Teste do Conhecimento 6_10Aula

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1.
		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 1,71 com uma amostra aleatória de 81 elementos. Qual o provável erro padrão?
	
	
	
	0,22
	
	
	0,39
	
	
	0,29
	
	
	0,12
	
	
	0,19
	
	
	
	 
		
	
		2.
		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?
	
	
	
	0,35
	
	
	0,25
	
	
	0,15
	
	
	0,12
	
	
	0,22
	
	
	
	 
		
	
		3.
		Seja uma população infinita com desvio padrão de 12 Retirando-se uma amostra de 36 dados, o erro padrão da distribuição é de:
	
	
	
	4
	
	
	2
	
	
	5
	
	
	1
	
	
	3
	
	
	
	 
		
	
		4.
		Inferência estatística é um ramo da Estatística cujo objetivo é fazer afirmações a partir de um conjunto de valores representativo (amostra) sobre um universo. Tal tipo de afirmação deve sempre vir acompanhada de uma medida de precisão sobre sua veracidade. Para realizar este trabalho o estatístico coleta informações de dois tipos, experimentais (as amostras) e aquelas que obtêm na literatura. As duas principais escolas de inferência são a inferência frequentista (ou clássica) e a inferência bayesiana.
Qual o motivo se usa a Inferência Estatística ?
	
	
	
	montar a tabela de distribuição normal
	
	
	organizar os dados de uma tabela
	
	
	tirar conclusões acerca da população usando informação de uma amostra
	
	
	induzir o resultado de uma pesquisa
	
	
	aproximar o valor do desvio padrão quando não é conhecido
	
	
	
	 
		
	
		5.
		O nível de significância, em um teste de hipótese, corresponde:
	
	
	
	à chance de rejeitarmos a hipótese alternativa quando  ela é verdadeira.
	
	
	à probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira.
	
	
	à chance de cometermos o erro tipo II, que corresponde a aceitar a hipótese nula quando ela é falsa.
	
	
	à probabilidade de não cometermos o erro tipo I.
	
	
	ao nível de confiança que podemos ter no resultado obtido.
	
Explicação:
O nível de significância de um teste de hipótese corresponde à probabilidade de cometermos o erro tipo I, que corresponde a rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira.
	
	
	
	 
		
	
		6.
		Seja uma população infinita com desvio padrão de 2 Retirando-se uma amostra de 16 dados, o erro padrão da distribuição é de:
	
	
	
	0,2
	
	
	0,1
	
	
	0,5
	
	
	0,3
	
	
	0,4
	
	
	
	 
		
	
		7.
		Um intervalo com 95% de confiança foi calculado para estimar o tempo médio de vida de certo tipo de componente eletrônico. O resultado obtido, em horas, foi
IC95%: (1.250 ; 1.680)
A média amostral e a margem de erro que compuseram os cálculos desse intervalo são, respectivamente,
 
	
	
	
	430 e 215 horas.
	
	
	1.465 e 430 horas.
	
	
	1.680 e 430 horas.
	
	
	1.465 e 215 horas.
	
	
	1.250 e 430 horas.
	
Explicação:
Os limites do intervalo de confiança são calculados a partir da média amostral, subtraindo e somando o valor da margem de erro. O limite inferior de 1.250 horas, por exemplo, é resultado do processo de subtrair a margem de erro da média amostral. Sendo assim, a margem de erro (E) corresponde à metade da amplitude do intervalo, ou seja,
E = (1.680 ¿ 1.250) / 2 = 215 horas.
A média amostral corresponde, portanto, à média dos limites do intervalo. Logo, seu valor é 1.465 horas
	
	
	
	 
		
	
		8.
		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).
	
	
	
	14
	
	
	12
	
	
	9
	
	
	13
	
	
	11
	
	
 
		
	
		1.
		Em uma amostra média 5,0, e erro padrão de 0,5, determine o intervalo de confiança de forma que podemos estar em 90% confiantes de que o mesmo inclui o valor médio da população.
	
	
	
	4,02 e 5,82
	
	
	4,02 e 5,98
	
	
	4,18 e 5,66
	
	
	4,18 e 5,88
	
	
	4,18 e 5,82
	
	
	
	 
		
	
		2.
		Uma firma emprega 600 vendedores. Numa amostra aleatória de 100 notas de despesas numa semana em dezembro, um auditor constatou uma despesa média de R$ 200,00 e desvio padrão (s) igual a R$ 30,00. Utilizando-se dessas informações e considerando um nível de confiança de 95%, é correto afirmar que:
	
	
	
	o cálculo do intervalo com 95% de confiança para a verdadeira média de despesas não será possível, pois não informações suficientes no enunciado.
	
	
	essa amostra não é suficiente para estimar a média real das despesas dos vendedores daquela semana.
	
	
	nessa semana, a média real de despesas foi exatamente igual a R$ 200,00.
	
	
	a verdadeira média de despesa, na semana em questão, certamente será um valor menor que R$ 201,00.
	
	
	a média real de despesas dessa semana não será maior que R$ 206,00.
	
Explicação:
A despesa média na semana em questão pode ser estimada pelo intervalo de confiança para a média, que é dado por:
 
Os limites desse intervalo são:
Limite Superior: 200,00 + 5,88 = 205,88
Limite Inferior: 200,00 ¿ 5,88 = 194,12        
A conclusão, com confiança de 95%, é que a despesa média real (média verdadeira, populacional das despesas) é um valor entre R$ 194,12 e R$ 205,88. Isso nos leva a concluir que a ¿a média real de despesas dessa semana não será maior que R$ 206,00¿.
	
