Variáveis em Estudos Estatísticos

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1a Questão
	
	
	
	Uma pesquisa foi realizada em um estabelecimento escolar para saber qual a marca preferida de borracha. A variável dessa pesquisa é
		
	
	Quantitativa
	 
	Qualitativa
	
	Qualitativa contínua
	
	Qualitativa discreta
	
	Quantitativa contínua
	
Explicação:
Qualitativa, pois está relacionada à um atributo.
	
	 
	
	 2a Questão
	
	
	
	
	É um exemplo de variável quantitativa:
		
	
	Religião
	
	Nacionalidade
	 
	Saldo bancário
	
	Cor dos olhos
	
	Raça
	
Explicação:
Das opções apresentadas, a única que é numérica é o saldo bancário.
	
	 
	
	 3a Questão
	
	
	
	
	Segundo estudo feito em uma escola, foram recolhidos os seguintes dados: Idade, sexo, nota em matemática, tempo gasto diariamente aos estudos, distância de casa à escola, local de estudo, número de irmãos. Quais as variáveis classificáveis como qualitativas?
		
	
	Tempo dedicado aos estudos, Distância de casa a escola
	 
	Sexo e Local de estudo
	
	Distância de casa a escola e Número de irmãos
	
	Idade e Nota em matemática
	
	Nota em matemática e Tempo dedicado aos estudos
	
Explicação:
sexo e local de estudo são qualitativas, as demais são variáveis quantitativas.
	
	 
	
	 4a Questão
	
	
	
	
	Em um Time de Futebol, podemos afirmar que as Variáveis Qualitativas poderão ser:
		
	 
	Naturalidade dos Jogadores e a Cor dos olhos.
	
	Carros dos Jogadores e a Idade.
	
	Salário e os Prêmios.
	
	Cor dos olhos e o Bônus recebido após uma premiação.
	
	Idade dos jogadores e o Salário.
	
Explicação:
Salário, bonus e idade são variáveis numéricas. A única opção em que só há variáveis qualitativas é:Naturalidade dos Jogadores e a Cor dos olhos.
	
	 
	
	 5a Questão
	
	
	
	
	Variável é a característica de interesse que é medida em cada elemento da amostra ou população. Como o nome diz, seus valores variam de elemento para elemento. As variáveis podem ter valores numéricos ou não numéricos. As variáveis podem ser classificadas em quantitativas (discretas ou contínuas) e qualitativas (nominais ou ordinais). A grande diferença é que as variáveis qualitativas não podem ser expressas através de números. Elas normalmente são expressas por atributos (qualidades). Já as variáveis quantitativas são expressas, exclusivamente, através de números. As variáveis número de filhos dos casais em uma cidade e pressão arterial dos alunos de uma escola são respectivamente:
		
	
	Quantitativa contínua e qualitativa nominal
	
	Quantitativa contínua e quantitativa discreta
	
	Quantitativa discreta e qualitativa nominal
	 
	Quantitativa discreta e quantitativa contínua
	
	Qualitativa ordinal e quantitativa contínua
	
Explicação:
As variáveis quantitativas discretas se referema um problema de contagem. O número de filhos trata da contagem de quantos filhos são.
As variáveis quantitativas contínuas se referema um problema de medida. A pressão arterial é uma medida.
Assim as variáveis, número de filhos e pressão arterial são respectivamente, quantitativas discretas e quantitativas contínuas.
	
	 
	
	 6a Questão
	
	
	
	
	1) Em uma pesquisa sobre intenção de votos, 1.000 pessoas foram ouvidas em um determinado Bairro, de uma grande Metrópole. Logo, podemos afirmar que a Amostra desta pesquisa será:
		
	 
	A grande Metrópole é a Amostra e 1.000 pessoas a População.
	 
	1.000 pessoas representam a Amostra desta pesquisa.
	
	Neste cenário, podemos afirmar que a Amostra, sempre será a Metrópole.
	
	1.000 pessoas significa a População e a Amostra o Bairro.
	
	Tanto 1.000 pessoas, como a uma grande Metrópole são amostras.
	
Explicação:
1.000 pessoas representam a Amostra desta pesquisa.
	
	 
	
	 7a Questão
	
	
	
	
	As variáveis nos estudos estatísticos são os valores que assumem determinadas características dentro de uma pesquisa e podem ser classificadas em:
		
	
	Hipotéticas ou quantitativas.
	
	Comparativas ou quantitativas.
	
	Qualitativas ou hipotéticas.
	 
	Qualitativas ou quantitativas.
	
	Qualitativas ou comparativas.
	
As variáveis estatísticas são classificadas em qualitativas e quantitativas.
	
	
	
	 8a Questão
	
	
	
	
	Qual das variáveis abaixo é uma variável quantitativa discreta?
		
	
	Pressão arterial
	
	Nível de açúcar no sangue
	
	Duração de uma chamada telefônica
	 
	Número de faltas cometidas em uma partida de futebol
	 
	Altura
	
Altura, Presão arterial,Nivel de açúcar no sangue e Duração de uma chamada telefônica são variáveis quantitativas contínuas.
Número de faltas cometidas em uma partida de futebol só assume valores discretos (1,2,3, etc...).
	1a Questão
	
	
	
	Em uma pesquisa junto à consumidores sobre a marca de automóvel preferida, foram obtidas as seguintes respostas: FORD - 4 (EUA) FIAT - 3 (ITÁLIA) GM - 6 (EUA) NISSAN - 1 (JAPÃO) PEUGEOT - 3 (FRANÇA) RENAULT - 2 (FRANÇA) VOLKS - 5 (ALEMANHA) Podemos então afirmar que a frequência relativa dos entrevistados que preferem os veículos da NISSAN é de:
		
	
	8,3%
	
	12,5%
	 
	4,2%
	
	10%
	 
	3,5%
	Nissan : 1
Totais: 24
Frequência = 1/24 = 0,042 x 100 = 4,2 %
	
	 
	
	 2a Questão
	
	
	
	
	A tabela de frequência, referente a uma pesquisa sobre a idade dos pacientes de um hospital geriátrico, apresentou um valor mínimo igual a 59 e um valor máximo igual a 103. Sabendo que esta tabela foi construida com 5 classes, qual deve ser a amplitude das classes apresentadas?
		
	 
	10,3
	
	8,9
	
	44,0
	 
	8,8
	
	20,6
	Amplitude de classe = Amplitude total / número de classes = (103-59)/5 = 44/5 = 8,8
	
	
	
	 3a Questão
	
	
	
	
	O PONTO MÉDIO DE CLASSE (XI) É O VALOR REPRESENTATIVO DA CLASSE. PARA SE OBTER O PONTO MÉDIO DE UMA CLASSE:
		
	
	SOMA-SE O LIMITE SUPERIOR E INFERIOR DA CLASSE E MULTIPLICA-SE POR 2.
	
	MULTIPLICA-SE A AMPLITUDE (A) PELO INTERVALO DE CLASSE (H)
	 
	SOMA-SE O LIMITE SUPERIOR E INFERIOR DA CLASSE E DIVIDE-SE POR 2.
	
	MULTIPLICA-SE A AMPLITUDE (A) PELO VALOR DO LIMITE SUPERIOR DA CLASSE.
	
	MULTIPLICA-SE A AMPLITUDE (A) PELO VALOR DO LIMITE INFERIOR DA CLASSE.
	
	SOMA-SE O LIMITE SUPERIOR E INFERIOR DA CLASSE E DIVIDE-SE POR 2.
	
	
	 
	
	 4a Questão
	
	
	
	
	Em uma tabela de frequência, como é chamada a diferença entre o maior e o menor valor observado da variável?
 
		
	
	Intervalo de classe
	 
	Amplitude Total
	
	Tamanho da amostra
	
	Intervalo Interquartil
	 
	Amplitude de classe
	A amplitude total dos dados apresentados em uma tabela de frequência é a diferença entre o maior e o menor valor observado da variável.
 
	
	 
	
	 5a Questão
	
	
	
	
	Numa amostra com 49 elementos, a tabela de distribuição de frequência referente a esta amostra terá quantas classes?
		
