráfico de barras.
C Gráfico de setores.
D
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A+ Alterar modo de visualização
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Gráfico de dispersão.
E Gráfico de linhas.
O processo de pesquisa envolve várias etapas essenciais para garantir a obtenção de resultados válidos 
e confiáveis. As principais etapas incluem a definição do problema, a revisão da literatura existente, a 
formulação de hipóteses, o planejamento da pesquisa, a coleta de dados, a análise dos dados e a 
interpretação dos resultados. Cada uma dessas etapas é crucial para garantir que a pesquisa seja bem 
estruturada e que as conclusões sejam baseadas em dados robustos e relevantes.
Fonte: FIGUEIREDO, E. Estatística: História e Aplicações. São Paulo: Editora Atlas, 2005.
Sobre as etapas do processo de pesquisa descritas no texto, analise as afirmativas a seguir:
I. A definição do problema é a etapa inicial que estabelece a questão central a ser investigada.
II. A formulação de hipóteses ocorre antes do planejamento da pesquisa e serve para direcionar o foco 
do estudo.
III. A revisão da literatura é realizada após a coleta de dados para garantir que o estudo se baseie em 
pesquisas anteriores relevantes.
IV. A interpretação dos resultados é realizada após a análise dos dados e envolve a avaliação dos 
achados em relação às hipóteses formuladas.
É correto o que se afirma em:
A I, II e IV, apenas.
B I, II, III e IV.
C III e IV, apenas.
D II e III, apenas.
E I, apenas.
Em estatística, uma variável é qualquer característica, número ou quantidade que pode ser medida ou 
contada. As variáveis podem ser categorizadas em diferentes tipos, como variáveis qualitativas e 
quantitativas. As variáveis qualitativas representam categorias ou grupos, como cor ou tipo de 
produto, e são divididas em ordinais e nominais. Já as variáveis quantitativas são numéricas e podem 
ser subdivididas em discretas, que assumem valores inteiros, e contínuas, que podem assumir 
qualquer valor dentro de um intervalo.
Fonte: FIGUEIREDO, E. Estatística: História e Aplicações. São Paulo: Editora Atlas, 2005.
Considerando o texto-base sobre variáveis, qual das seguintes afirmativas melhor descreve uma 
variável qualitativa ordinal:
A Uma variável que representa a quantidade de produtos vendidos em um mês.
B Uma variável que pode assumir valores numéricos em intervalos contínuos, como altura e peso.
C Uma variável que classifica pessoas em categorias de satisfação, como "satisfeito", "neutro" e
"insatisfeito".
D Uma variável que mede a temperatura em graus Celsius.
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E Uma variável que pode assumir apenas valores inteiros, como o número de livros em uma
estante.
Os métodos de amostragem são ferramentas essenciais na coleta de dados para estudos estatísticos, e 
cada um deles possui características específicas que atendem a diferentes necessidades de pesquisa. A 
escolha do método de amostragem pode impactar a representatividade dos dados coletados e, 
consequentemente, a precisão das conclusões obtidas. Cada método tem suas particularidades em 
termos de aplicação e adequação a diferentes tipos de estudos. Por exemplo, alguns métodos são 
projetados para garantir uma representação equitativa de todos os segmentos da população, enquanto 
outros podem ser mais adequados para estudos onde a praticidade e a eficiência são prioridades. Além 
disso, a escolha do método pode influenciar o nível de controle sobre a variabilidade dos dados e a 
facilidade de implementação. Entender essas particularidades ajuda a selecionar o método de 
amostragem mais adequado para cada situação de pesquisa, garantindo que os dados coletados sejam 
representativos e que os resultados obtidos sejam válidos e confiáveis.
Fonte: adaptado de: CRESPO, A. A. Estatística fácil. Rio de Janeiro: Grupo GEN, 2009.
Sobre os métodos de amostragem em estatística, considere as seguintes afirmativas:
I. A amostragem estratificada divide a população em subgrupos antes de selecionar amostras de cada 
um deles.
II. A amostragem probabilística garante que cada elemento da população tenha a mesma chance de ser 
selecionado.
III. A amostragem sistemática envolve a seleção de elementos a partir de intervalos uniformemente 
espaçados na lista da população.
É correto o que se afirma em:
A I, apenas.
B I, II e III.
C II e III, apenas.
D III, apenas.
E I e II, apenas.
As distribuições de frequência são ferramentas fundamentais na estatística descritiva, utilizadas para 
organizar dados e facilitar sua interpretação. Elas podem ser apresentadas de diversas formas, como 
tabelas ou gráficos, e ajudam a visualizar a concentração de valores em diferentes intervalos. Um dos 
elementos-chave ao criar uma distribuição de frequência é a escolha adequada do número de classes, 
que pode ser guiada por regras como a de Sturges, e a determinação de medidas como a amplitude 
amostral.
Fonte: BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estatística Básica. 8. ed. São Paulo: Saraiva, 2017.
Sobre a construção e interpretação de distribuições de frequência, analise as afirmativas a seguir:
I. A amplitude amostral é a diferença entre o maior e o menor valor dos dados.
II. A distribuição de frequência sem intervalos de classe é chamada de distribuição acumulada.
III. A Regra de Sturges é utilizada para determinar o número de classes em uma distribuição de 
frequência.
