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1a Questão (Ref.: 685375) Pontos: 1,0 / 1,0 Em variáveis quantitativas usamos a representação numérica. Elas podem ser classificadas em: Hipotéticas ou quantitativas. Qualitativas ou hipotéticas. Discretas e contínuas. Comparativas ou quantitativas. Qualitativas ou comparativas. 2a Questão (Ref.: 711323) Pontos: 1,0 / 1,0 Observe as afirmativas abaixo com relação aos bens de consumo do mais utilizado para o menos utilizado: (I) Ar condicionado ficou em último lugar. (II) Automovél ficou em nono lugar. (III) Videocassete ficou sétimo lugar Podemos afirmar que: Somente (I) é verdadeira. Todas são verdadeiras Todas são falsas Somente (II) é verdadeira. Somente (III) é verdadeira. 3a Questão (Ref.: 634531) Pontos: 1,0 / 1,0 Em uma tabela com dados agrupados, ou uma tabela com intervalos de classe, há limites, ou seja, valores extremos, em cada classe de uma tabela. Logo, podemos classificar estes limites como: frequência simples de um limite e frequência acumulada de um limite. Frequência relativa e amplitude de um intervalo de um limite. Rol de um limite. Limite superior e limite inferior. Limites simples e limites acumulados. 4a Questão (Ref.: 1005961) Pontos: 0,0 / 1,0 Uma empresa de consultoria em finanças divulgou os salários dos seus funcionários (em mil reais) $4, $3, $6, $4, $7, $5, $5, $4 A moda da série acima é: 5,5 3 4 5 4,5 5a Questão (Ref.: 9315) Pontos: 1,0 / 1,0 Em relação ao desvio padrão podemos afirmar que é a medida entre a previsão e o dado real. quando dividido pela média fornece o Coeficiente de Variação. é uma medida de posição. para qualquer conjunto de dados, poderá ser tanto negativo quanto positivo. é a variância da população elevada ao quadrado. 6a Questão (Ref.: 721273) Pontos: 1,0 / 1,0 No estudo da correlação linear quando a reta é ascendente e o valor desse coeficiente é 0,008 podemos afirmar que: a correlação é forte positiva a correlação é forte negativa a correlação é fraca positiva a correlação é perfeita positiva a correlação é fraca negativa 7a Questão (Ref.: 639713) Pontos: 1,0 / 1,0 A representação gráfica da_______________ é uma curva em forma de sino, simétrica em torno da média, que recebe o nome de curva normal ou de Gauss. Distribuição de Correlação Linear Distribuição Efetiva Distribuição Extra-Normal Distribuição Normal Distribuição Binomial 8a Questão (Ref.: 721292) Pontos: 1,0 / 1,0 Em função do valor da assimetria ela pode ser classificada como: assimetria fraca; assimetria moderada; assimetria forte. Ela também pode ser dividida entre positiva ou negativa: Considere o exemplo: As=o,74 e média< mediana < moda logo a classificação desse exemplo é: assimétrica positiva e moderada assimétrica positiva e forte assimétrica negativa e moderada assimétrica positiva e fraca assimétrica negativa e fraca 9a Questão (Ref.: 721325) Pontos: 1,0 / 1,0 Um pesquisador está estudando o comportamento de crianças e quer saber se o grau de agressividade entre meninos e meninas são semelhantes ou se um dos sexos é mais agressivo do que o outro. Para isto, ele vai utilizar o teste de hipóteses teste t como ferramenta. A partir destas informações, quais seriam a hipótese nula e a hipótese alternativa deste teste de hipóteses? H0: Meninos e meninas não diferem quanto ao grau de agressividade H1: Existe diferença no grau de agressividade só entre meninas. H0: Meninos e meninas não diferem quanto ao grau de agressividade H1: Existe diferença no grau de agressividade só entre meninos . H0: Meninos e meninas não diferem quanto ao grau de agressividade H1: Existe diferença no grau de agressividade entre meninos e meninas. H0: Meninos e meninas diferem quanto ao grau de agressividade H1: Existe diferença no grau de agressividade entre meninos e meninas. H0: Meninos e meninas não diferem quanto ao grau de agressividade H1: Não existe diferença no grau de agressividade entre meninos e meninas. 10a Questão (Ref.: 632956) Pontos: 1,0 / 1,0 Uma pessoa está fazendo uma dieta e um tratamento para queda de cabelos. Ela acompanha seu peso todos os dias, como também, a quantidade de cabelos que caem durante uma escovação diariamente. Considerando a distribuição T , o caso descrito seria um bom exemplo de amostras: independentes contínuas emparelhadas aleatórias dependentes
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