	
	14 classes
	 
	13 classes
	
	4 classes
	
	9 classes
	 
	7 classes
	Número de classes pode ser calculado pela raiz quadrada da quantidade de elementos.
Nesse caso N = raiz quadrada de 49 que será 7, ou seja 7 classes.
	
	 
	
	 6a Questão
	
	
	
	
	Sendo i o número de classes e fi a frequência simples que ocorre em cada classe, qual a frequência acumulada relativa da segunda classe na tabela a seguir?
.            .
   i     fi  .
  1     2
  2     5
  3     8
  4     10
  5     7
. 6     3  .
 
		
	 
	5%
	
	14%
	
	10%
	 
	20%
	
	2%
	Sendo a frequência total 35. A frequência relativa acumuladaaté a segunda classe será encontrada pela razão entre o somatório das frequência até a segunda classe e a frequência total. Assim teremos:
frequência relativa acumulada da segunda classe = (2+5) / 35 = 0,2 ou 20%
	
	 
	
	 7a Questão
	
	
	
	
	Normalmente, na prática, os dados originais de uma série de estatísticas não se encontram prontos para análise por estarem desorganizados. Por essa razão, costuma-se chama-los de:
		
	 
	dados brutos
	
	dados relativos
	
	dados a priori
	
	dados estatísticos
	
	dados livres
	Normalmente, na prática, os dados originais de uma série de estatísticas não se encontram prontos para análise por estarem desorganizados. Por essa razão, costuma-se chama-los de dados brutos.
	
	 
	
	 8a Questão
	
	
	
	
	Como se chama a lista ordenada dos dados de uma série estatística?
		
	
	Tabela de frequência
	 
	Rol
	
	Amostra
	
	População
	
	separatriz
	Rol é a lista ordenada dos dados de uma série estatística. Essa ordenação pode ser crescente ou decrescente.
	1a Questão
	
	
	
	A sala de alunos da turma de 3o período de Administração possui alunos com as seguintes idades: 21, 18, 22, 19, 22, 28, 22, 17 e 21. Os valores da Média, moda e mediana, respectivamente são:
		
	
	19,1 - 23,0 - 28,0
	 
	21,1 - 22,0 - 21,0
	 
	21,1 - 22,1 - 21,1
	
	22,0 - 21,0 - 21,0
	
	22,0 - 21,0 , 22,0
	A média é calculada pela razão entre a soma dos números e a quantidade de números. Na questão seria:
média = 190/9 = 21,11.
A moda é o valor que se repete mais vezes. Na questão seria:
moda = 22
A mediana é o elemento central da sequência ordenada de valores. Na questão seria o 5º elemento.
Mediana = 21
	
	 
	
	 2a Questão
	
	
	
	
	A tabela abaixo representa os dados dos balanços das operações do Batalhão de Polícia de Trânsito (BPTran) da Polícia Militar ¿ ES em três grandes feriados nacionais do ano de 2012.
Dia do trabalho:   220 acidentes, 2 mortos, 78 feridos
Dia de finados:     186 acidentes, 2 mortos, 54 feridos
Dia do trabalho:   219 acidentes, 1 mortos, 51 feridos
O valor que melhor representa a média do número de feridos, de acordo com a tabela acima, é:
		
	
	65
	 
	61
	
	63
	
	57
	
	59
	
Resolução:
Calculando a média aritmética:
(78 + 54 + 51)/3 = 183/3 = 61
Resposta: C
	
	 
	
	 3a Questão
	
	
	
	
	A média das idades dos cinco jogadores de um time de basquete é 23,20 anos. Se o pivô dessa equipe, que possui 27 anos, for substituído por um jogador de 20 anos e os demais jogadores forem mantidos, então a média de idade dessa equipe, em anos, passará a ser:
		
	
	23,0
	 
	21,8
	 
	22,4
	
	20,6
	
	21,2
	Média = soma das idades/número de jogadores
23,20 = soma das idades/5.
Assim: soma das idades = 23,20x5 = 116
Trocando um jogador com 27 anos por um com 20 anos teremos:
116-27+20 = 109 = nova soma das idades
nova média = 109/5 = 21,8
	
	 
	
	 4a Questão
	
	
	
	
	 As notas de um candidato em suas provas de um concurso foram: 8,4; 9,1; 7,2; 6,8; 8,7 e 7,2. A nota média, a nota mediana e a nota modal desse aluno, são respectivamente:
		
	
	7,8; 7,9; 7,2
	
	7,8; 7,8; 7,9
	
	7,2; 7,7; 7,9
	 
	7,2; 7,8; 7,9
	 
	7,9; 7,8; 7,2
	Dada a distribuição (8,4; 9,1; 7,2; 6,8; 8,7 e 7,2)
ordenando esses valores teremos :(6,8; 7,2; 7,2; 8,4; 8,7 e 9,1 )
A média é a razão entre a soma dos valores e a quantidade de valores. No exemplo será   47,4/6 = 7,9
A mediana é o elemento centra dos dados ordenados. No exemplo será x(3,5) = X(3) + 0,5[(X4)-X(3)] = 7,2 + 0,5 x 1,2 = 7,8
A moda é o elemento que mais se repete. No exemplo será o 7,2
	
	 
	
	 5a Questão
	
	
	
	
	Percival calculou a média aritmética das vendas mensais da lanchonete de sua escola no primeiro semestre deste ano. Obteve-se um valor igual a R$ 2100,00. Sabendo-se que as vendas nos cinco primeiros meses foram iguais a R$ 2300,00, R$ 2150,00; R$ 1950,00; R$ 1900,00 e R$ 2210,00, o valor de venda no mês de junho foi de:
		
	
	R$ 2.210,00
	 
	R$ 2.190,00
	 
	R$ 2.090,00
	
	R$ 1.990,00
	
	R$ 2.390,00
	
Usando a forma de calcular a média temos:
Média = (somatório dos valores das vendas)/(número de meses analizados)
R$ 2100,00 = (R$ 2300,00+R$ 2150,00+R$ 1950,00+R$ 1900,00+R$ 2210,00+receita de junho)/6
R$ 12600,00 = R$ 10510,00 + receita de junho
R$ 2090,00 = receita de junho
	
	 
	
	 6a Questão
	
	
	
	
	Os dados abaixo representam a nota de alguns alunos em uma prova de Estatística. Podemos afirma que o valor da mediana vale: 5,2,4,6,7,7,5,4,2,3,7,8,9.
		
	
	7
	
	8
	 
	4
	 
	5
	
	6
	A mediana é o valor central dos dados ordenados.
Ordenando os dados temos:
(2,2,3,4,4,5,5,6,7,7,7,8,9), como são 13 elementos o elemento central é o 7º elemento, ou seja o elemento 5.
	7a Questão
	
	
	
	Tatiane fez dois trabalhos e obteve 8,5 e 5,0, qual deve ser a nota do terceiro trabalho para que a média aritmética dos três seja 7,0?
		
	 
	7,5
	
	6,5
	 
	7,0
	
	8,0
	
	8,5
	
Explicação:
Média = (8,5+5+X)/3 = 7
Média = (13,5+X)/3 = 7, assim 13,5+X=21 logo X=21-13,5=7,5.
	
	 
	
	 8a Questão
	
	
	
	
	Um treinador mediu a circunferência abdominal de 10 homens que se apresentaram para uma na academia de ginástica. Obteve os valores, em centímetros: 88- 83-79-78-70-80-86-105-76-82. Podemos afirmar que a média e a mediana podem ser representadas, respectivamente, por:
		
	
	82,7 e 75
	
	81 e 82,7
	 
	82,7 e 81
	 
	64,60 e 827
	
	81 e 81
	
Explicação:
Média = soma todos os elementos e divide pela quantidade de elementos.
Média =  (88+83+79+78+70+80+86+105+76+82)/10 = 82,7
Mediana é o elemento central da distribuição ordenada. Quando se tem um número par de valores se calcula a mediana pela média entre o dois elementos centrais.
distribuição ordenada (70-76-78-79-80-82-83-86-88-105).
Mediana = [X(5)+X(6)]/2 = .(80+82)/2 = 81
	
	1a Questão
	
	
	
	Para obter os vinte por cento menores valores de um conjunto ordenado de dados, devemos calcular:
		
	 
	a mediana
	
	o primeiro quartil
	
	o percentil 10
	
	o percentil 25
	 
	o segundo decil
	
Explicação:
O decil divide uma sequência de dados ordenada em dez partes ou decis. Cada parte com um décimo do total da quantidade de elementos da distribuição. Assim o primeiro decil separa os 10% inferiores, o segundo decil separa os 20% inferiores e assim sucessivamente.
	
