Híbrido - 1176 5 - Data Science e Análise Estatística dos Dados - Hbd40 - 20261 aol 1

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Informações da avaliação
 DIEGO PEREIRA BARBOSA NASCIMENTO  37011885
 Híbrido - 1176 . 5 - Data Science e Análise Estatística dos Dados - Hbd40 - 20261
 AOL2 - 02/03/2026 08:00:00 (Finalizado)
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Total: 0.00 / 1.00
 Legenda
 Discursiva  Objetiva
 Questão 1 | Código 8437 | 0.00 / 0.10
Enunciado
Há dois tipos básicos de amostragem. Um deles envolve conveniência e critérios subjetivos, enquanto o
outro busca eliminar a subjetividade e garantir a representatividade da amostra em relação à população. De
acordo com o texto e com o conteúdo estudado, os dois tipos de amostragem mencionados são:
 >c)probabilística e não probabilística.
 Questão 2 | Código 8442 | 0.00 / 0.10
Enunciado
Considere a seguinte situação:Suponha que um empresário contratou você para analisar os dados de seus
produtos e lojas. Após coletar alguns dados com o empresário, você verificou que cada uma das 50 lojas
vende uma média de 100 produtos por dia, com desvio padrão de 22.De acordo com a situação
apresentada e com os estudos sobre Estatística Inferencial, o trecho de código que representa a simulação
do comportamento das vendas das lojas é:
 >d)vendas = rnorm(50,100,22).
 Questão 3 | Código 38457 | 0.00 / 0.10
Enunciado
A teoria das probabilidades é uma estrutura matemática para quantificar nossa incerteza sobre o mundo e
permite-nos raciocinar de forma eficaz em situações em que a certeza é impossível. O entendimento de
seus principais tipos e fundamentos, tais como espaço amostral e experimento aleatório, assim como das
ferramentas que facilitam sua aplicação, são determinantes para o sucesso em projetos de análise de
dados.Considere as afirmações a seguir, e assinale “V” para a(s) verdadeira(s) e “F” para a(s) falsa(s):( ) O
espaço amostral de um experimento está sempre dentro do intervalo entre 0 e 1. ( ) Cada resultado de um
experimento aleatório é mutuamente exclusivo, ou seja, corresponde, obrigatoriamente, a um único valor do
espaço amostral.( ) A probabilidade clássica, também conhecida como subjetiva, associa o cálculo da
chance de ocorrência do evento à experiência e conhecimento de uma ou mais pessoas.( ) A probabilidade
empírica estabelece a necessidade de realizar experimentos para a observação das ocorrências de eventos
e, a partir disso, calcular a probabilidade de ocorrência de futuros eventos.A seguir, assinale a alternativa
que apresenta a sequência correta:
 >a)F, V, F, V.
13/04/26, 10:34 Impressão da prova
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 Questão 4 | Código 38452 | 0.00 / 0.10
Enunciado
Supondo que X é uma variável aleatória que representa o resultado do lançamento de um dado, e que Y é a
variável aleatória que indica a altura de uma pessoa que reside no Brasil, podemos dizer que as duas
variáveis seguem, respectivamente, as distribuições:
 >e)Uniforme e Normal.
 Questão 5 | Código 38450 | 0.00 / 0.10
Enunciado
Variáveis aleatórias discretas assumem valores dentro de um conjunto que pertence ao domínio dos
números naturais, enquanto variáveis aleatórias contínuas assumem valores dentro do conjunto de números
reais. Diante disso, analise as variáveis a seguir e classifique-as em discretas ou contínuas:1. Variável
discreta (D).2. Variável contínua (C).( ) O número de alunos em uma turma de um curso de estatística;( ) A
pressão do ar em um pneu de automóvel;( ) A altura dos moradores do estado de São Paulo;( ) A quantidade
de cavalos do motor de veículos selecionados aleatoriamente em uma rodovia;( ) O tempo que leva para
completar uma avaliação do curso de estatística.Agora, assinale a alternativa que apresenta a sequência
correta:
 >c)D, C, C, D, C.
 Questão 6 | Código 8431 | 0.00 / 0.10
Enunciado
Suponha que o tempo médio para registrar as compras e pagar no caixa de um supermercado seja de dez
minutos (taxa de atendimento de 1/10 por minuto), de acordo com a distribuição exponencial. Desejamos
saber a probabilidade de um cliente ser atendido pelo caixa em até cinco minutos.Assinale a alternativa que
apresenta a forma correta da função que calcula a probabilidade solicitada, na linguagem R:
 >a)pexp(5, rate = 1/10).
 Questão 7 | Código 38453 | 0.00 / 0.10
Enunciado
Supondo que X é uma variável aleatória que representa a quantidade de clientes que chegam ao banco ao
longo do tempo, e que Y é a variável aleatória que representa o tempo médio entre a chegada de um cliente
e o próximo, podemos dizer que as duas variáveis seguem, respectivamente, as distribuições:
 >b)Poisson e Exponencial.
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 Questão 8 | Código 8446 | 0.00 / 0.10
Enunciado
Uma revista automotiva resolveu testar o consumo de combustível de cinco modelos de veículos para cada
uma das três marcas mais populares do mercado brasileiro. O trecho de código a seguir ilustra a análise de
variância realizada.> consumo_marca1 = data.frame(consumo = c(12.3,11,10.9,14.4,11.2),marca =
"MARCA1")> consumo_marca2 = data.frame(consumo = c(10.1,10.4,11.8,13,15.4),marca = "MARCA2")
> consumo_marca3 = data.frame(consumo = c(9.4,10,12.1,12.6,13.2),marca = "MARCA3")> dados =
rbind(rbind(consumo_marca1, consumo_marca2),consumo_marca3)> summary(dados)consumo marca
Min. : 9.40 MARCA1:5 1st Qu.:10.65 MARCA2:5 Median :11.80 MARCA3:5 Mean :11.85 3rd Qu.:12.80 Max.
: 15.40> oneway.test(dados$consumo~dados$marca)One-way analysis of means (not assuming equal
variances)data: dados$consumo and dados$marcaF = 0.17878, num df = 2.000, denom df = 7.832, p-value
= 0.8396 Com base nas informações apresentadas no trecho do código e no conteúdo estudado, deve-se:
 >e)rejeitar a hipótese alternativa HA de que pelo menos uma das médias de consumo dos
diferentes grupos de veículos é diferente.
 Questão 9 | Código 38456 | 0.00 / 0.10
Enunciado
Considere os dados a seguir:A tabela de contingência acima ilustra o resultado de uma pesquisa hipotética
sobre os sabores preferidos de sorvete para um grupo de 2000 pessoas.De acordo com os dados da tabela,
a probabilidade de uma pessoa do sexo feminino não gostar de sorvete de uva, coco, morango ou chocolate
é de:
 >e)5%.
 Questão 10 | Código 8443 | 0.00 / 0.10
Enunciado
Considere o trecho de código e o gráfico a seguir:> media = 50> desvio = 17> library(ggplot2)> z
<- seq(-4,4, by = .01)> densidade <- dnorm(z)> criterio <- factor(rep("não rejeitar", length(z)),
levels=c("não rejeitar", "rejeitar"))> criterio[which(z < qnorm(.01))] <- "rejeitar"> qplot(z,densidade,
geom=c("path","area"), fill=criterio) + scale_fill_manual(values=c("white", "gray"))De acordo com os
conhecimentos adquiridos sobre teste de hipótese, temos:
 >e)um nível de significância de 1%.
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