Avaliação Final

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GABARITO | Avaliação Final (Objetiva) - Individual (Cod.:1024169)
Peso da Avaliação 4,00
Prova 101511886
Qtd. de Questões 10
Acertos/Erros 7/3
Nota 7,00
Um estudo foi realizado para investigar os efeitos da contaminação do rio sobre a fauna aquática. Durante a pesquisa, 
200 peixes mortos foram encontrados, e seus comprimentos foram medidos em milímetros. As medidas foram 
organizadas e apresentadas na forma de uma tabela de frequência, permitindo a análise das distribuições dos tamanhos 
dos peixes mortos.
 
Analisando os dados da tabela, podemos dizer que a mediana dos dados está contida na:
A Terceira Classe.
B Quarta Classe.
C Na Quarta e Quinta Classe.
D Na Terceira e Quarta Classe.
E Quinta Classe.
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Com base no modelo de regressão linear fornecido, analise as afirmativas a seguir:
I. A duração da carga inicial, quando a bateria ainda não foi carregada, é de 10 horas.
II. A duração da carga diminui em 0,02 horas para cada ciclo de carregamento adicional.
III. A duração da carga prevista será de 6 horas, se a bateria passou por 200 ciclos de carregamento.
IV. O modelo sugere que a duração da carga aumenta conforme aumentam os ciclos de carregamento da bateria.
É correto o que se afirma em:
A I, apenas.
B I, II e III, apenas.
C III e IV, apenas.
D II e III, apenas.
E I, II, III e IV.
Uma equipe de desenvolvimento de software está monitorando o desempenho de uma nova aplicação web lançada 
recentemente. A equipe coletou dados sobre o tempo de resposta das requisições ao servidor durante um período de 
uma semana. Após análise, os resultados mostraram que a skewness (assimetria) dos tempos de resposta é de 1,5 e a 
kurtosis (curtose) é de 4,2. A equipe está preocupada com a experiência do usuário e deseja entender melhor o que 
esses valores indicam sobre o desempenho do servidor. Eles sabem que a skewness positiva sugere que há uma 
tendência de tempos de resposta mais longos ocasionais, enquanto a kurtosis alta pode indicar a presença de picos ou 
outliers nos tempos de resposta.
Com base nos resultados apresentados, analise as seguintes afirmações:
I. A distribuição dos tempos de resposta do servidor é simétrica. 
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II. Os dados indicam a presença de eventos extremos ou outliers. 
III. Os dados sugerem uma variação baixa nos tempos de resposta dos dados.
IV. A distribuição dos tempos de resposta do servidor apresenta uma cauda à direita.
É correto o que se afirma em:
A II e IV, apenas.
B I, II, III e IV.
C I, apenas.
D I, II e III, apenas.
E II e III, 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 I e III, apenas.
B II, apenas.
C III, apenas.
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D II e III, apenas.
E I, II e III.
Na prática da amostragem estatística, a escolha do método apropriado pode afetar significativamente a validade dos 
resultados de um estudo. Cada método tem suas próprias características e adequações dependendo do objetivo da 
pesquisa e das características da população em questão. Alguns métodos podem ser mais apropriados para estudos 
exploratórios, enquanto outros são preferíveis para investigações detalhadas e precisas.
Fonte: adaptado de: BOLFARINE, H.; BUSSAB, W. O. Elementos de Amostragem. São Paulo: Editora Blucher, 
2005.
Com base no texto-base, qual das seguintes afirmações reflete corretamente a importância da escolha do método de 
amostragem em relação à validade dos resultados de um estudo:
A Os métodos de amostragem são igualmente eficazes para garantir a representatividade dos dados coletados,
independentemente das características da população.
B A escolha do método de amostragem não influencia a validade dos resultados de um estudo, pois todos os
métodos fornecem dados igualmente representativos.
C Os métodos que garantem uma amostra aleatória são eficazes para garantir a validade dos resultados em qualquer
tipo de estudo.
D A escolha do método de amostragem pode impactar a validade dos resultados, pois diferentes métodos têm
características que se adequam a diferentes objetivos e populações.
E O método de amostragem é importante apenas para estudos exploratórios e não afeta a validade dos resultados
em investigações detalhadas.
Python é uma linguagem de programação versátil, reconhecida por sua simplicidade e amplamente utilizada em 
diversas áreas, incluindo desenvolvimento web, automação, ciência de dados e inteligência artificial. No contexto da 
análise estatística, Python se destaca como uma ferramenta poderosa, oferecendo bibliotecas como NumPy e Pandas, 
que facilitam a manipulação de grandes conjuntos de dados e permitem calcular métricas como média, mediana, 
moda, variância e desvio padrão. Essas bibliotecas tornam Python uma linguagem robusta para análises estatísticas.
Fonte: MANZANO, J. A. N. G. Introdução à Linguagem Python. São Paulo: Novatec, 2018.
Com base no texto apresentado e a respeito da linguagem Python, assinale a alternativa correta:
A Python é uma linguagem de programação específica para análise estatística, limitada a cálculos simples.
B As bibliotecas NumPy e Pandas em Python são usadas principalmente para desenvolvimento web.