	 
	
	 2a Questão
	
	
	
	
	Na análise da distribuição de uma variável, há grande interesse de determinarmos qual o valor que divide a distribuição em duas partes iguais, quatro partes iguais, dez partes iguais e cem partes iguais. A estes valores (separatrizes) chamaremos respectivamente de: Mediana, Quartis, Decis e  Percentis
O interesse no conhecimento das separatrizes decorre do fato de a partir delas poderemos introduzir os índices de Pearson
                                  PORQUE
O seu uso é muito prático na descrição de uma variável X.
A respeito dessas duas afirmações, é CORRETO afirmar que:
		
	
	A primeira afirmação é verdadeira e a segunda é falsa;
	 
	As duas afirmações são falsas
	
	A primeira afirmação é falsa e a segunda é verdadeira
	 
	As duas afirmações são verdadeiras, e a segunda justifica a primeira
	
	As duas afirmações são verdadeiras, e a segunda não justifica a primeira.
	 As duas afirmações são verdadeiras, porque a segunda afirmação justifica a primeira afirmação;
	
	 
	
	 3a QuestãoEm uma distribuição, podem ser determinados os quartis, decis e os centís. Na distribuição dos dados, existe somente um ponto onde tem o quartil, o decil e o centil. Este ponto é:
		
	 
	O segundo quartil (mediana)
	
	O último quartil
	
	O terceiro quartil
	
	O quarto quartil
	 
	O primeiro quartil
	O percentil 50, divide a distribuição em duas oartes iguais, o decil 5 divide a distribuição em duas oartes iguais, o segundo quartil divide a distribuição em duas oartes iguais e a mediana divide a distribuição em duas oartes iguais.
	
	 
	
	 4a Questão
	
	
	
	
	As medidas - os quartis, os decis e os percentis - são, juntamente com a __________, conhecidas pelo nome genérico de separatrizes.
		
	
	Variância
	
	ROL
	
	Media
	 
	Moda
	 
	Mediana
	Na análise da distribuição de uma variável, há grande interesse de determinarmos qual o valor que divide a distribuição em duas partes iguais, quatro partes iguais, dez partes iguais e cem partes iguais. A estes valores (separatrizes) chamaremos respectivamente de: Mediana; Quartis; Decis e Percentis.
	
	 
	
	 5a Questão
	
	
	
	
	Qual das denominações abaixo é a mediana de um conjunto de dados
		
	
	Terceiro quartil
	 
	Segundo percentil
	 
	Segundo quartil
	
	Segundo decil
	
	Quarto quartil
	A mediana diviide uma distribuição em duas partes iguais.
	
	 
	
	 6a Questão
	
	
	
	
	Os valores ( 5, 6, 7, 8, 9, 8) representam as notas de 6 alunos. Podemos afirmar que o 1º Quartil e o 3º Quartil são respectivamente de:
		
	
	6 e 9
	
	2 e 5
	 
	6 e 8
	
	1 e 3
	 
	3 e 7
	Inicilmente se deve colocar os números em ordem, obtendo-se (5, 6, 7, 8, 8, 9).
O primeiro quartil será o elemento de ordem N/4 + 1/2 = 6/4+1/2 = 2,
ou seja o segundo elemento da sequência ordenanda, que é o 6.
O terceiro quartil é o elemento de ordem 3N/4+1/2 = 3x6/4 + 1/2 = 5,
ou seja o quinto elemento da sequência ordenada, que é o 8.
Logo a resposta é 6 e 8.
	
	 
	
	 7a Questão
	
	
	
	
	NA ANÁLISE DA DISTRIBUIÇÃO DE UMA VARIÁVEL HÁ GRANDE INTERESSE DE DETERMINARMOS QUAL O VALOR QUE DIVIDE A DISTRIBUIÇÃO EM DUAS PARTES IGUAIS, QUATRO PARTES IGUAIS, DEZ PARTES IGUAIS E CEM PARTES IGUAIS. QUAIS DAS AFIRMATIVAS ABAIXO SÃO VERDADEIRAS? I -O QUINTO DECIL É IGUAL AO SEGUNDO QUARTIL, QUE POR SUA VEZ É IGUAL A MEDIANA. II - O PRIMEIRO QUARTIL É IGUAL A MÉDIA. III - O DECIL É A MEDIDA QUE DIVIDE A SERIE EM DEZ PARTES IGUAIS. COM BASE NAS AFIRMAÇÕES ACIMA, PODEMOS CONCLUIR:
		
	
	SOMENTE AS AFIRMAÇÕES I E II SÃO VERDADEIRAS
	
	TODAS AS AFIRMAÇÕES SÃO VERDADEIRAS
	
	SOMENTE A AFIRMAÇÃO II É VERDADEIRA
	 
	SOMENTE AS AFIRMAÇÕES II E III SÃO VERDADEIRAS
	 
	SOMENTE AS AFIRMAÇÕES I E III SÃO VERDADEIRAS
	A segunda afirmação não é verddeira, pois a média não é uma separtriz.
	
	 
	
	 8a Questão
	
	
	
	
	Considere a seguinte amostra de uma pesquisa feita com 13 consumidores que atribuíram as seguintes notas a um determinado produto, em uma escala que variava de 0 a 100: 70, 75, 80, 81, 82, 85, 88, 90, 90, 95, 98, 99, 100. Com base nesses dados, calcule o segundo quartil.
		
	
	96,5
	
	90
	
	80,5
	 
	85
	 
	88
	
Explicação:
O primeiro passo é colocar os dados em oredem crescente e emseguida usar a fórmula dp quartil.
	1a Questão
	
	
	
	A idade dos alunos de uma certa disciplina são: { 21, 23, 19, 19, 30, 28, 21, 29, 30, 23, 25, 35, 40 }. A Amplitude correspondente será:
		
	 
	21
	 
	25
	
	24
	
	26
	
	23
	
Explicação:
Para se calcular a Amplitude é preciso primeito colocar os valores em ordem crescente e em seguida calcular a diferença entre o maior valor e menor valor da sequência de valores.
	
	 
	
	 2a Questão
	
	
	
	
	I ) Dispor a série abaixo em um ROL. II ) Determine a Amplitude total da série. 27 , 36 , 51 , 13 , 41 , 4 , 23 , 33 , 43 , 15.
		
	 
	a) 4 , 13 , 15 , 23 , 27 , 33 , 36 , 41 , 43 , 51. b) Amplitude = 47
	 
	a) 4 , 13 , 15 , 23 , 51 , 43 , 41 , 36 , 33 , 27. b) Amplitude = 36
	
	a) 23 , 27 , 13 , 15 , 4 , 51 , 33 , 36 , 41 , 43. b) Amplitude = 15
	
	a) 15 , 13 , 51 , 23 , 27 , 36 , 33 , 43 , 41 , 4. b) Amplitude = 51
	
	a) 33 , 36 , 41 , 43 , 27 , 23 , 13 , 15 , 4 , 51. b) Amplitude = 41
	
Explicação:
Para se calcular a Amplitude é preciso primeito colocar os valores em ordem crescente e em seguida calcular a diferença entre o maior valor e menor valor da sequência de valores.
	
	 
	
	 3a Questão
	
	
	
	
	A idade dos alunos de uma certa disciplina são: { 21, 23, 18, 19, 30, 28, 21, 29, 30, 23, 25, 35, 41 }. A Amplitude correspondente será:
		
	
	30
	 
	41
	 
	23
	
	21
	
	18
	
Explicação:
Para se calcular a Amplitude é preciso primeito colocar os valores em ordem crescente e em seguida calcular a diferença entre o maior valor e menor valor da sequência de valores.
	
