Estatística Aplicada aulas 06 a 10

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Estatística Aplicada 
Aulas 06 a 10 , dois exercícios de cada aula + Prova final
Aula 06 
	1a Questão 
	
	
	
	A Ogiva de Galton a seguir (gráfico de frequência acumulada) supõe o tempo de realização do ''check in'' em um aeroporto qualquer. Quantos as afirmativas podemos dizer que:
		
	
	 Apenas a afirmativa I está correta.
	
	Apenas a afirmativa III está correta.
	
	Apenas a afirmativa III NÃO está correta.      
	
	Apenas a afirmativa II está correta.       
	
	Todas as afirmativas estão corretas.      
	
Explicação: 
Quanto a afirmativa I: Para calcular o número de pessoas que realizou o ''chech in'' em cada intervalo basta subtrair a frequência acumulada superior pela inferior em cada classe, daí, no intervalo entre 30 e 40 minutos confirmamos que temos o grupo com maior número: 76 - 44 = 32 pessoas.
Quanto a afirmativa II: Como o gráfico trata de frequência acumulada, 15 pessoas realizaram ''check in'' em ATÉ 20 minutos e não em 20 minutos. NÃO CONCORDO !
Quanto a afirmativa III: O percentual de pessoas que ultrapassou 50 minutos para realização do ''check in'' foi de: 15/120 = 0,125 = 12,5% e não de 15%.
Logo, apenas a afirmativa I está correta.  
	2a Questão 
	
	
	
	O psiquiatra Içami Tiba diz que amor em excesso não é bom na educação dos filhos. A revista Veja quis saber se os leitores concordam com essa afirmação. O resultado:
Considerando que o diagrama representa os percentuais de respostas de 3700 pessoas, o número de pessoas que discordam do psiquiatra é:
		
	
	2775
	
	2886
	
	2960
	
	3145
	
	3560
	
Explicação: 
78% de 3700 = 2886
	3a Questão 
	
	
	
	Para o lançamento de uma nova linha de produtos, uma empresa de alimentos fez uma pesquisa de mercado com 2383 consumidores para saber a preferência por sabores de pastas de queijo. A pesquisa forneceu como resultado o gráfico abaixo. Pela análise do gráfico, podemos afirmar que o total de pessoas que optaram pelo sabor cebola foi aproximadamente
		
	
	720
	
	340
	
	405
	
	596
	
	810
	
	Explicação: 
34% de 2383 = 810,22 ou aproximadamente 810.
	
	4a Questão 
	
	
	
	A revista da Conjuntura Economica da Fundação Getulio Vargas publica mensalmente os dados sobre indices de preços ao consumidor - IPC. Estes dados servem para mostrar as mudanças, ao longo do tempo, nos preços dos bens e serviços pagos pelos consumidores. Assim, podemos afirmar que estes dados são:
		
	
	Dados de serie temporal.
	
	Dados de corte. 
	
	Dados categoricos,.
	
	Dados ordinais.
	
	Dados nominais.
	
Explicação: 
Uma série temporal é uma sequência de realizações de uma variável ao longo do tempo.
	
	
	5a Questão 
	
	
	
	Na figura a seguir, o examinando a curva B (simétrica), quanto as medidas de tendência central, concluímos que:
		
	
	Moda > Mediana > Média
	
	Moda > Média > Mediana
	
	Média > Mediana > Moda
	
	Média > Moda > Mediana
	
	Média = Mediana = Moda
	
Explicação: 
Nas distribuições simétricas a média, a mediana e a moda se localizam na mesma posição, portanto:
Média = Mediana = Moda.
	
	
	6a Questão 
	
	
	
	Em uma empresa, o Engenheiro de Produção fez uma relatório utilizando o Histograma, para relatar a distribuição de 18 produtos em seis classe correspondentes. Portanto, de acordo com a descrição, diga o conceito adequado para histograma.
		
	
	O Engenheiro de Produção ao usar o Histograma, fez um diagrama de Pizza e utilizou porcentagens correspondentes aos produtos.
	
	Distribuição de frequência relativa ou Histograma é uma representação em forma de Pizza.
	
	Colunas ou Barras são sinônimos de Histogramas e sua missão é mostrar a relação entre suas variáveis. 
	
	Histograma também pode ser chamada de Barras informativas que são correlatas entre suas duas variáveis. 
	
	Histograma também conhecido como Distribuição de Frequências, é uma representação gráfica na qual um conjunto de dados é agrupado em classes.
	
Explicação: 
Explicação na própria resposta.
	
	7a Questão 
	
	
	
	Como podemos identificar o gráfico Pictórico? 
		