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C A sintaxe complexa do Python torna seu uso restrito a programadores experientes.
D Python, com suas bibliotecas, facilita a manipulação de grandes conjuntos de dados e cálculos estatísticos.
E Python é útil apenas para iniciantes em programação, sem recursos para profissionais experientes.
Uma empresa de transportes está analisando a eficiência de suas rotas com base nas velocidades médias de dois 
trechos percorridos por um de seus caminhões. No primeiro trecho, o caminhão percorreu 60 km a uma velocidade 
média de 32 km/h, e no segundo trecho, percorreu 48 km a uma velocidade média de 48 km/h.
Com base nas informações apresentadas, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:
I. A velocidade média do caminhão é de 38,4 km/h.
PORQUE
II. O engenheiro responsável pela análise da eficiência, decide utilizar a média harmônica, uma vez que os trechos 
possuem distâncias iguais, mas velocidades diferentes.
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta:
A A asserção I é uma proposição falsa e a II é uma proposição verdadeira.
B As asserções I e II são verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
C A asserção I é uma proposição verdadeira e a II é uma proposição falsa.
D As asserções I e II são falsas.
E As asserções I e II são verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
As variáveis são elementos centrais em qualquer pesquisa estatística. Elas representam características ou propriedades 
que podem variar entre os sujeitos ou itens em um estudo. Em uma pesquisa, variáveis podemser classificadas em 
diferentes tipos, como variáveis independentes e dependentes. A variável independente é aquela que é manipulada ou 
controlada pelo pesquisador para observar seu efeito sobre outra variável, enquanto a variável dependente é a que é 
medida e analisada para verificar a influência da variável independente. Por exemplo, em um estudo sobre o impacto 
de um novo método de ensino no desempenho dos alunos, o método de ensino seria a variável independente e o 
desempenho dos alunos a variável dependente. Além disso, variáveis podem ser categóricas ou contínuas. Variáveis 
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categóricas classificam os dados em categorias distintas, enquanto variáveis contínuas podem assumir um intervalo de 
valores dentro de um intervalo. Compreender essas diferenças é fundamental para a correta análise e interpretação dos 
dados em qualquer estudo.
Fonte: adaptado de: FIGUEIREDO, E. Estatística: História e Aplicações. São Paulo: Editora Atlas, 2005.
Com relação à definição e à função das variáveis em uma pesquisa, analise as afirmativas a seguir:
I. Variáveis categóricas classificam os dados em categorias distintas e não envolvem valores numéricos contínuos.
II. Variáveis dependentes são aquelas que são manipuladas pelo pesquisador para observar seu efeito sobre outras 
variáveis.
III. Variáveis contínuas podem assumir qualquer valor dentro de um intervalo e são úteis para medir aspectos como 
altura, peso ou temperatura.
IV. Variáveis independentes são aquelas que são manipuladas ou controladas pelo pesquisador para observar seu efeito 
sobre outra variável.
É correto o que se afirma em:
A I, III e IV, apenas.
B I, II, III e IV.
C I, apenas.
D III e IV, apenas.
E II e III, apenas.
Uma empresa de e-commerce está analisando dados de navegação em seu site para entender o comportamento dos 
usuários e otimizar as estratégias de marketing. Os dados coletados incluem o tempo de navegação (em minutos), o 
número de páginas visitadas, os produtos visualizados e o valor total das compras. A equipe de análise de dados utiliza 
o software estatístico R para processar e analisar esses dados.
Considerando as informações sobre a utilização de softwares estatísticos em e-commerce, analise as afirmativas a 
seguir:
I. A escolha do software estatístico não impacta na análise dos dados, desde que os dados estejam organizados e 
limpos.
II. Os softwares estatísticos como o R permitem calcular medidas de tendência central, como a média e a mediana, 
para entender o comportamento médio dos usuários.
III. Os softwares estatísticos são limitados à análise de dados quantitativos e não podem ser utilizados para processar 
dados qualitativos, como informações demográficas dos usuários.
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IV. A utilização de softwares estatísticos pode auxiliar na identificação de padrões de navegação, como produtos 
frequentemente visualizados em conjunto, o que auxilia na otimização de estratégias de recomendação de produtos.
É correto o que se afirma em:
A II e III, apenas.
B I, II e III, apenas.
C I, apenas.
D II e IV, apenas.
E I, II, III e IV.
O uso de quartis na segurança da informação permite uma análise detalhada e prática dos dados de logs. O terceiro 
quartil (Q3), em particular, é uma ferramenta poderosa para identificar anomalias, ajudar no monitoramento contínuo, 
melhorar políticas de segurança e definir metas de desempenho. 
Vamos considerar uma sequência de 20 tempos de resposta em milissegundos (ordenados para facilitar o cálculo):
[120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190, 200, 210, 220, 230, 240, 250, 260, 270, 280, 290, 300, 310].
Fonte: CRESPO, A. A. Estatística fácil. 19. ed. São Paulo: Editora Saraiva, 2009.
Calculando o terceiro quartil (Q3), concluímos que:
A Sua posição é 16.
B O terceiro quartil é 250.
C Sua posição está entre 270 e 280.
D Sua posição é 14.
E O terceiro quartil é 267,5.
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