	 
	
	 4a Questão
	
	
	
	
	Você na AV tirou as seguintes notas: Estatística 9, Português 9, Matemática 9 e em Economia 1. O seu colega Pedro tirou as seguintes notas: Estatística 8, Português 6, Matemática 8 e em Economia 6. Quem teve o melhor desempenho? .
		
	
	Nada se pode afirmar com dados disponíveis.
	 
	Pedro teve o melhor desempenho
	
	Ambos tiveram o mesmo desempenho
	
	Ninguém teve um bom desempenho
	 
	Você teve o melhor desempenho
	Apesar de você e o seu colega Pedro terem a mesma média 7, o que a princípio induziria a ideia de que tiveram o mesmo desempenho, o que não é verdade, já que Pedro teve a menor variabilidade das notas, ele teve o melhor desempenho.
 
	
	 
	
	 5a Questão
	
	
	
	
	A tabela abaixo apresenta a média e o desvio padrão das notas na AV1 de cinco turmas diferentes. Qual das turmas teve um comportamento para a distribuição das notas mais homogêneo?
	Turma
	Média
	Desvio Padrão
	A
	5,5
	1,3
	B
	6,0
	1,7
	C
	5,0
	0,8
	D
	7,5
	2,2
	E
	6,8
	1,9
		
	 
	Turma C
	
	Turma B
	
	Turma A
	
	Turma E
	 
	Turma D
	Para verificar a  turma teve um comportamento mais homogêneo, basta calcular o Coefficiente de Variação para cada turma. A tiurma com o menor CV é a mais homogênia. 
	
	 
	
	 6a Questão
	
	
	
	
	Uma distribuição apresenta média 20 e desvio padrão 2,5. Então o coeficiente de variação dessa distribuição é:
		
	
	15,5%
	 
	10,0%
	
	10,5%
	
	15,0%
	 
	12,5%
	Utilizar a fórmula do CV, que é a divisão do Desvio Padrão pela média e o resultado multiplicar por 100.
	
	 
	
	 7a Questão
	
	
	
	
	Numa empresa o salário médio dos operários é de R$950,00 com um desvio padrão de R$133,00. Qual o valor do coeficiente de variação deste salário?
		
	
	( ) 0,47
	
	( ) 7,14
	 
	( ) 0,14
	
	( ) 1,33
	
	( ) 0,33
	CV = (desvio padrão / média) = (133/950) = 0,14
	
	 
	
	 8a Questão
	
	
	
	
	O ___________é uma medida de dispersão usada com a média. Mede a variabilidade dos valores à volta da média.
		
	
	Diagramas
	
	Mediana
	 
	Desvio padrão
	 
	ROL
	
	Gráficos
	Para determinados problemas, além das medidas de dispersão absoluta (desvio padrão e variância), torna-se necessário o conhecimento de medidas de dispersão relativa (coeficiente de variação), proporcionando assim uma avaliação mais apropriada quanto ao grau de dispersão da variável. Além disto, a dispersão relativa permite comparar distribuições cujos fenômenos e ou unidades de medidas são diferentes
		1a Questão(FCC) Foi feita uma pesquisa entre os eleitores de uma cidade para indicar sua preferência entre quatro candidatos à prefeitura. Metade dos eleitores apontou como escolha o candidato A, um quarto preferiu o candidato B, e os demais eleitores dividiram-se igualmente entre os candidatos C e D. Qual dos gráficos seguintes pode representar a distribuição da preferência da população pesquisada?
		
	
	
	
	
	 
	
	
	
	 
	
	
Explicação:
No gráfico de setores fica explicito que metade da população estudade se refere a A, um quarto a B e o resto se divide igualmente. Essas proporções não são representadas nos outros gráficos.
	
	 
	
	 2a Questão
	
	
	
	
	O __________________ representa frequências relativas ou simples sob a forma de setores de círculo (BRUNI, 2007). Esse gráfico é popular pelo seu formato de "pizza".
		
	
	gráfico de pareto
	
	gráfico de barras
	 
	gráfico de setores
	
	gráfico boxplot
	 
	gráfico de ogiva
	
Explicação:
Trata-se da definição de gráfico de setores.
	
	 
	
	 3a Questão
	
	
	
	
	As figuras apresentam dados referentes aos consumos de energia elétrica e de água relativo a cinco máquinas industriais de lavar roupa comercializadas no Brasil. 
A máquina ideal, quanto a rendimento econômico e ambiental, é aquela que gasta, simultaneamente, menos energia e água. Com base nessas informações, conclui-se que, no conjunto pesquisado:
		
	 
	a quantidade de energia elétrica consumida pela máquina de lavar roupa é inversamente proporcional à quantidade de água consumida por ela.
	
	quanto mais a máquina de lavar roupa economiza água, mais ela consome energia elétrica.
	 
	a máquina que menos consome energia elétrica não é a que consome menos água.
	
	a máquina que mais consome energia elétrica não é a que consome mais água.
	
	 a máquina I é ideal, de acordo com a definição apresentada
	
Explicação:
A máquina que consome menos energia é o III e a que consome menos água é o I. Logo não tem uma opção onde ocorra o menor consumo de água e energia simultaneamente.
	
	 
	
	 4a Questão
	
	
	
	
	Dentre as opções apresentadas, assinale a que corresponde a um pictograma.
		
	 
	
	
	
	 
	
	
	
	
	
	
Explicação:
Um pictograma é um gráfico semelhante a um gráfico de barras onde se utilizam símbolos apelativos em substituição das barras.
	
	 
	
	 5a Questão
	
	
	
	
	Gráfico construído a partir de figuras ou conjuntos de figuras representativas da intensidade ou das modalidades do fenômeno.
		
	 
	Pictograma
	
	Pareto
	
	Dispersão
	
	Boxplot
	
	Setores
	
Explicação:
 Um pictograma é um gráfico semelhante a um gráfico de barras onde se utilizam símbolos apelativos em substituição das barras.
	
	 
	
	 6a Questão
	
	
	
	
	Abaixo, encontramos um gráfico elaborado a partir do quantitativo de livros contidos na biblioteca de uma escola. Considerando as informações apresentadas do gráfico, analise as seguintes informações:
I. A biblioteca possui mais livros de Fisica do que livros de Filosofia;
II. A soma do quantitativo de livros de História com o de Biologia supera o quantitativo de livros de Matemática;
III. A biblioteca possui menos de 10 livros de Biologia;
Encontramos afirmativas corretas apenas em:
		
	
	III
	
	II
	
	I
	 
	II e III
	
	I e II
	
Explicação:
Observando o gráfico fica fácil perceber as a afirmação I é errada, uma vez que a coluna referente aos livros de física é mais baixa que a de filosofia;
a afirmação II é verdadeira, uma vez que a coluna referente aos livros de história é maior que 10 e a coluna referente aos livros de biologia é maior que 5, logo a soma das duas é maior que 15. Assim a soma delas será maior que a altura da coluna referente aos livros de matemática e
a afirmação III também é verdaderia, uma vez que a coluna referente aos livros de biologia é mais baixa que 10.
 
	
	 
	
	 7a Questão
	
	
	
	
	A Raquel fez um inquérito para a disciplina de Estudo Acompanhado sobre quantas horas os colegas estudavam por dia. Obteve o histograma seguinte:
Quantas classes formou a Raquel?
		
	
	4 classes
	 
	7 classes
	
	3 classes
	 
	5 classes
	
	6 classes
	
Explicação:
Cada coluna representa uma classe. Assim temos 5 classes.
	
	 
	
	 8a Questão
	
	
	
	
	O Sr José realizou uma pesquisa com 300 clientes de sua confeitaria sobre qual tipo de doce os clientes preferem. O resultado da pesquisa foi o gráfico abaixo. Pela análise do gráfico, podemos concluir que a quantidade de clientes que preferem o doce do tipo 1 é
		
	
	80
	 
	120
	 
	150
	
	300
	
	40
	
Explicação:
40% de 300 = 120
	
	1a Questão
	
	
	
	Uma amostra de 64 empregados horistas selecionada de um grande número de empregados de uma fábrica, teve uma média da amostra de salários de R$ R$ 788,00, com desvio padrão da amostra de R$ 72,00. Calcule o erro padrão da amostra. (Erro Padrão da Amostra = desvio padrão da amostra / raiz quadrada do tamanho da amostra).
		
