Exe Estatistica 2

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A
B
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D
E
1 Marcar para revisão
Em um teste unilateral. Encontrou-se uma
média populacional observada de 86. No
entanto, o valor esperado era de 112. Sabendo
que o desvio padrão é de ± 15, e que foram
observados 224 dados, o valor Z é igual a:
25
26
�26
�24
20
Questão 1 de 10
Corretas �2�
Incorretas �8�
Em branco �0�
1 2 3 4 5
6 7 8 9 10
Lista de exercícios Métodos… Sair
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Resposta correta
Parabéns, você selecionou a
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Gabarito Comentado
2 Marcar para revisão
Uma determinada indústria de máscaras
cirúrgicas tem um valor médio de tamanho de
máscara fabricado. Todavia, é tolerado na
produção uma diferença de tamanho de 34,13%
para mais e para menos. Considerando uma
curva normal, de quantos desvios padrões a
empresa está falando que tolera?
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A
B
C
D
E
1
1,5
2
2,5
3
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra A.
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Gabarito Comentado
Na distribuição normal, também conhecida
como curva de Gauss, o desvio padrão é
uma medida que indica o quanto os dados
estão dispersos em relação à média. No
caso apresentado, a indústria tolera uma
variação de 34,13% para mais ou para
menos no tamanho das máscaras
produzidas. Ao analisarmos a curva
normal, percebemos que essa variação
corresponde a 1 desvio padrão para a
direita ou para a esquerda da média.
Portanto, a empresa tolera uma variação
de 1 desvio padrão no tamanho das
máscaras.
3 Marcar para revisão
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A
B
C
D
E
Ao organizar dados experimentais, é comum
representá-los graficamente por histogramas.
Porém, para estimar probabilidades com maior
precisão, é necessário um modelo teórico.
Com base nos conceitos de distribuição normal
e na representação gráfica dos dados, assinale
a alternativa que identifica corretamente o
recurso utilizado para determinar a
probabilidade de ocorrência de um valor.
A probabilidade de ocorrência é
identificada diretamente a partir do
eixo vertical do histograma.
O histograma fornece a função
densidade usada para cálculo da
probabilidade exata de um valor.
A área sob as barras do histograma
indica a distribuição acumulada dos
dados observados.
A distribuição de Gauss, usada para
calcular probabilidades, é obtida da
frequência acumulada dos dados.
A determinação da probabilidade é
feita com base em uma
curva gaussiana, chamada
distribuição normal.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra E.
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Gabarito Comentado
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Embora o histograma represente
visualmente os dados coletados, ele não
permite o cálculo exato da probabilidade
de ocorrência de um valor ou intervalo.
Para isso, utiliza-se a função densidade da
distribuição normal, também conhecida
como curva gaussiana, que é um modelo
matemático contínuo e simétrico. Essa
curva permite determinar probabilidades
pela área sob a curva, associada a
intervalos definidos por desvios-padrão.
4 Marcar para revisão
Ao inferir uma hipótese, temos que testá-la
para saber se, podemos rejeitá-la ou não. Isso
ocorre, porque em estatística, a pergunta feita
não é: qual a chance da minha hipótese ser
aceita? Mas sim: qual a chance da minha
hipótese ser rejeitada?
Diante ao exposto, marque a alternativa que
apresenta a condição para rejeitar uma
hipótese pelo teste χ2
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A
B
C
χ2
χ2�valor p
χ2≤valor p
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D
E
A
B
χ2≥valor p
χ2≠valor p
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra A.
Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
Após calcular o χ2, devemos compará-lo
com o valor p.
Se χ2, rejeitamos a hipótese H0.
5 Marcar para revisão
Durante o estudo de estatística, técnicas
consideradas recentes surgiram. Algumas
dessas técnicas buscam inferir hipóteses,
sobre a natureza populacional dos dados e
estabelecem uma relação entre as variáveis, e,
por isso, elas são chamadas de testes
paramétricos. Todavia, existem testes que não
especificam condições sobre os parâmetros da
população de dados, os chamados testes não
paramétricos. Para utilizar o teste deve-se:
comparar um grupo de dados
observado com um grupo de dados
esperado.
comparar a covariância das variáveis,
com a variância de cada uma delas
separadamente.
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C
D
E
comparar a média dos dados
observados, com a média dos dados
esperados.
comparar um grupo de dados
observado, com outro grupo de dados
observados.
comparar um grupo de dados
observado, com o grau de liberdade
deste mesmo grupo.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra A.