	
	É a representação dos valores por meio de linhas. 
	
	São barras interligadas na representação dos dados no gráfico. 
	
	Representa as frequências relativas ou simples, sobre forma de setores de um círculo. 
	
	Representa as frequências acumulativas em porcentagem através de colunas 
	
	É a representação dos valores por meio de figuras.
	
Explicação: 
 Um pictograma é um gráfico semelhante a um gráfico de barras onde se utilizam símbolos apelativos em substituição das barras.
	
	8a Questão 
	
	
	
	Uma pesquisa realizada recentemente perguntava as pessoas se elas acreditavam que com as eleições presidenciais o desemprego iria diminuir. Eram três alternativas possíveis e 3.500 participantes. Analisando as informações coletadas e representadas no gráfico a seguir, quantos participantes responderam à pesquisa que concordavam parcialmente?
		
	
	entre 1.010 e 1.100
	
	Menos de 900
	
	entre 900 e 1.000
	
	entre 1.000 e 1.010
	
	mais de 1.100
	
Explicação: 
26% de 3.500 = 0,26 x 3.500 = 910 participantes.
	
	
	1a Questão 
	
	
	
	Em uma empresa, o Engenheiro de Produção fez uma relatório utilizando o Histograma, para relatar a distribuição de 18 produtos em seis classe correspondentes. Portanto, de acordo com a descrição, diga o conceito adequado para histograma.
		
	
	O Engenheiro de Produção ao usar o Histograma, fez um diagrama de Pizza e utilizou porcentagens correspondentes aos produtos.
	
	Colunas ou Barras são sinônimos de Histogramas e sua missão é mostrar a relação entre suas variáveis. 
	
	Distribuição de frequência relativa ou Histograma é uma representação em forma de Pizza.
	
	Histograma também conhecido como Distribuição de Frequências, é uma representação gráfica na qual um conjunto de dados é agrupado em classes.
	
	Histograma também pode ser chamada de Barras informativas que são correlatas entre suas duas variáveis. 
	
Explicação: 
Explicação na própria resposta.
	
	2a Questão 
	
	
	
	Em uma competição de tiro ao alvo 6 competidores obtiveram a quantidade de acertos conforme o gráfico abaixo. Pela análise do gráfico podemos afirmar que a média de acertos foi
		
	
	9
	
	8
	
	10
	
	8,67
	
	9,33
	
Explicação: 
Média = (9+10+8+8+8+9)/6 = 52/6 = 8,67
	3a 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.
	
	4a 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?
		
	
	7 classes
	
	3 classes
	
	4 classes
	
	6 classes
	
	5 classes
	
Explicação: 
Cada coluna representa uma classe. Assim temos 5 classes.
	
	
	5a Questão 
	
	
	
	Gráfico construído a partir de figuras ou conjuntos de figuras representativas da intensidade ou das modalidades do fenômeno.
		
	
	Dispersão 
	
	Boxplot
	
	Setores
	
	Pictograma 
	
	Pareto
	
Explicação: 
 Um pictograma é um gráfico semelhante a um gráfico de barras onde se utilizam símbolos apelativos em substituição das barras.
	6a Questão 
	
	
	
	Uma pesquisa realizada recentemente perguntava as pessoas sobre a preferencia entre alguns esportes.Participaram da enquete 3.000 pessoas. Analisando as informações coletadas e representadas no gráfico a seguir, quantos participantes responderam ''NENHUM'' à pesquisa?
		
	
	320
	
	640
	
	520
	
	480
	
	580
	
Explicação: 
16% de 3.000 = 0,16 x 3.000 = 480 participantes.
	7a Questão 
	
	
	
	O Polígono de Frequência Acumulada ou Ogiva de Galton é um gráfico de linha em que são consideradas as frequências acumuladas. Anotamos a frequência nula para o limite inferior da primeira classe e os limites superiores de todas as classes, da primeira à última. O gráfico abaixo é uma Ogiva de Galton e nela temos a associação com a frequência acumulada de uma distribuição. Quanto as afirmativas a seguir, pode-se dizer que:
 
I - A frequência relativa da 3ª classe é 0,2.
II - A moda se encontra na 4ª classe.
III - A amplitude total é de 7 anos.
		
	
	Apenas a afirmativa III é falsa.
	
	Apenas a afirmativa II é falsa.
	
	Apenas a afirmativa I é falsa.
	
	Apenas a afirmativa II é verdadeira.
	
	Todas são verdadeiras.
	