	 
	9
	 
	11
	
	12
	
	13
	
	14
	
Explicação:
Para o cálculo do Erro Padrão da Amostra basta fazer:
Erro Padrão da Amostral = Desvio Padrão da amostra / Raiz quadrada do tamanho da amostra
EP = 72 / √64
EP = 72 / 8
EP = 9
	
	 
	
	 2a Questão
	
	
	
	
	Uma amostra de 81 empregados horistas selecionada de um grande número de empregados de uma fábrica, teve uma média da amostra de salários de R$ 788,00, com desvio padrão da amostra de R$ 90,00. Calcule o erro padrão da amostra. (Erro Padrão da Amostra = desvio padrão da amostra / raiz quadrada do tamanho da amostra).
		
	
	14
	 
	11
	 
	10
	
	12
	
	13
	
Explicação:
Para o cálculo do erro padrão da amostra basta fazer:
Erro Padrão Amostral = Desvio Padrão / Raiz quadrada do tamanho da amostra
EP = 90 / √81
EP = 90 / 9
EP = 10
	
	 
	
	 3a Questão
	
	
	
	
	Há diferentes maneiras pelas quais as amostras podem ser selecionadas, cada qual com vantagens e desvantagens, e um dos problemas associados à amostragem.  Os métodos de amostragem podem apresentar alguns problemas em sua aplicação, a saber:
I - A população for muito pequena;
II - Os dados da população apresentarem volatilidade alta;
III - Houver casos de necessidade de previsão absoluta; e
IV - Os dados da população já estiverem disponíveis.
Com base nas afirmações acima, podemos concluir:
 
		
	
	Somente as afirmações III e IV são verdadeiras
	
	Somente as afirmações II e IV são verdadeiras
	 
	Somente as afirmações I e III são verdadeiras
	 
	Todas as afirmativas são verdadeiras
	
	Somente as afirmações I e II são verdadeiras
	
Explicação:
Todas as afirmativas são verdadeiras, pois caracterizam problemas nos métodos de amostragem.
 
	
	 
	
	 4a Questão
	
	
	
	
	Seja uma população infinita com média e desvio padrão, respectivamente, iguais a 60 e 18, Retirando-se uma amostra de 36 dados, o erro padrão da distribuição é de:
		
	
	5
	 
	4
	
	2
	
	6
	 
	3
	
Explicação:
Para o cálculo do erro padrão da amostra basta fazer:
Erro Padrão Amostral = Desvio Padrão / Raiz quadrada do tamanho da amostra
EP = 18 / √36
EP = 18 / 6
EP = 3
	
	 
	
	 5a Questão
	
	
	
	
	O erro padrão indica a propagação das medições dentro de uma amostra de dados. É o desvio padrão dividido pela raiz quadrada do tamanho da amostra de dados. A amostra pode incluir dados de medições científicas, resultados de testes, astemperaturas ou uma série de números aleatórios. Suponha que, numa população obteve-se desvio padrão de 2,61 com uma amostra aleatória de 81 elementos. Qual o provável erro padrão?
		
	
	0,39
	 
	0,29
	 
	0,22
	
	0,19
	
	0,12
	
Explicação:
Para o cálculo do Erro Padrão da Amostra basta fazer utilizar a fórmula dada na questão:
Erro Padrão da Amostral = Desvio Padrão da amostra / Raiz quadrada do tamanho da amostra
EP = 2,61 / √81
EP = 2,61 / 9
EP = 0,29
	
	 
	
	 6a Questão
	
	
	
	
	Uma amostra de 36 empregados horistas selecionada de um grande número de empregados de uma fábrica, teve uma média da amostra de salários de R$ 788,00, com desvio padrão da amostra de R$ 42,00. Calcule o erro padrão da amostra. (Erro Padrão da Amostra = desvio padrão da amostra / raiz quadrada do tamanho da amostra).
		
	
	9
	
	8
	 
	11
	
	10
	 
	7
	
Explicação:
Para o cálculo do Erro Padrão da Amostra basta fazer uso da fórmula:
Erro Padrão da Amostral = Desvio Padrão da amostra / Raiz quadrada do tamanho da amostra
EP = 42 / √36
EP = 42 / 6
EP = 7
	
	 
	
	 7a Questão
	
	
	
	
	Ao se obter uma amostra qualquer de tamanho n, calcula-se a média aritmética amostral. Provavelmente, se uma nova amostra aleatória for realizada, a média aritmética obtida será diferente daquela da primeira amostra. A variabilidade das médias é estimada pelo seu erro padrão que é o desvio padrão dividido pela raiz quadrada do tamanho da amostra de dados. Suponha que, numa população obteve-se desvio padrão de 2,59 com uma amostra aleatória de 49 elementos. Qual o provável erro padrão?
		
	
	0,22
	
	0,17
	 
	0,12
	
	0,27
	 
	0,37
	
Explicação:
Para o cálculo do Erro Padrão da Amostra basta fazer uso da fórmula dada na questão:
Erro Padrão da Amostral = Desvio Padrão da amostra / Raiz quadrada do tamanho da amostra
EP = 2,59 / √49
EP = 2,59 / 7
EP = 0,37
	
	 
	
	 8a Questão
	
	
	
	
	Ao se obter uma amostra qualquer de tamanho n, calcula-se a média aritmética amostral. Provavelmente, se uma nova amostra aleatória for realizada, a média aritmética obtida será diferente daquela da primeira amostra. A variabilidade das médias é estimada pelo seu erro padrão que é o desvio padrão dividido pela raiz quadrada do tamanho da amostra de dados. Suponha que, numa população obteve-se desvio padrão de 1,75 com uma amostra aleatória de 25 elementos. Qual o provável erro padrão?
		
	
	0,12
	
	0,15
	 
	0,35
	 
	0,22
	
	0,25
	
Explicação:
Para o cálculo do Erro Padrão da Amostra basta fazer utilizar a fórmula dada na questão:
Erro Padrão da Amostral = Desvio Padrão da amostra / Raiz quadrada do tamanho da amostra
EP = 1,75 / √25
EP = 1,75 / 5
EP = 0,35
	
	1a Questão
	
	
	
	Para uma amostra do salário de 81 empregados da empresa K & K evidenciou-se que o salário médio é de R$ 1.020 e desvio padrão de R$ 261. Para previsão da média, o intervalo foi estimado de tal forma que estivesse com 95% de confiança e que o intervalo inclua o salário médio, sabendo-se que a margem de segurança de 95% corresponde a z = 1,96. O intervalo de confiança dos salários é:
		
	 
	R$ 991 a R$ 1.049
	 
	R$ 963,16 a R$ 1.076,84
	
	R$ 955,14 a R$ 1.029,15
	
	R$ 978 a R$ 1.053
	
	R$ 986,15 a R$ 1.035,18
	
Explicação:
1ª passo - Cálculo do Erro Amostral: Erro Amostral = Desvio Padrão / Raiz quadrada da amostra
EP = 261 / √81
EP = 261 / 9
EP = 29
2º passo - Verificar na Tabela de Distribuição Normal o número de Unidades de Desvio Padrão a partir da média para uma confiança de 95%: 1,96
3º passo - Calcular os limites do Intervalo de Confiança fazendo: limites = média (+ ou -) desvio padrão x Erro padrão
limite inferior = 1.020 ¿ 1,96 x 29 = 963,16
limite superior = 1.020 + 1,96 x 29 = 1.076,84
O Intervalo de Confiança será entre 963,16 e 1.076,84.
	