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Gabarito Comentado
6 Marcar para revisão
Analisando a correlação de dados entre
metabolismo do ser humano, por idade, um
médico encontrou um coeficiente de Spearman
igual a 1, e fez as seguintes asserções:
I��O gráfico desta correlação entre estas duas
variáveis é uma reta crescente, com todos os
pontos muito próximos um do outro
Porque
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A
B
C
D
E
II��Esta correlação é uma correlação inversa e
forte.
Assinale agora a correta razão entre essas
asserções:
A asserções I e II estão corretas, e a
asserção II é uma justificativa para a
asserção I.
A asserções I e II estão corretas, e a
asserção II não é uma justificativa
para a asserção I.
A asserção I está correta e a asserção
II está incorreta.
A asserção I está incorreta e a
asserção II está correta.
As asserções I e II estão incorretas.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra C.
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Gabarito Comentado
Para compreender a resposta, vamos
observar este gráfico:
A correlação positiva forte aparenta ser
uma reta crescente, como afirma a
asserção 1, e sabemos que 1 é o máximo
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A
B
C
de correlação que pode existir
positivamente, logo, é uma correlação forte
direta.
7 Marcar para revisão
Um biólogo estava estudando o adoecimento
de sapos, por determinado vírus, que residem
em determinadopântano. Todos os sapos
contaminados estavam morrendo. Diante disso,
ele criou um gráfico, do tempo de vida dos
sapos (idade), por tempo de infecção, para
verificar se quanto mais velho, menos
resistente era o sapo, e obteve o seguinte
gráfico:
De acordo com o gráfico gerado pelo biólogo, é
correto afirmar que:
há uma correlação direta forte entre
as variáveis.
há uma correlação inversa forte entre
as variáveis.
não há correlação entre as variáveis.
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D
E
há uma correlação direta fraca entre
as variáveis.
não há uma correlação indireta fraca
entre as variáveis.
Resposta correta
Parabéns, você selecionou a
alternativa correta. Confira o gabarito
comentado!
Gabarito Comentado
Observando o gráfico percebemos que
não há correlação entre as variáveis, ou
seja, não há nenhum tipo de dependência
direta, ou indireta. Isso, devido ao fato de
os dados estarem dispostos de forma
aleatória no gráfico. A correlação positiva
forte aparenta ser uma reta crescente, uma
correlação inversa forte apresenta uma
reta decrescente, nas correlações fracas
vemos pontos espaçados, mas como uma
tendência de se formar uma reta.
8 Marcar para revisão
Para calcular a correlação entre duas variáveis,
utilizando a fórmula do coeficiente de
Spearman, é necessária uma condição.
Marque a alternativa que apresenta essa
condição.
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A
B
C
D
E
Que as variâncias sejam números
inteiros e distintos.
Que a covariância seja um número
negativo.
Que a covariância seja um número
inteiro positivo.
Que os postos sejam números
inteiros.
Que os postos sejam números inteiros
e distintos.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra E.
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Gabarito Comentado
9 Marcar para revisão
Em um teste paramétrico foi estabelecido um
nível de significância de 14%. Logo, o índice de
confiança é igual a:
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A
B
C
D
E
86%
95%
77%
18%
14%
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra A.
Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
O índice de confiança é 1 menos o nível de
significância (α), de acordo com o
enunciado o nível de significância é 14%,
ou seja 14/100 = 0,14 assim: IC�1�α�1�
0,14�0,86�86%
10 Marcar para revisão
Muitas vezes a distribuição estatística utilizada
fará uso de parâmetros específicos, como o
grau de liberdade. Para se determinar o grau de
liberdade de uma amostra de n elementos,
devemos fazer o seguinte cálculo.
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A
B
C
D
E
gl = n-1
gl = n+1
gl = 2n
gl = 1/n
gl = 2n2
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra A.
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Gabarito Comentado
Na estatística, o grau de liberdade é um
conceito fundamental que descreve o
número de valores em um estudo final que
são livres para variar.
Para determinar o grau de liberdade de
uma amostra de n elementos, subtraímos 1
do número total de elementos na amostra.
Portanto, a fórmula para calcular o grau de
liberdade é gl = n-1.
Isso significa que, se tivermos n elementos
em uma amostra, teremos n-1 graus de
liberdade.
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