Explicação: 
A frequência relativa da terceira classe é quociente encontrado entre a frequência simples da classe e o somatório de todas as frequências:
fr3 = (16 - 8) / 40 = 0,2
portanto a afirmativa I é verdadeira.
A moda se encontra na classe de maior frequência:
27 - 16 = 11
portanto a afirmativa II é verdadeira.
A amplitude total é a diferença entre o limite superior da última classe e o limite inferior da primeira classe:
10 - 3 = 7
portanto a afirmativa III é verdadeira.
 
Daí, todas as afirmativas são verdadeiras.
	
	
	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
	
	150
	
	120
	
	40
	
	300
	
Explicação: 
40% de 300 = 120
Aula 07 
	1a 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, as temperaturas ou uma série de números aleatórios. Suponha que, numa população obteve-se desvio padrão de 2,24 com uma amostra aleatória de 64 elementos. Qual o provável erro padrão?
		
	
	0,22
	
	0,18
	
	0,38
	
	0,12
	
	0,28
	
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 = 2,24 / √64
EP = 2,24 / 8 
EP = 0,28
	2a 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?
		
	
	0,27
	
	0,12
	
	0,37
	
	0,17
	
	0,22
	
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
	3a 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).
		
	
	10
	
	9
	
	8
	
	7
	
	11
	
Explicação: 
Para o cálculo do erro padrão da amostra basta fazer: 
Erro Padrão Amostral = Desvio Padrão / Raiz quadrada do tamanho da amostra 
EP = 42 / √36
EP = 42 / 6
EP = 7
	4a Questão 
	
	
	
	Uma amostra de 49 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$ 56,00. Calcule o erro padrão da amostra. (Erro Padrão da Amostra = desvio padrão da amostra / raiz quadrada do tamanho da amostra).
		
	
	9
	
	12
	
	8
	
	11
	
	10
	
Explicação: 
Para o cálculo do erro padrão da amostra basta fazer: 
Erro Padrão Amostral = Desvio Padrão / Raiz quadrada do tamanho da amostra 
EP = 90 / √49
EP = 56 / 7
EP = 8
	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, as temperaturas ou uma série de números aleatórios. Suponha que, numa população obteve-se desvio padrão de 1,86 com uma amostra aleatória de 36 elementos. Qual o provável erro padrão?
		
	
	0,41
	
	0,31
	
	0,51
	
	0,21
	
	0,11
	
Explicação: 
Para o cálculo do erro padrão da amostra basta fazer: 
Erro Padrão Amostral = Desvio Padrão / Raiz quadrada do tamanho da amostra 
EP = 1,86 / √36
EP = 1,86 / 6
EP = 0,31
	
	6a Questão 
	
	
	
	Suponha que a média de uma população de 2000000 de elementos seja 60 e o desvio pedrão desses valores seja 18. Determine o erro padrão de uma amostra de 36 elementos.
		
	
	5
	
	6
	
	2
	
	3
	
	4
	
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 = 18 / √36
EP = 18 / 6
EP = 3
	
	7a Questão 
	
	
	
	Uma amostra de 25 caixas é selecionada aleatoriamente sem reposição, a partir de um lote de cerca de 5000 caixas de morango, abastecidas em cada jornada diária no entreposto do produtor. Se o desvio padrão do processo de abastecimento de morango for igual a 15 gramas, calcule o erro padrão da média aritmética?
		
	
	5 gramas
	
	0,21 gramas
	
	3 gramas
	
	0,35 gramas
	
	0,6 gramas
	
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 = 15 / √25
EP = 15 / 5
EP = 3
	
	8a 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
	
	6
	
	4
	
	3
	
	2
	
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
	
	1a 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, as temperaturas ou uma série de números aleatórios. Suponha que, numa população obteve-se desvio padrão de 1,86 com uma amostra aleatória de 36 elementos. Qual o provável erro padrão?
		
	
	0,11
	
	0,31
	
	0,51
	
	0,21
	
	0,41
	
Explicação: 
Para o cálculo do erro padrão da amostra basta fazer: 
Erro Padrão Amostral = Desvio Padrão / Raiz quadrada do tamanho da amostra 
EP = 1,86 / √36
EP = 1,86 / 6
EP = 0,312a Questão 
	
	
	
	Suponha que a média de uma grande população de elementos seja 150 e o desvio pedrão desses valores seja 36. Determine o erro padrão de uma amostra de 81 elementos.
		
	
	2
	
	6
	
	3
	
	4
	
	5
	
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 = 36 / √81
EP = 36 / 9
EP = 4
	3a 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$ 788,00, com desvio padrão da amostra de R$ 44,00. Calcule o erro padrão da amostra. (Erro Padrão da Amostra = desvio padrão da amostra / raiz quadrada do tamanho da amostra).
		