	 
	
	 2a Questão
	
	
	
	
	Em uma prova de Estatística, uma amostra de 100 estudantes, com uma média da nota de 7,5  , e com desvio padrão da amostra de 1,4  , estimamos a média de notas de todos os alunos. Utilize um intervalo estimado de forma que podemos estar em 90% confiantes de que o intervalo inclui o valor médio da população.
Utilizando a tabela abaixo, o Intervalo de Confiança está compreendido de:
Tabela com Z e %.
	Número de Unidades de Desvio
Padrão a partir da Média
	Proporção Verificada
	1,645
	90%
	1,96
	95%
	2,58
	99%
		
	
	6,00 a 9,00
	 
	7,27 a 7,73
	
	7,36 a 7,64
	 
	7,14 a 7,86
	
	6,86 a 9,15
	
Explicação:
1ª passo - Cálculo do Erro Amostral: Erro Amostral = Desvio Padrão / Raiz quadrada da amostra
EP = 1,4 / √100
EP = 1,4 / 10
EP = 0,14
2º passo - Verificar na Tabela de Distribuição Normal o número de Unidades de Desvio Padrão a partir da média para uma confiança de 90%: 1,645
3º passo - Calcular os limites do Intervalo de Confiança fazendo: limites = média (+ ou -) desvio padrão x Erro padrão
limite inferior = 7,5 – 1,645 x 0,14 = 7,27
limite superior = 7,5 + 1,645 x 0,14 = 7,73
O Intervalo de Confiança será entre 7,27 e 7,73.
	
	 
	
	 3a Questão
	
	
	
	
	Suponha que X represente a duração da vida de uma peça de equipamento. Admita-se que 256 peças sejam ensaiadas, fornecendo uma duração de vida média de 100 horas. Suponha-se que seja conhecido o desvio padrão igual a 8 horas, e que se deseje obter um intervalo de confiança de 95 % para a média (usar 1,96). Qual o intervalo de confiança?
[Limite Inferior do IC = Média - 1,96 . (desvio padrão dividido pela raiz quadrada da amostra)]
[Limite Superior do IC = Média + 1,96 . (desvio padrão dividido pela raiz quadrada da amostra)]
		
	
	56,02 a 96,98
	
	96,02 a 96,98
	 
	56,02 a 56,98
	
	96,02 a 100,98
	 
	99,02 a 100,98
	
Explicação:
1ª passo - Cálculo do Erro Amostral: Erro Amostral = Desvio Padrão / Raiz quadrada da amostra
EP = 8 / √256
EP = 8 / 16
EP = 0,5
2º passo - Verificar na Tabela de Distribuição Normal o número de Unidades de Desvio Padrão a partir da média para uma confiança de 95%: 1,96
3º passo - Calcular os limites do Intervalo de Confiança fazendo: limites = média (+ ou -) desvio padrão x Erro padrão
limite inferior = 100 ¿ 1,96 x 0,5 = 99,02
limite superior = 100 + 1,96 x 0,5 = 100,98
O Intervalo de Confiança será entre 99,02 e 100,98 horas.
 
	
	 
	
	 4a Questão
	
	
	
	
	Em um Fórum de discussão de Estatística, surgiu uma pergunta feita pelo Tutor "- Como podemos compreender o conceito de Intervalo de Confiança ?" Abaixo há as respostas. Marque a resposta correta.
		
	
	O Aluno E disse: "-O Desvio padrão mais a média resulta no limite do Intervalo de Confiança, sendo este o mínimo de confiabilidade."
	
	O Aluno B disse: "-Intervalos de Confiança é a probabilidade de um evento qualquer em uma pesquisa."
	 
	O Aluno A disse: "- Intervalos de confiança são usados para indicar a confiabilidade de uma estimativa. Por exemplo, um IC pode ser usado para descrever o quanto os resultados de uma pesquisa são confiáveis."
	
	O Aluno C disse: "-Intervalos de Confiança são os quartis e o desvio padrão para encontrarmos um valor na tabela Z."
	
	O Aluno D disse: "-Média mais a probabilidade de um evento resulta no Intervalo de Confiança."
	
Explicação:
Por definição: 
Um intervalo de confiança (IC) é um intervalo estimado de um parâmetro de interesse de uma população. Em vez de estimar o parâmetro por um único valor, é dado um intervalo de estimativas prováveis. O quanto estas estimativas são prováveis será determinado pelo coeficiente de confiança , para . Intervalos de confiança são usados para indicar a confiabilidade de uma estimativa. Por exemplo, um IC pode ser usado para descrevero quanto os resultados de uma pesquisa são confiáveis. Sendo todas as estimativas iguais, uma pesquisa que resulte num IC pequeno é mais confiável do que uma que resulte num IC maior.
	
	 
	
	 5a Questão
	
	
	
	
	Uma amostra de 36 estudantes foi selecionada de um grande número de estudantes de uma Universidade, e teve uma média de notas 6,0, com desvio padrão da amostra de 1,2. Determine o intervalo de confiança de forma que podemos estar em 95% confiantes de que o mesmo inclui o valor médio da população.
		
	
	5,72 a 6,28
	 
	5,61 a 6,39
	
	5,91 a 6,09
	
	5,45 a 6,55
	 
	5,82 a 6,18
	
Explicação:
1ª passo - Cálculo do Erro Amostral: Erro Amostral = Desvio Padrão / Raiz quadrada da amostra
E = 1,2 / √36 = 1,2 / 6 = 0,2
2º passo - Verificar na Tabela de Distribuição Normal o número de Unidades de Desvio Padrão a partir da média para uma confiança de 95%: 1,96
3º passo - Calcular os limites do Intervalo de Confiança fazendo: limites = média (+ ou -) desvio padrão x Erro padrão
limite inferior = 6 ¿ 1,96 x 0,2 = 5,61
limite superior = 6 + 1,96 x 0,2 = 6,39
O Intervalo de Confiança será entre 5,61 e 6,39.
	
	 
	
	 6a Questão
	
	
	
	
	Um Intervalo de Confiança (IC) é uma amplitude de valores, derivados de estatísticas de amostras, que têm a probabilidade de conter o valor de um parâmetro populacional desconhecido. Devido à sua natureza aleatória, é improvável que duas amostras de uma determinada população irá render intervalos de confiança idênticos. Quanto ao Intervalo de Confiança podemos afirmar:
I - Se você repetir uma amostra várias vezes, uma determinada porcentagem dos intervalos de confiança resultantes conteria o parâmetro populacional desconhecido.
II - O uso do Intervalo de Confiança é para avaliar a estimativa do parâmetro populacional.
III - O Intervalo de Confiança é determinado calculando-se uma estimativa de ponto e, depois, determinando sua margem de erro.
IV - Quanto maior a margem de erro, maior é o intervalo, e menos certeza se pode ter sobre o valor da estimativa do ponto.
Com base nas afirmações acima, podemos concluir:
 
		
	
	Somente as afirmações III e IV são verdadeiras
	 
	Somente as afirmações I e II são verdadeiras
	
	Somente as afirmações II e IV são verdadeiras
	 
	Todas as afirmativas são verdadeiras
	
	Somente as afirmações I e III são verdadeiras
	Todas as afirmativas são verdadeiras, pois se caracterizam como condições do Intervalo de Confiança.
	
	 
	
	 7a Questão
	
	
	
	
	A curva de Gauss, também conhecida como curva normal, tem um amplo emprego na estatística e tem como características:
		
	
	Ser simétrica e platicúrtica.
	
	Ser assimétrica negativa e mesocúrtica.
	 
	Ser simétrica e leptocúrtica.
	 
	Ser mesocúrtica e assintótica.
	
	Ser assimétrica positiva e mesocúrtica.
	A Curva Normal é simétrica em torno da média e tem como parâmetros a média e o desvio padrão. Nela, a média, a mediana e a moda, ocupam a mesma posição. Sua representação gráfica tem forma de sino e é assintótica.  Por essas características, é chamada de mesocúrtica.
	
