ATIVIDADE DE ESTUDO 3 CCONT ESTATÍSTICA 2017D2

Prévia do material em texto

28/11/2017 Unicesumar - Ensino a Distância
http://ava.unicesumar.edu.br/unicesumar/course/questionarioImpressao.php 1/5
ATIVIDADE DE ESTUDO 3 - CCONT - ESTATÍSTICA - 2017D2
Período: 30/10/2017 22:30 a 04/11/2017 23:59 (Horário de Brasília)
Status: ENCERRADO
Valor: 0.50
Gabarito: Gabarito será liberado no dia 05/11/2017 00:00 (Horário de Brasília)
1ª QUESTÃO
Em experimentos que procuram determinar a relação existente entre duas variáveis, por exemplo, a dose
de uma droga e a reação, concentração e densidade ótica, peso e altura, idade da vaca e a produção de
leite, entre outros, dois tipos de situações podem ocorrer: (a) uma variável (X) pode ser medida
acuradamente e seu valor escolhido pelo experimentador. Por exemplo, a dose de uma droga a ser
ministrada no animal. Esta variável é a variável independente. A outra variável (Y), dita variável
dependente ou resposta, está sujeita a erro experimental, e seu valor depende do valor escolhido para a
variável independente.
 
Fonte: SAMPAIO, N. A. de S. Aplicações da Correlação e Regressão Linear. 2015. Disponível em:<
http://www.aedb.br/wp-content/uploads/2015/05/52.pdf> Acesso em: 17/05/2017
 Sobre as aplicações da regressão linear, leia as afirmativas a seguir:
 
I. A regressão linear procura estimar valores de uma variável com base em valores desconhecidos de outra
variável.
 
 II. A regressão linear é aplicável a situações em que as duas variáveis medem, aproximadamente, a mesma
situação, mas uma delas é relativamente dispendiosa ou difícil de lidar, enquanto a outra não.
 
 III. A regressão linear busca explicar valores de uma variável em termos da outra, ou seja, podendo
suspeitar de uma relação de causa e efeito.
 
 IV. A regressão linear procura predizer valores de uma variável para a análise de regressão: resta saber
como é o tipo dessa relação.
 
 É correto o que se afirma em:
ALTERNATIVAS
I e II, apenas.
I e III, apenas.
II e III, apenas.
I, II e III, apenas.
II, III e IV, apenas.
2ª QUESTÃO
Uma empresa elaborou uma campanha publicitária, com o objetivo de divulgar um de seus produtos.
Dentre o público alvo da empresa, foi escolhido uma pessoa ao acaso. Considere os eventos - A:
“comprou o produto” e B: “viu a propaganda”, e as seguintes probabilidades:
 P(A) = 15
 P(B) = 40
 
28/11/2017 Unicesumar - Ensino a Distância
http://ava.unicesumar.edu.br/unicesumar/course/questionarioImpressao.php 2/5
 Dado que a pessoa comprou o produto, qual a probabilidade dela também ter visto a propaganda?
ALTERNATIVAS
30,68%.
52,67%.
10%.
15%.
66,67%.
3ª QUESTÃO
Uma urna contém 10 bolas pretas, 14 bolas brancas e 18 bolas verdes. Uma bola dessa urna é escolhida ao
acaso. Qual é a probabilidade de que esta bola não seja verde?
 
 
ALTERNATIVAS
42,85%.
57,14%.
58,33%.
23,80%.
15,25%.
4ª QUESTÃO
Uma Companhia que irá passar por uma auditoria, consta em seu arquivo 5 relatórios de orçamentos e 4
relatórios de custos. Nessa auditoria, será selecionado aleatoriamente um desses relatórios para análise.
Diante disso, qual a probabilidade do auditor selecionar um relatório de orçamentos?
 Assinale a alternativa correta.
 
ALTERNATIVAS
30,75%.
44,44%.
50%.
55,55%.
60,56%.
5ª QUESTÃO
As probabilidades são usadas para delinear a chance de ocorrência de determinado evento. Seus valores
são sempre atribuídos em uma escala de 0 a 1. A probabilidade próxima do valor 1 indica um evento
quase certo, já a probabilidade próxima de zero indica um evento improvável de acontecer (OLIVEIRA e
SOUZA, 2016). Diante disso, leia as colunas sobre eventos e seus respectivos exemplos.
 