	
	7,5 
	
	6.5 
	
	5,5 
	
	9,5
	
	8,5 
	
Explicação: 
Para o cálculo do erro padrão da amostra basta fazer: 
Erro Padrão Amostral = Desvio Padrão / Raiz quadrada do tamanho da amostra 
EP = 44 / √64
EP = 44 / 8
EP = 5,5
	
	4a 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 2,16 com uma amostra aleatória de 36 elementos. Qual o provável erro padrão?
		
	
	0,26
	
	0,36
	
	0,16
	
	0,29
	
	0,19
	
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 = 2,16 / √36
EP = 2,16 / 6
EP = 0,36
	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, as temperaturas ou uma série de números aleatórios. Suponha que, numa população obteve-se desvio padrão de 1,25 com uma amostra aleatória de 25 elementos. Qual o provável erro padrão?
 
 
		
	
	0,18
	
	0,28
	
	0,35
	
	0,15
	
	0,25
	
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 = 1,25 / √25
EP = 1,25 / 5 
EP = 0,25
	6a Questão 
	
	
	
	Numa população obteve-se desvio padrão de 2,64 com uma amostra aleatória de 49 elementos. Qual o provável erro padrão? (Obs.: O erro padrão é dado por: desvio padrão / raiz quadrada da amostra).
		
	
	0,4949 
	
	0,3771 
	
	0,2644 
	
	0,4926
	
	0,2649 
	
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 = 2,64 / √49
EP = 2,64 / 7
EP = 0,3771
	7a Questão 
	
	
	
	Suponha que a média de uma população muito grande de elementos seja 30 e o desvio pedrão desses valores seja 21. Determine o erro padrão de uma amostra de 49 elementos.
		
	
	2
	
	4
	
	3
	
	6
	
	5
	
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 = 21 / √49
EP = 21 / 7
EP = 3
	8a 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). 
		
	
	10
	
	11 
	
	7
	
	9
	
	8
	
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
Aula 08
	1a 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 200 horas. Suponha-se que seja conhecido o desvio padrão igual a 12 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)]
 
 
 
		
	
	156,53 a 256,47 
	
	198,53 a 256,47 
	
	156,53 a 201,47 
	
	112,53 a 212,47 
	
	198,53 a 201,47 
	
Explicação: 
1ª passo - Cálculo do Erro Padrão da Amostral: Erro Padrão = Desvio Padrão / Raiz quadrada da amostra 
EP = 12 / √256 
EP = 12 / 16 
EP = 0,75 
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 = 200 ¿ 1,96 x 0,75 = 198,53
limite superior = 200 + 1,96 x 0,75 = 201,47 
O Intervalo de Confiança será entre 198,53 e 201,47 horas.
	
	2a Questão 
	
	
	
	Em um dado mês, uma amostra de 30 colaboradores é 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$ 144,00. Estimamos a média dos salários para todos os empregados horistas na empresa com intervalo estimado de forma que podemos estar em 95% confiantes de que o intervalo inclui o valor médio da população. Nestas condições, o intervalo de confiança é, aproximadamente:
		
	
	736,00 a 864,00
	
	736,00 a 839,00
	
	644,00 a 839,00
	
	839,00 a 864,00
	
	736,00 a 932,00
	
Explicação: 
1ª passo - Cálculo do Erro Amostral: Erro Amostral = Desvio Padrão / Raiz quadrada da amostra 
EP = 144 / √30
EP = 144 / 5,48
EP = 26,28
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 = 788 ¿ 1,96 x 26,28 = 736,49
limite superior = 788 + 1,96 x 26,28 = 839,51 
O Intervalo de Confiança será entre 736,49 e 839,51 horas.
	
	3a Questão 
	
	
	
	Do total de alunos de uma disciplina on line que realizaram a AV1, foi retirada uma amostra de 50 estudantes. Considerando que a média amostral foi de 6,5, com desvio-padrão da amostra de 0,95 e que, para uma proporção de 95% teremos z (Número de unidades do desvio padrão a partir da média) = 1,96, qual será o intervalo de confiança de 95% para o real valor da média geral da turma.
		