	 
	
	 8a Questão
	
	
	
	
	Suponha que X represente a duração da vida de uma peça de equipamento. Admita-se que 144 peças sejam ensaiadas, fornecendo uma duração de vida média de 100 horas. Suponha-se que seja conhecido o desvio padrão igual a 6 horas, e que se deseje obter um intervalo de confiança de 95 % para a média (usar 1,96). Qual o intervalo de confiança?
[Limite Inferior do IC = Média - 1,96 . (desvio padrão dividido pela raiz quadrada da amostra)]
[Limite Superior do IC = Média + 1,96 . (desvio padrão dividido pela raiz quadrada da amostra)]
		
	
	44,02 a 144,98
	 
	44,02 a 100,98
	
	99,02 a 144,98
	 
	99,02 a 100,98
	
	96,02 a 106,98
	1ª passo - Cálculo do Erro Amostral: Erro Amostral = Desvio Padrão / Raiz quadrada da amostra
EP = 6 / √144
EP = 6 / 12
EP = 0,5
2º passo - Verificar na Tabela de Distribuição Normal o número de Unidades de Desvio Padrão a partir da média para uma confiança de 95%: 1,96
3º passo - Calcular os limites do Intervalo de Confiança fazendo: limites = média (+ ou -) desvio padrão x Erro padrão
limite inferior = 100 ¿ 1,96 x 0,5 = 99,02
limite superior = 100 + 1,96 x 0,5 = 100,98
O Intervalo de Confiança será entre 99,02 e 100,98 horas.
 
	1a Questão
	
	
	
	As alturas de determinados alunos de uma turma são normalmente distribuídas com média 1,55 m e desvio padrão 0,45 m. Encontre a probabilidade de um aluno ter estatura abaixo de 1,50 metros. OBS: consultando a Tabela da Distribuição Normal verifica-se que P(0 ≤ Z ≤ 0,11) = 0,00438.
		
	 
	45,62%
	
	21,23%
	
	28,77%
	 
	12,35%
	
	71,23%
	
Explicação:
Como queremos calcular P(x < 150), para obter essa probabilidade precisamos em primeiro lugar calcular o valor de z que corresponde a x = 150. Para isso, faremos uso da fórmula z = (xi - Média) / Desvio Padrão:
z = (1,50 - 1,55) / 0,45
z = 0,05 / 0,45
z = 0,11
Conforme dado no problema, z = 0,11 corresponde a 0,0438. Com isso, P(1,50 < x < 1,55) = 4,38%.
Nas distribuições normais a probabilidade de um valor estar abaixo da média é de 50%. Daí, para calcular a probabilidade de ter um aluno com estatura abaixo de 1,50 metros é preciso fazer 50% - 4,38% = 45,62%.
	
	 
	
	 2a Questão
	
	
	
	
	Na Distribuição Normal, a área total sob a curva normal vale 1. Isto significa que a probabilidade de ocorrer qualquer valor real é 1. A curva é simétrica em torno da média zero. Então a probabilidade de ocorrer valor menor do que zero é 0,5 e maior do que zero é 0,5. Qual probabilidade de ocorrer um valor maior que z = 1,3? (Na tabela da área sob a curva normal consta o valor 0,4032 para z=1,3).
		
	
	19,32%
	 
	9,68%
	
	19,68%
	 
	29,68%
	
	40,32%
	
	 
	
	 3a Questão
	
	
	
	
	Na Distribuição Normal, a área total sob a curva normal vale 1. Isto significa que a probabilidade de ocorrer qualquer valor real é 1. A curva é simétrica em torno da média zero. Então a probabilidade de ocorrer valor menor do que zero é 0,5 e maior do que zero é 0,5. Qual probabilidade de ocorrer um valor maior que z = 1,7? (Na tabela da área sob a curva normal consta o valor 0,4554 para z=1,7).
		
	
	24,46%
	 
	4,46%
	
	15,54%
	 
	45,54%
	
	14,46%
	
	 
	
	 4a Questão
	
	
	
	
	Após analisar a Tabela da Distribuição Normal identificou-se que P(0 ≤ Z ≤ 0,51) = 0,1950. Em vista disso, a probabilidade de Z ≥ 0,51, em termos percentuais, é de:
		
	
	40,50%
	
	20,50%
	
	10,50%
	 
	30,50%
	
	50,50%
	
Explicação:
0.5 - 0.1950 = 0.305 ou 30,5%
	
	 
	
	 5a Questão
	
	
	
	
	As alturas dos alunos de uma turma são normalmente distribuídas com média 1,55 m e desvio padrão 0,45 m. Encontre a probabilidade de um aluno ter estatura acima de 1,80 metros.
OBS: consultando a Tabela da Distribuição Normal verifica-se que P(0 ≤ Z ≤ 0,56) = 0,2123.
		
	
	71,23%
	
	35,18%
	
	21,23%
	 
	28,77%
	 
	12,35%
	
Explicação:
Deseja-se calcular P (X ≥ 1,80).
Para isso, utilizamos a fórmula Z = (X - Média) / Desvio Padrão.
Z = (1,80 -1,55) / 0,45
Z = 0,25 / 0,45
Z = 0,56
Ou seja, P (X ≥ 1,80) = P (Z ≥ 0,56)
O enunciado nos fornece que P(0 ≤ Z ≤ 0,56) = 0,2123.
Como a curva é simétrica em torno da média, a probabilidade de ocorrer valor maior que a média é igual à probabilidade de ocorrer valor menor do que a média, isto é, ambas as probabilidades são iguais a 50%. Cada metade da curva representa 50% de probabilidade.
Então, para calcular a probabilidade de ter um aluno com estatura acima de 1,80 metros é preciso fazer 50% - 21,23% = 28,77%.6a Questão
	
	
	
	
	Na Distribuição Normal, a área total sob a curva normal vale 1. Isto significa que a probabilidade de ocorrer qualquer valor real é 1. A curva é simétrica em torno da média zero. Então a probabilidade de ocorrer valor menor do que zero é 0,5 e maior do que zero é 0,5. Qual probabilidade de ocorrer um valor maior que z = 1,2? (Na tabela da área sob a curva normal consta o valor 0,3849 para z=1,2).
		
	
	21,51%
	
	38,49%
	
	28,49%
	 
	11,51%
	 
	31,51%
	
	 
	
	 7a Questão
	
	
	
	
	A Distribuição Normal é utilizada em Estatística em diversas pesquisas. Podemos conhece-la também por uma Distribuição relacionada a um grande Matemático. Logo, marque a opção correta:
		
	 
	Distribuição de Testes de Hipóteses
	
	Distribuição Paramétricas
	
	Distribuição de Poisson
	 
	Distribuição Gaussiana
	
	Distribuição Contínua
	
	 
	
	 8a Questão
	
	
	
	
	Uma determinada variável contínua X possui média 13,52 e desvio padrão de 5,76. Qual o valor do escore z para X = 22,15 ?
		
	
	- 1,9803
	
	1,9803
	
	- 1,4983
	
	2,0124
	 
	1,4983
	
Explicação:
Para calcular o valor de z que corresponde a x = 22,15, basta fazer uso da fórmula:
z = (xi - Média) / Desvio Padrão:
z = (22,15 ¿ 13,52) / 5,76
z = 8,63 / 5,76
z = 1,4983
	
	1a Questão
	
	
	
	Uma fábrica de motocicletas anuncia que seus carros consomem, em média, 10 litros por 400 Km, com desvio-padrão de 0,8 litro. Uma revista decide testar essa afirmação e analisa 25 motocicletas dessa marca, obtendo 10,5 litros por 400 Km, como consumo médio. Admitindo-se que o consumo tenha distribuição normal, ao nível de significância de 5%, utilize o TESTE DE HIPÓTESES, para o cálculo do Valor da Estatística de Teste (t) e o que a revista concluirá sobre o anúncio da fábrica?
 
