PROVA FINAL OBJETIVA DE MÉTODOS QUANTITATIVOS 19/06/2018 7026459
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PROVA FINAL OBJETIVA DE MÉTODOS QUANTITATIVOS 19/06/2018 7026459


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Avaliação Final \u2013 Objetiva
Métodos Quantitativos \u2013 19/06/2018
Prova: 7026459
1- No mundo contemporâneo, existe uma grande importância para o profissional da área de administração ter o domínio das ferramentas estatísticas, pois é por meio delas que podemos direcionar ações diversas para melhorar desempenho e até economizar nos processos de gestão. Os profissionais em administração devem buscar o conhecimento e o estudo dos mecanismos quantitativos de análises, pois, com eles, aliados à experiência do gestor, tornam-se ferramentas poderosas em qualquer gestão de empresas. É necessário que o gestor compreenda a importância da aplicação dos principais mecanismos proporcionados pela estatística e utilize para tomada de decisões que são cada dia mais carentes de velocidade e precisão. Sobre as áreas de estudo que a estatística pode ser dividida, analise as opções a seguir:
I-Estatística descritiva. CORRETA
II-Probabilidade. CORRETA
III-Inferência estatística. CORRETA
IV-Fonética estatística. ERRADA
2- As séries estatísticas são todas tabelas que apresentam a distribuição de um conjunto de dados quantitativos em função da época, do local ou da espécie. Com elas, podemos apresentar dados de forma sintética e compreensível. Sabe-se também que podemos classifica-las coo séries históricas ou cronológicas, geográficas, específicas ou categóricas. Com relação às séries geográficas, analise as opções a seguir:
I-Distrito Federal, Goiás, Mato Grosso E Mato Grosso do Sul. CORRETA
II-Pato, marreco, ganso e cisne. ERRADA
III-Verão, outono, inverno e primavera. ERRADA
IV-Matemática, Física, Química e Biologia. ERRADA
V-Brasil, Argentina, Uruguai, Paraguai e Venezuela. CORRETA
3- A condição de assimetria pode ser verificada por dois métodos: empregando o gráfico da distribuição ou calculando o coeficiente de assimetria de Pearson. Considere a seguinte situação: O dono do supermercado Vende Bem Ltda., preocupado com o bom atendimento de seus clientes, está interessado em estudar o tempo de espera em minutos na fila do caixa de um funcionário recentemente contratado. Para tanto, ele solicitou a você, que ocupa o cargo de gerente desta loja, uma análise. Depois de proceder com a coleta de dados, você obteve as seguintes medidas: média = 15,23; moda = 12,89; mediana = 17,48 e desvio padrão = 7,3. Com base nas medidas , calcule o coeficiente de assimetria de Pearson e informe o grau de assimetria utilizando a escala disponibilizada no formulário. Trabalhe com duas casas decimais:
( ) O coeficiente de assimetria de Pearson é de -1,00 e a assimetria é moderada.
( ) O coeficiente de assimetria de Pearson é de 0,14 e a assimetria é forte.
( X ) O coeficiente de assimetria de Pearson é de -0,92 e a assimetria é moderada.
( ) O coeficiente de assimetria de Pearson é de 1,15 e a assimetria é forte.
4- As medidas de posição são informações obtidas através das tabelas estatísticas, ou dados observados de uma determinada pesquisa. Podemos afirmar que fazem parte das medidas de posição:
( X ) Média, mediana moda.
( ) Gráfico de linhas, gráfico de colunas e gráfico de barras.
( ) Média, bissetriz, mediana.
( ) Frequência absoluta, frequência acumulada e frequência relativa.
5- Uma determinada cidade do Estado de São Paulo tem como usuários do serviço de transporte coletivo 98.000 pessoas. Com a intenção de verificar a qualidade dos serviços prestados, a prefeitura resolve fazer uma pesquisa de satisfação com esses usuários. Como o número de usuários é elevado, a prefeitura decide aplicar a pesquisa entrevistando 1.000 pessoas. Para tanto, os entrevistadores devem abordar qualquer usuário nas plataformas de embarque até atingir o número necessário. Considerando essa informação, assinale a alternativa CORRETA que apresenta qual é o tipo de amostragem escolhida:
( ) Amostragem estratificada.