	
	[ 5,25; 7,75]
	
	[6,24; 6,76] 
	
	[4,64; 8,36]
	
	[6,45; 6,55]
	
	[5,00; 8,00] 
	
Explicação: 
1ª passo - Cálculo do Erro Amostral: Erro Amostral = Desvio Padrão / Raiz quadrada da amostra 
E = 0,95 / √50 = 0,95 / 7,07 = 0,134 
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 = 6,5 ¿ 1,96 x 0,134 = 6,24
limite superior = 6,5 + 1,96 x 0,134 = 6,76 
O Intervalo de Confiança será entre 6,24 e 6,76.4a 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 100,98
	
	96,02 a 106,98
	
	99,02 a 100,98
	
	99,02 a 144,98
	
	44,02 a 144,98
	
Explicação: 
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.
	5a 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 C disse: "-Intervalos de Confiança são os quartis e o desvio padrão para encontrarmos um valor na tabela Z."
	
	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 B disse: "-Intervalos de Confiança é a probabilidade de um evento qualquer em uma pesquisa."
	
	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 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 descrever o 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.
	6a 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.
		
	
	5,45 a 6,55
	
	5,91 a 6,09 
	
	5,61 a 6,39
	
	5,72 a 6,28
	
	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.
	7a 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 II e IV são verdadeiras
	
	Todas as afirmativas são verdadeiras
	
	Somente as afirmações I e II são verdadeiras
	
	Somente as afirmações I e III são verdadeiras
	
	Somente as afirmações III e IV são verdadeiras
	
Explicação: 
Todas as afirmativas são verdadeiras, pois se caracterizam como condições do Intervalo de Confiança.
	8a Questão 
	
	
	
	A curva de Gauss, também conhecida como curva normal, tem um amplo emprego na estatística e tem como características:
		
	
	Ser assimétrica negativa e mesocúrtica.
	
	Ser assimétrica positiva e mesocúrtica.
	
	Ser simétrica e platicúrtica.
	
	Ser mesocúrtica e assintótica.
	
	Ser simétrica e leptocúrtica.
	
Explicação: 
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.
	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$ 986,15 a R$ 1.035,18 
	
	R$ 955,14 a R$ 1.029,15 
	
	R$ 991 a R$ 1.049 
	
	R$ 963,16 a R$ 1.076,84 
	
	R$ 978 a R$ 1.053 
	
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%
		
	
	7,36 a 7,64 
	
	6,00 a 9,00
	
	7,27 a 7,73 
	
	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 - Calcularos 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
	
	56,02 a 56,98
	
	96,02 a 96,98
	
	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 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 B disse: "-Intervalos de Confiança é a probabilidade de um evento qualquer em uma pesquisa."
	
	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."
	
	O Aluno E disse: "-O Desvio padrão mais a média resulta no limite do Intervalo de Confiança, sendo este o mínimo de confiabilidade."
	
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 descrever o 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
	
	5,82 a 6,18
	
	5,91 a 6,09 
	
	5,61 a 6,39
	
	5,45 a 6,55
	
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 I e III são verdadeiras
	
	Somente as afirmações III e IV são verdadeiras
	
	Todas as afirmativas são verdadeiras
	
	Somente as afirmações II e IV são verdadeiras
	
	Somente as afirmações I e II são verdadeiras
	
Explicação: 
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 leptocúrtica.
	
	Ser mesocúrtica e assintótica.
	
	Ser assimétrica positiva e mesocúrtica.
	
	Ser assimétrica negativa e mesocúrtica.
	
	Ser simétrica e platicúrtica.
	
Explicação: 
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)]
		
	
	99,02 a 144,98
	
	96,02 a 106,98
	
	44,02 a 100,98
	
	99,02 a 100,98
	
	44,02 a 144,98
	
Explicação: 
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.
Aula 09
	1a Questão 
	
	
	
	Ao estudarmos a Distribuição Normal, podemos afirmar que ela, é graficamente: 
		
	
	Uma Curva achatada em torno da Média. 
	
	Uma Curva Assimétrica Negativa. 
	
	Uma Curva Assimétrica Positiva. 
	
	Uma Curva Simétrica. 
	
	Uma Curva Simétrica com valores maiores que a Moda da Distribuição. 
	2a 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 abaixo de 1,50 metros. 
OBS: consultando a Tabela da Distribuição Normal verifica-seque:
P(0 ≤ Z ≤ 0,11) = 0,00438.
		