28/11/2017 Unicesumar - Ensino a Distância
http://ava.unicesumar.edu.br/unicesumar/course/questionarioImpressao.php 3/5
 
 
 
 
 
A sequencia correta dessa classificação é:
ALTERNATIVAS
(2) (2) (1) (2).
(1) (2) (1) (2).
(2) (2) (1) (1).
(2) (1) (2) (1).
(1) (2) (2) (2).
6ª QUESTÃO
Um pesquisador resolveu fazer um estudo em uma indústria, referente ao custo total de um produto e o seu
preço de venda. Para realizar essa pesquisa, durante 15 dias, foram coletados 50 unidades do produto para
ser analisado o custo total e preço de venda. Com base nessas amostras, foi solicitado a um estatístico uma
avaliação descrevendo a relação entre o custo do produto e o preço de venda. Esse estatístico avaliou o
resultado da pesquisa e calculou o coeficiente de correlação de Pearson e obteve um valor de 0,90. Com
base neste resultado, podemos afirmar que:
 
 
ALTERNATIVAS
Existe uma forte relação entre o custo e o preço de vendas, uma vez que o coeficiente de correlação de Pearson
apresentou um valor muito próximo de 1.
Não existe uma forte relação entre o custo e o preço de vendas, uma vez que o coeficiente de correlação de
Pearson apresentou um valor muito próximo de 1.
Existe uma fraca relação entre o custo e o preço de vendas, uma vez que o coeficiente de correlação de Pearson
apresentou um valor muito próximo de 1.
Não existe uma relação entre o custo e o preço de vendas, uma vez que o coeficiente de correlação de Pearson
deveria apresentar valores próximos de zero para essa afirmação.
Para que exista uma forte correlação entre o custo e o preço de vendas, o coeficiente de Pearson deveria ser
28/11/2017 Unicesumar - Ensino a Distância
http://ava.unicesumar.edu.br/unicesumar/course/questionarioImpressao.php 4/5
entre 0,3 a 0,6.
7ª QUESTÃO
Um número inteiro é escolhido entre os 20 primeiros (de 1 a 20). Qual é a probabilidade de que o número
escolhido seja ímpar?
 
ALTERNATIVAS
10%.
20%.
30%.
40%.
50%.
8ª QUESTÃO
A correlação entre as disciplinas de matemática financeira (x) e estatística (y) é de r = 0,89. A equação de
regressão linear é de y = 0,412x + 4,895. Se a nota de um aluno na disciplina de matemática financeira
é 7,0, quanto será sua nota em estatística?
 
 
ALTERNATIVAS
7,0.
7,5.
7,8.
8,0.
9,2.
9ª QUESTÃO
“O coeficiente de determinação expressa a porcentagem de variação dos valores de Y em função do valor
X, ou seja, esse coeficiente mostra até que ponto a variação conjunta dos dados e de fato linear." Acerca
desse assunto, se a correlação linear entre dois conjuntos de dados é r = 0,95, o coeficiente de
determinação será:
 
 OLIVEIRA, I. G.; SOUZA, R. C. de. Estatística. Maringá - Pr.: UniCesumar, 2016 (Página 143 a 144,
Unidade V).
 
 
ALTERNATIVAS
0,9746.
0,9505.
0,9302.
28/11/2017 Unicesumar - Ensino a Distância
http://ava.unicesumar.edu.br/unicesumar/course/questionarioImpressao.php 5/5
0,9025.
0,8756.
10ª QUESTÃO
Foi realizada uma pesquisa com 10 indivíduos relacionando as idades e o tempo de permanência diário na
frente de um computador. Os resultados estão apresentados na tabela a seguir:
 
 
Fonte: MATTOS, V. L. D. de.; KONRATH, A. C.; AZAMBUJA, A. M. W. de. Introdução à Estatística.
1.ed. Rio de Janeiro: LTC, 2017.
 
 Sobre a correlação linear entre a idade e tempo de permanência diário na frente do computador,
conclui-se que:
 
ALTERNATIVAS
No grupo analisado, não existe uma correlação linear entre a idade e o tempo de permanência diário na frente de
um computador.
No grupo analisado, existe uma correlação linear forte e negativa entre a idade e o tempo de permanência diário
na frente de um computador.
No grupo analisado, existe uma correlação linear fraca e negativa entre a idade e o tempo de permanência diário
na frente de um computador.
No grupo analisado, existe uma correlação linear forte e positiva entre a idade e o tempo de permanência diário
na frente de um computador.
No grupo analisado, existe uma correlação nula entre a idade e o tempo de permanência diário na frente de um
computador.