É correto o que se afirma em:
A II e III, apenas.
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B I e III, apenas.
C I, II e III.
D II, apenas.
E III, apenas.
Situação Hipotética:
 
Uma empresa de urbanismo foi contratada para avaliar a viabilidade de novos projetos de 
desenvolvimento imobiliário em uma área urbanaem expansão. Para entender melhor o mercado e 
planejar a utilização do solo de forma eficiente, a empresa coletou dados sobre as áreas dos lotes de 
terreno disponíveis na região.
Os dados foram reunidos em uma pesquisa abrangente envolvendo 100 lotes de terreno urbano. A 
coleta de dados incluiu uma variedade de tamanhos de lotes em metros quadrados, para garantir que a 
análise refletisse a diversidade do mercado e proporcionasse uma base sólida para a tomada de 
decisões estratégicas.
 
Observe a tabela a seguir com os intervalos de classes já definidos e a maioria dos dados já 
preenchido:
Desta forma, com base nos dados organizados em ROL e a tabela, analise as afirmativas a seguir:
I. A frequência relativa da segunda classe é de 11%.
II. A sétima classe possui frequência absoluta com 16 lotes.
III. Os lotes de até 660 m² representam exatamente 50% dos dados apurados.
IV. O ponto médio é calculado como a média aritmética dos limites inferior e superior da amostra.
É correto o que se afirma em:
A II e III, apenas.
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B II, III e IV, apenas.
C I e II, apenas.
D I, II e III, apenas.
E III e IV, apenas.
Ao construir uma distribuição de frequência, é importante interpretar os dados para extrair 
informações significativas. A distribuição pode ser representada por meio de tabelas ou gráficos, 
como histograma, onde os dados são agrupados em classes. A interpretação correta desses gráficos e 
tabelas permite compreender melhor a concentração dos dados, identificar padrões e tomar decisões 
informadas.
Fonte: BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estatística Básica. 8. ed. São Paulo: Saraiva, 2017.
Dada uma distribuição de frequência absoluta, representada por um histograma, que indica a 
concentração de dados em diferentes intervalos, qual interpretação correta pode ser feita a partir da 
análise deste gráfico?
A A área de cada barra é proporcional à frequência absoluta de cada classe.
B A largura das barras indica a amplitude dos dados na distribuição.
C A posição das barras indica a frequência relativa acumulada dos dados.
D A distância entre as barras indica a diferença entre as frequências absolutas.
E A altura das barras indica a frequência absoluta acumulada em cada classe.
Distribuição de frequência é uma técnica usada para organizar dados em tabelas e gráficos. Pode ser 
com ou sem intervalos de classe. Com intervalos de classe, dados contínuos são agrupados em 
intervalos para facilitar a análise, enquanto sem intervalos de classe, dados são apresentados como 
valores individuais.
Fonte: PEREIRA, C. A. Estatística Básica. 2. ed. São Paulo: Editora Atlas, 2020.
Qual é a principal diferença entre uma distribuição de frequência com intervalos de classe e uma sem 
intervalos de classe?
A A distribuição com intervalos de classe é usada apenas para dados categóricos, enquanto a
distribuição sem intervalos é usada para dados contínuos.
B A distribuição sem intervalos de classe organiza os dados em intervalos, enquanto a distribuição
com intervalos apresenta os dados sem agrupar.
C A distribuição com intervalos de classe usa apenas gráficos, enquanto a distribuição sem
intervalos usa apenas tabelas.
D A distribuição com intervalos de classe agrupa dados contínuos, enquanto a distribuição sem
intervalos apresenta dados individuais.
E Não há diferença entre as duas distribuições; ambas usam o mesmo método.
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Para determinar a porcentagem de algo em relação ao seu todo, você deve primeiro identificar o valor 
parte e o valor total. Em seguida, divida o valor parte pelo valor total para obter a fração que 
representa a parte do todo. Multiplique essa fração por 100 para converter o resultado em 
porcentagem. Por exemplo, se você tem um total de 50 estudantes e 15 são membros de um clube, a 
porcentagem de estudantes no clube é calculada dividindo 15 por 50, que resulta em 0,30, e depois 
multiplicando por 100, resultando em 30%. Assim, 30% dos estudantes são membros do clube.
Fonte: FIGUEIREDO, E. Estatística: História e Aplicações. São Paulo: Editora Atlas, 2005.
Com base nas informações apresentadas, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:
I. Em um processo estatístico, o arredondamento é frequentemente utilizado para simplificar os 
números. Por exemplo, se de um total de 2200 amostras, 319 delas representam 14%, isso indica que 
o valor foi arredondado para os inteiros.
PORQUE
II. Ao dividir 319 por 2200, obtemos 0,145. Para converter esse valor em porcentagem, multiplicamos 
por 100, resultando em 14,5%. Para arredondar para o número inteiro mais próximo, consideramos o 
dígito após o ponto decimal. Como esse dígito é 5, deixamos sempre o número inalterado, resultando 
em 14%.
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta:
A A asserção I é uma proposição verdadeira e a II é uma proposição falsa.
B As asserções I e II são verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
C As asserções I e II são verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
D As asserções I e II são falsas.
E A asserção I é uma proposição falsa e a II é uma proposição verdadeira.
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