	
	45,62%
	
	28,77%
	
	71,23%
	
	12,35%
	
	21,23%
	
Explicação: 
Deseja-se calcular P (X ≤ 1,50). 
Para isso, utilizamos a fórmula Z = (X - Média) / Desvio Padrão.
Z = (1,50 -1,55) / 0,45
Z = -0,05 / 0,45 
Z = -0,11
Ou seja, P (X ≤ 1,50) = P (Z ≤ -0,11)
O enunciado nos fornece que P(0 ≤ Z ≤ 0,11) = 0,00438. 
Devido a simetria da Distribuição Normal temos que:
 P(-0,11 ≤ Z ≤ 0) = P(0 ≤ Z ≤ 0,11)
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 abaixo de 1,50 metros é preciso fazer 50% - 4,38% = 45,62%.
	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% 
	
	15,54%
	
	45,54% 
	
	14,46% 
	
	4,46% 
	
	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:
		
	
	30,50%
	
	50,50%
	
	10,50%
	
	20,50%
	
	40,50%
	
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.
		
	
	12,35%
	
	21,23%
	
	28,77%
	
	35,18%
	
	71,23%
	
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 
	
	
	
	Seja X uma variável contínua com distribuição normal padrão. Se a probabilidade P para X pertencente ao intervalo [0; a] é tal que P (X) = 43%, então, a probabilidade P(X>a) será igual a:
		
	
	7%
	
	93%
	
	43%
	
	57%
	
	14%
	
Explicação: 
Nas distribuições normais padronizadas a probabilidade de um valor estar acima de zero (média) é de 50%. Daí, para calcular a probabilidade de ter um valor acima de 43% é preciso fazer 50% - 43% = 7%.
	7a 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 = 1,8? (Na tabela da área sob a curva normal consta o valor 0,4641 para z=1,8).
		
	
	23,59% 
	
	13,59% 
	
	16,41%
	
	46,41% 
	
	3,59% 
	
	8a 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 (100%). A curva é simétrica em torno da média zero. Então a probabilidade de ocorrer valor menor do que zero é 0,5 (50%) e maior do que zero é 0,5 (50%). Qual probabilidade de ocorrer um valor MAIOR que z = 1,9? 
(Na tabela da área sob a curva normal consta o valor 0,471 (47,1%) para z=1,9).
 
		
	
	47,19% 
	
	22,9% 
	
	2,9% 
	
	12,9% 
	
	7,19% 
	
Explicação: 50 - 47,1 = 2,9%
	
	
	1a Questão 
	
	
	
	Seja X uma variável contínua com distribuição normal padrão. Se a probabilidade P para X pertencente ao intervalo [0; a] é tal que P (X) = 43%, então, a probabilidade P(X>a) será igual a:
		
	
	7%
	
	93%
	
	57%
	
	43%
	
	14%
	
Explicação: 
Nas distribuições normais padronizadas a probabilidade de um valor estar acima de zero (média) é de 50%. Daí, para calcular a probabilidade de ter um valor acima de 43% é preciso fazer 50% - 43% = 7%.
	2a 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 abaixo de 1,50 metros. 
OBS: consultando a Tabela da Distribuição Normal verifica-se que:
P(0 ≤ Z ≤ 0,11) = 0,00438.
		
	
	71,23%
	
	12,35%
	
	45,62%
	
	21,23%
	
	28,77%
	
Explicação: 
Deseja-se calcular P (X ≤ 1,50). 
Para isso, utilizamos a fórmula Z = (X - Média) / Desvio Padrão.
Z = (1,50 -1,55) / 0,45
Z = -0,05 / 0,45 
Z = -0,11
Ou seja, P (X ≤ 1,50) = P (Z ≤ -0,11)
O enunciado nos fornece que P(0 ≤ Z ≤ 0,11) = 0,00438. 
Devido a simetria da Distribuição Normal temos que:
 P(-0,11 ≤ Z ≤ 0) = P(0 ≤ Z ≤ 0,11)
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 abaixo de 1,50 metros é preciso fazer 50% - 4,38% = 45,62%.
	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 = 1,3? (Na tabela da área sob a curva normal consta o valor 0,4032 para z=1,3).
		
	
	40,32% 
	
	19,68% 
	
	9,68% 
	
	29,68% 
	
	19,32%
	4a 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 (100%). A curva é simétrica em torno da média zero. Então a probabilidade de ocorrer valor menor do que zero é 0,5 (50%) e maior do que zero é 0,5 (50%). Qual probabilidade de ocorrer um valor MAIOR que z = 1,9? 
(Na tabela da área sob a curva normal consta o valor 0,471 (47,1%) para z=1,9).
 
		
	
	7,19% 
	
	12,9% 
	
	47,19% 
	
	2,9% 
	
	22,9% 
	
Explicação: 50 - 47,1 = 2,9%
	
	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%
	
	12,35%
	
	28,77%
	
	21,23%
	
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 quea 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 
	
	
	
	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 ?
		
	
	2,0124
	
	1,4983
	
	1,9803
	
	- 1,9803
	
	- 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
	7a 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).
		