( X ) Amostragem aleatória simples.
( ) Amostragem ponderada.
( ) Amostragem por grupos.
6- Em diversos problemas das áreas média, biológica, industrial, química, entre outras, é de grande interesse verificar se duas ou mais variáveis estão relacionadas de alguma forma. Para expressar esta relação, é muito importante estabelecer um modelo matemático. Este tipo de modelagem é chamado de regressão, e ajuda a entender como determinadas variáveis influenciam outra variável, ou seja, verifica como o comportamento de outra. Na análise de regressão, é importante distinguir a consistência dos modelos, considerando-se a diferença entre interpolação e extrapolação. Podemos definir interpolação quando:
( ) O valor y que pretendemos encontrar estiver vinculado a um valor x pertencente ao intervalo de valores da amostra.
( ) O valor x que pretendemos encontrar estiver vinculado a ele mesmo entre dois ou mais intervalos de variação no gráfico analisado.
( ) O valor y que pretendemos encontrar estiver vinculado a uma valor x não pertencente ao intervalo de valores da amostra de tabelas diferentes, fazendo a correlação entre si.
( ) O valor y que pretendemos encontrar estiver vinculado a ele mesmo.
7- A correlação de Pearson avalia a relação linear entre duas variáveis contínuas. Uma relação é linear quando a mudança em uma variável é associada a uma mudança proporcional na outra variável. Por exemplo, você poderia usar uma correlação de Pearson para avaliar se aumentos na temperatura da instalação de produção estão associados a uma redução da espessura da cobertura de chocolate. Podemos considerar uma escala de correlação. Classifique V ou F:
( ) Quando a correlação for positiva perfeita ela será muito próximo de 1,0.
( ) Quando a correlação for negativa perfeita ela será muito próximo de 1,0.
( ) Quando a correlação for negativa perfeita ela será muito próximo de -1,0.
( ) Quando a correlação for positiva perfeita ela será muito próximo de -1,0.
8- Uma empresa que fabrica roupas e acessórios teve uma evolução na produção de acessórios masculinos durante o período de2010 a 2014. Conforme quadro a seguir, podemos afirmar que o percentual médio de acessórios masculinos produzidos nesse período foi de:
( ) 8%.
( ) 6%.
( ) 7%.
( X ) 9%.
9- Análise de regressão é uma metodologia estatística que utiliza a relação entre duas ou mais variáveis quantitativas (ou qualitativas) de tal forma que uma variável pode ser predita a partir da outra ou outras. Por esta razão, o primeiro passo ao estudarmos duas variáveis conjuntamente é calcular o coeficiente de correlação linear entre elas. Qual informação o coeficiente de correlação nos dá?
( ) Indica a variação entre a média, a mediana e a moda.
( ) Ele fornece uma medida de quanto de uma variável é explicada angularmente pela outra variável.
( ) Ele fornece a quantidade de amostras a serem analisadas.
( X ) Indica uma medida de quanto de uma variável é explicada linearmente pela outra variável.
10- Correlação, também chamada de coeficiente de correlação, indica a força e a direção do relacionamento linear entre duas variáveis aleatórias. No uso estatístico geral, correlação refere-se à medida da relação entre duas variáveis, embora correlação não implique causalidade. O coeficiente de correlação de Pearson é o mais conhecido e é obtido dividindo a covariância de duas variáveis pelo produto de seus desvios padrão. Suponha que desejássemos realizar uma investigação sobre a ocorrência de anemia e infecção numa comunidade: um dos itens é poder estimar a concentração de leucócitos no sangue pela medida do hematócrito. Com relação ao gráfico anexo, analise as opções a seguir:
I-Correlação linear positiva.
II-Correlação linear negativa.
III-Não há correlação.
11-(ENADE, 2012) A tabela abaixo apresenta a taxa de rotatividade no mercado formal brasileiro, entre 2007 e 2009. Com relação a esse mercado, sabe-se que setores como o da construção civil e o da agricultura têm baixa participação no total de vínculos trabalhistas e que os setores de comércio e serviços concentram a maior parte