Dados:
Obs1: Para o cálculo do Valor da Estatística de Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra).
Obs2: Adote um nível de significância de 5%. O valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado)
		
	 
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 3,1 e, como 3,1 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 1,3 e, como 1,3 é menor que 1,96, a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	 
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 5,1 e, como 5,1 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 1,1 e, como 1,1 é menor que 1,96, a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 4,1 e, como 4,1 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
Explicação: (10,5 - 10) / (0,8/5) = 0,5 / 0,16 = 3,1. Isso significa que a média da amostra retirada aleatoriamente da fábrica de automóveis está a 3,1desvios-padrão da média alegada em Ho que é 11. Como o valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado), estamos na região de rejeição de Ho (3,1 é maior que 1,96). Assim, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
	 
	
	 2a Questão
	
	
	
	
	O tempo médio, por operário, para executar uma tarefa, tem sido 95 minutos, segundo a distribuição normal. Introduziu-se uma modificação para diminuir este tempo, e, após certo período, sorteou-se uma amostra de 16 operários, medindo-se o tempo de execução gasto por cada um. O tempo médio da amostra foi 90 minutos com desvio padrão de 8 minutos. Qual é a conclusão ao nível de significância de 5 %? Obs1: O valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado) Obs2: Para o cálculo do Valor da Estatística de Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra)
		
	
	Como Z = - 6,5 , a hipótese nula será rejeitada.
	 
	Como Z = - 2,5 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como Z = - 5,5 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como Z = - 3,5 , a hipótese nula será rejeitada.
	 
	Como Z = - 4,5 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	 
	
	 3a Questão
	
	
	
	
	Para se tomar uma decisão estatística é necessário a formulação de hipóteses sobre as populações a serem estudadas. Com relação as hipóteses, podemos afirmar:
I ¿ As hipóteses estatísticas a serem estabelecidas devem ser sempre verdadeiras.
II ¿ As hipóteses são formuladas antes do início do experimento.
III ¿ As hipóteses são formuladas com o objetivo de aceita-las ou rejeitá-las.
Com base nas afirmações acima, podemos concluir:
 
		
	
	Todas as afirmativas são falsas
	
	Somente as afirmações I e II são verdadeiras
	 
	Somente as afirmações I, e III são verdadeiras
	 
	Somente as afirmações  II e IIII são verdadeiras
	
	Todas as afirmativas são verdadeiras
	
Explicação:
As afirmativas II e III são verdadeiras e a afirmativa I é falsa, pois a as hipóteses estatísticas podem ser verdadeiras ou falsas
	
	 
	
	 4a Questão
	
	
	
	
	Mega Pascal (MPa) é a medida de resistência utilizada para a cerâmica. Numa indústria cerâmica, sabe-se que certo tipo de massa cerâmica tem resistência mecânica aproximadamente normal, com média 57 MPa e desvio padrão 5 MPa. Após a troca de alguns fornecedores de matérias- primas, deseja-se verificar se houve alteração na qualidade. Uma amostra de 16 corpos de prova de massa cerâmica acusou média igual a 50 MPa. Qual é a conclusão ao nível de significância de 5 %? Obs1: O valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado) Obs2: Para o cálculo do Valor da Estatística de Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra)
		
	
	Como Z = - 8,6 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como Z = - 6,6 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como Z = - 7,6 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como Z = - 9,6 , a hipótese nula será rejeitada.
	 
	Como Z = - 5,6 , a hipótese nula será rejeitada.
	
Explicação:
Considerando o valor da Estatística do Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra).
(50 - 57) / (5/4) = -7 / 1,25 = -5,6. Isso significa que a média da amostra retirada aleatoriamente  está a - 5,6 desvios-padrão da média alegada. Como o valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado), estamos na região de rejeição de Ho, ou seja, a hipótese nula será rejeitada.
	
	 
	
	 5a Questão
	
	
	
	
	Uma fábrica de automóveis anuncia que seus carros consomem, em média, 11 litros por 100 Km, com desvio-padrão de 1 litro. Uma revista decide testar essa afirmação e analisa 25 carros dessa marca, obtendo 11,5 litros por 100 Km, como consumo médio. Admitindo-se que o consumo tenha distribuição normal, ao nível de significância de 5%, utilize o TESTE DE HIPÓTESES, para o cálculo do Valor da Estatística de Teste (t) e o que a revista concluirá sobre o anúncio da fábrica?
 
Dados:
Obs1: Para o cálculo do Valor da Estatística de Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra).
Obs2: Adote um nível de significância de 5%. O valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado)
		
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 1,5 e, como 1,5 é menor que 1,96, a revista pode concluir que o anúncio é verdadeiro.
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 4,5 e, como 4,5 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 3,5 e, como 3,5 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	 
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 2,5 e, como 2,5 é maior que 1,96, Ho é rejeitadae a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 0,5 e, como 0,5 é menor que 1,96, a revista pode concluir que o anúncio é verdadeiro.
	
Explicação: (11, 5 - 11) / (1/5) = 0,5 / 0,2 = 2,5. Isso significa que a média da amostra retirada aleatoriamente da fábrica de automóveis está a 2,5 desvios-padrão da média alegada em Ho que é 11. Como o valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado), estamos na região de rejeição de Ho (2,5 é maior que 1,96). Assim, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
	 
	
	 6a Questão
	
	
	
	
	Uma fábrica de motocicletas anuncia que seus carros consomem, em média, 10 litros por 400 Km, com desvio-padrão de 0,9 litro. Uma revista decide testar essa afirmação e analisa 36 motocicletas dessa marca, obtendo 10,5 litros por 400 Km, como consumo médio. Admitindo-se que o consumo tenha distribuição normal, ao nível de significância de 5%, utilize o TESTE DE HIPÓTESES, para o cálculo do Valor da Estatística de Teste (t) e o que a revista concluirá sobre o anúncio da fábrica?
 
Dados:
Obs1: Para o cálculo do Valor da Estatística de Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra).
Obs2: Adote um nível de significância de 5%. O valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado)
		
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 4,3 e, como 4,3 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	 
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 3,3 e, como 3,3 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 1,1 e, como 1,1 é menor que 1,96, a revista pode concluir que o anúncio é verdadeiro.
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 1,3 e, como 1,3 é menor que 1,96, a revista pode concluir que o anúncio é verdadeiro.
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 5,3 e, como 5,3 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
Explicação: (10,5 - 10) / (0,9/6) = 0,5 / 0,15 = 3,3. Isso significa que a média da amostra retirada aleatoriamente da fábrica de automóveis está a 3,1desvios-padrão da média alegada em Ho que é 11. Como o valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado), estamos na região de rejeição de Ho (3,3 é maior que 1,96). Assim, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
	 
	
	 7a Questão
	
	
	
	
	Mega Pascal (MPa) é a medida de resistência utilizada para a cerâmica. Numa indústria cerâmica, sabe-se que certo tipo de massa cerâmica tem resistência mecânica aproximadamente normal, com média 60 MPa e desvio padrão 5 MPa. Após a troca de alguns fornecedores de matérias- primas, deseja-se verificar se houve alteração na qualidade. Uma amostra de 16 corpos de prova de massa cerâmica acusou média igual a 54 MPa. Qual é a conclusão ao nível de significância de 5 %? Obs1: O valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado) Obs2: Para o cálculo do Valor da Estatística de Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra)
		
	 
	Como Z = - 5,8 , a hipótese nula será rejeitada.
	 
	Como Z = - 4,8 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como Z = - 8,8 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como Z = - 7,8 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como Z = - 6,8 , a hipótese nula será rejeitada.
	
Explicação:
Considerando o valor da Estatística do Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra).
(54- 60) / (5/4) = -6 / 1,25 = -4,8. Isso significa que a média da amostra retirada aleatoriamente está a -4,8 desvios-padrão da média alegada. Como o valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado), estamos na região de rejeição de Ho, ou seja, a hipótese nula será rejeitada.
	
	 
	
	 8a Questão
	
	
	
	
	O tempo médio, por operário, para executar uma tarefa, tem sido 95 minutos, segundo a distribuição normal. Introduziu-se uma modificação para diminuir este tempo, e, após certo período, sorteou-se uma amostra de 25 operários, medindo-se o tempo de execução gasto por cada um. O tempo médio da amostra foi 90 minutos com desvio padrão de 10 minutos. Qual é a conclusão ao nível de significância de 5 %? Obs1: O valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado) Obs2: Para o cálculo do Valor da Estatística de Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra)
		
	 
	Como Z = - 2,5 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como Z = - 4,5 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como Z = - 3,5 , a hipótese nula será rejeitada.
	 
	Como Z = - 6,5 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como Z = - 5,5 , a hipótese nula será rejeitada.