	
	45,54% 
	
	24,46% 
	
	4,46% 
	
	15,54%
	
	14,46% 
	
	8a 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 = 1,6? (Na tabela da área sob a curva normal consta o valor 0,4452 para z=1,6).
		
	
	15,48% 
	
	25,48% 
	
	14,52%
	
	44,52% 
	
	5,48% 
Aula 10
	1a 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 2,5 e, como 2,5 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 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 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.
	2a 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 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. 
	
	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 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 1,1 e, como 1,1 é menor que 1,96, a revista pode concluir que o anúncio 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. 
	
	3a Questão 
	
	
	
	O tempo médio, por operário, para executar uma tarefa, tem sido 100 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 = - 9 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como Z = - 5 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 7 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 6 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 8 , a hipótese nula será rejeitada. 
	4a Questão 
	
	
	
	Antes das resoluções dos exercícios, a Tutora propôs aos alunos a compreensão do conceito de Teste de Hipóteses. Portanto, nas opções abaixo há as respostas dos alunos, porém apenas uma sentença está correta. Marque a opção correta.
		
	
	Se estudarmos as Probabilidades e multiplicarmos pelo evento complementar e o resultado for menor que 1, estaremos estudando o Teste de Hipótese.
	
	O Teste de Hipóteses é um estudo estatístico baseado na análise de uma amostra, através da teoria de probabilidades, usado para avaliar determinados parâmetros que são desconhecidos numa população.
	
	O Teste de Hipótese é um estudo relacionado as Medidas de Dispersão.
	
	O teste de hipóteses é um procedimento analítico da População, através da teoria de probabilidades condicionais, usado para avaliar determinados parâmetros compreendidos em um intervalo fechado entre [0,1].
	
	Teste de Hipótese usa a tabela Z e para isso é necessário sabermos a média dos eventos envolvidos.
	
Explicação: 
A finalidade do teste de hipóteses é averiguar se os dados amostrais trazem evidências que contestam ou não uma hipótese estatística formulada. 
	5a 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 tenhadistribuição 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 1,1 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 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 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. 
	
	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 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. 
	
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.
	
	6a 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:
 
		
	
	Somente as afirmações  II e IIII são verdadeiras
	
	Todas as afirmativas são verdadeiras
	
	Somente as afirmações I e II são verdadeiras
	
	Somente as afirmações I, e III são verdadeiras
	
	Todas as afirmativas são falsas
	
Explicação: 
As afirmativas II e III são verdadeiras e a afirmativa I é falsa, pois a as hipóteses estatísticas podem ser verdadeiras ou falsas
	
	7a 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 = - 4,5 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 6,5 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como Z = - 3,5 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 5,5 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 2,5 , a hipótese nula será rejeitada. 
	8a 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 55 MPa e desvio padrão 4 MPa. Após a troca de alguns fornecedores de matérias- primas, deseja-se verificar se houve alteração na qualidade. Uma amostra de 9 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 = - 6,75 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 5,75 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 7,75 , a hipótese nula será rejeitada
	
	Como Z = - 4,75 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 3,75 , 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 - 55) / (4/3) = -5 / 1,33 = -3,75. Isso significa que a média da amostra retirada aleatoriamente está a - 3,75 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.
	1a 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 = - 5,6 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 8,6 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 7,6 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 6,6 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 9,6 , 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.
	2a Questão 
	
	
	
	O tempo médio, por operário, para executar uma tarefa, tem sido 100 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 95 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 = - 5,5 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 4,5 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 2,5 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 6,5 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como Z = - 3,5 , a hipótese nula será rejeitada. 
	3a 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 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 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. 
	
	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 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. 
	
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. 
	
	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 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 = - 4,8 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 8,8 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como Z = - 6,8 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 5,8 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 7,8 , 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.
	5a 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 = - 3,5 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 5,5 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 6,5 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como Z = - 4,5 , a hipótese nula será rejeitada. 
	6a Questão 
	
	
	
	Uma fábrica de automóveis anuncia que seus carros consomem, em média, 11 litros por 100 Km, com desvio-padrão de 0,8 litro. Uma revista decide testar essa afirmação e analisa 16 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 2,5 e, como 2,5 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 0,5 e, como 0,5 é menor que 1,96, a revista pode concluir que o anúncio 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 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 1,5 e, como 1,5 é menor que 1,96, a revista pode concluir que o anúncio é verdadeiro. 
	
Explicação: (11, 5 - 11) / (0,8/4) = 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.
	7a Questão 
	
	
	
	O tempo médio, por operário, para executar uma tarefa, tem sido 100 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 = - 7 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 8 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 6 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 9 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como Z = - 5 , a hipótese nula será rejeitada. 
	8a Questão 
	
	
	
	O tempo médio, por operário, para executar uma tarefa, tem sido 100 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 12 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 = - 5,33 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 7,33 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como Z = - 3,33 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 4,33 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 6,33 , 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).
(90 - 100) / (12/4) = -10 / 3 = -3,3. Isso significa que a média da amostra retirada aleatoriamente está a - 3,3 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.
	
Prova final 
	1a Questão (Ref.: 201705047552)
	Pontos: 1,0  / 1,0 
	Numa Instituição de Ensino, a Avaliação Institucional objetiva colher de toda a sua comunidade - alunos, docente e funcionários, as impressões relativas aos pontos fortes e fracos da instituição, de modo a poder fortalecer os pontos positivose planejar as medidas corretivas necessárias para a eliminação, ou redução, dos pontos negativos. Se a avaliação institucional tem como foco a totalidade dos participantes de sua comunidade acadêmica, esta é um exemplo de pesquisa:
		
	
	Categórica
	
	Populacional
	
	Amostral
	
	Estratificada
	
	Documental
	2a Questão (Ref.: 201702799219)
	Pontos: 1,0  / 1,0 
	A Estatística é uma ferramenta matemática muito utilizada em vários setores da sociedade, organizando dados de pesquisas e apresentando informações claras e objetivas. Considere a seguinte situação: Às pessoas presentes em um evento automobilístico foi feita a seguinte pergunta: Qual a sua marca de carro preferida? As marcas eram A, B, C, D, E, F, G e a frequência absoluta correspondeu à seguinte: 4-3-6-1-3-2-5. Com base nos dados acima, construa a FREQUENCIA ABSOLUTA ACUMULADA: 
		
	
	4-8-13-14-17-19-24
	
	4-7-13-14-17-19-24
	
	4-7-13-14-17-20-24
	
	4-7-13-15-16-19-24
	
	4-7-14-15-17-19-24
	3a Questão (Ref.: 201702398017)
	Pontos: 1,0  / 1,0 
	Os números a seguir representam o Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA), no período compreendido entre janeiro a maio de 2012. Qual é a média da inflação nesse período? jan-12: 0,56% / fev-12: 0,45% / mar-12: 0,21% / abr-12: 0,64% / mai-12: 0,36%
		
	
	0,52%
	
	0,44%
	
	0,48%
	
	0,46%
	
	0,50%
	
	4a Questão (Ref.: 201702452064)
	Pontos: 1,0  / 1,0 
	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
	
	85
	
	90
	
	80,5
	
	88
	5a Questão (Ref.: 201702828633)
	Pontos: 1,0  / 1,0 
	A folha de pagamento de uma empresa possui amplitude total de R$ 1.500,00. Se o menor salário da folha é de R$ 850,00, o maior salário será de:
		
	
	R$ 2.550,00
	
	R$ 1.175,00
	
	R$ 2.066,00
	
	R$ 2.150,00 
	
	R$ 2.350,00
	6a Questão (Ref.: 201702457507)
	Pontos: 1,0  / 1,0 
	Gráfico construído a partir de figuras ou conjuntos de figuras representativas da intensidade ou das modalidades do fenômeno.
		
	
	Pareto
	
	Boxplot
	
	Dispersão 
	
	Setores
	
	Pictograma 
	7a Questão (Ref.: 201703107344)
	Pontos: 1,0  / 1,0 
	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 1,44 com uma amostra aleatória de 64 elementos. Qual o provável erro padrão?
		
	
	0,22
	
	0,38
	
	0,28
	
	0,18
	
	0,12
	8a Questão (Ref.: 201703133889)
	Pontos: 1,0  / 1,0 
	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
	
	96,02 a 106,98
	
	44,02 a 100,98
	
	99,02 a 100,98
	
	99,02 a 144,98
	9a Questão (Ref.: 201703133936)
	Pontos: 1,0  / 1,0 
	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 = 1,1? 
(Na tabela da área sob a curva normal consta o valor 0,364 (36,4%) para z=1,1).
 
		
	
	18,6% 
	
	11,6% 
	
	36,6% 
	
	26,6% 
	
	13,6% 
	
	10a Questão (Ref.: 201702960308)
	Pontos: 1,0  / 1,0 
	O tempo médio, por operário, para executar uma tarefa, tem sido 100 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 = - 8 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 6 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 9 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como Z = - 7 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 5 , a hipótese nula será rejeitada.