	
	
	 
		
	
		3.
		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)]
 
 
 
	
	
	
	198,53 a 201,47
	
	
	156,53 a 256,47
	
	
	156,53 a 201,47
	
	
	198,53 a 256,47
	
	
	112,53 a 212,47
	
	
	
	 
		
	
		4.
		Em uma amostra com as notas de estatística de 50 estudantes foi obtida uma média de 6,5, e um desvio padrão da amostra de 1,2. Determine o intervalo de confiança para a média de todos os alunos dessa universidade de tal forma que possamos estar 99% confiantes de que o intervalo inclui o valor médio da população. Considere o número de unidades de desvio padrão a partir da média para 99% = 2,58.
	
	
	
	O Intervalo de Confiança está entre 6,06 e 6,94
	
	
	O Intervalo de Confiança está entre6,02 e 6,90
	
	
	O Intervalo de Confiança está entre 6,00 e 6,88
	
	
	O Intervalo de Confiança está entre 6,16 e 7,04
	
	
	O Intervalo de Confiança está entre 6,26 e 7,14
	
	
	
	 
		
	
		5.
		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 932,00
	
	
	644,00 a 839,00
	
	
	839,00 a 864,00
	
	
	736,00 a 839,00
	
	
	
	 
		
	
		6.
		Para testar se a proporção de falhas em um processo de manufatura é da ordem de 7%, um engenheiro de qualidade selecionou uma amostra de 32 itens produzidos através desse processo e obteve o seguinte intervalo de confiança para sua proporção real de falhas: IC95%: (7,5% ; 14,5%).
Com base no resultado obtido pelo engenheiro, é correto afirmar que
	
	
	
	a chance de que a proporção real de falhas desse processo seja superior a 7,5% é de 95%.
	
	
	com uma confiança de 95% podemos concluir que a proporção real de falhas desse processo é superior a 7%.
	
	
	há probabilidade de 47,5% de que a proporção real de falhas do processo seja inferior a 7%.
 
	
	
	há uma probabilidade de 5% da real proporção de falhas do processo superar os 7%.
	
	
	certamente a proporção real de falhas do processo é superior a 7%.
	
Explicação:
Como o valor mínimo do intervalo é 7,5%, ou seja, supera os 7% anunciados no início do problema e o seu nível de confiança é de 95%, podemos concluir (com esse nível) que a verdadeira proporção pode assumir qualquer valor entre 7,5% e 14,5%. Portanto, com uma confiança de 95% podemos concluir que a proporção real de falhas desse processo é superior a 7%.
	
	
	
	 
		
	
		7.
		Em uma amostra de média 4,0, e erro padrão de 0,1, determine o intervalo de confiança de forma que podemos estar em 95% confiantes de que o mesmo inclui o valor médio da população.
	
	
	
	3,90 e 4,50
	
	
	3,80 e 4,50
	
	
	3,80 e 4,20
	
	
	3,90 e 4,20
	
	
	3,60 e 4,70
	
	
	
	 
		
	
		8.
		Em uma amostra de média 5,0, e erro padrão de 0,5, determine o intervalo de confiança de forma que podemos estar em 99% confiantes de que o mesmo inclui o valor médio da população.
	
	
	
	3,81 e 6,29
	
	
	3,81 e 6,02
	
	
	3,71 e 6,02
	
	
	3,71 e 6,29
	
	
	3,67 e 6,55
	
	
	
	
		1.
		Uma pesquisa de uma revista especializada em ecologia, perguntou aos respondentes se eles acreditavam em rótulos ecologicamente corretos nos produtos de limpeza. Em mais de 1000 adultos pesquisados, 498 responderam sim. Nós poderíamos testar se a proporção de respondentes que acreditam nestes rótulos é de no mínimo 50%. Então pergunta-se , a hipótese alternativa correta para o teste é:
	
	
	
	e ) p < .50
	
	
	c ) p ≥ .50
	
	
	b ) p ≤ .50
	
	
	d ) p > .50
	
	
	a ) p = .50
	
	
	
	 
		
	
		2.
		Uma determinada empresa anunciou que a média de salários em uma linha de produção nos últimos 3 meses foi de R$ 9.000,00. Uma empresa de pesquisa extraiu uma amostra aleatória de 50 colaboradores daquele grupo, encontrando um salário médio de R$ 8.000,00, com desvio-padrão de R$ 1.000,00. Teste a afirmação da empresa, contra a alternativa de que o salário médio é inferior a R$ 9.000,00, com um nível de significância de 5%.
	
	
	
	Como z = - 0,17 a hipótese nula não será rejeitada.
	
	
	Como z = - 7,07 a hipótese nula será rejeitada.
	
	
	Como z = - 9,07 a hipótese nula será rejeitada.
	
	
	Como z = - 1,17 a hipótese nula não será rejeitada.
	
	
	Como z = - 7,07 a hipótese nula não será rejeitada.
	
	
	
	 
		
	
		3.
		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 56 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 = - 7,8 , 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 = - 4,8 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	
	
	 
		
	
		4.
		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
	
	
	Todas as afirmativas são verdadeiras
	
	
	Somente as afirmações I e II são verdadeiras
	
	
	Somente as afirmações  II e IIII são verdadeiras
	
	
	Somente as afirmações I, e III são verdadeiras
	
	
	
	 
		
	
		5.
		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.
	
	
	
	 
		
	
		6.
		Uma associação de empresas da indústria da construção em nosso município anunciou que a média de comunicações de acidentes ou doenças do trabalho por ano, nos últimos 5 anos, foi de 60 comunicações. Foi então realizada uma pesquisa que utilizou uma amostra de 49 empresas desse segmento e medido o número médio de 50 comunicações de acidentesou doenças por ano, com um desvio-padrão de 20 comunicações. Considerando um teste de hipótese com um nível de significância de 5%, assinale a afirmativa correta:
	
	
	
	Como z = - 3,5 a hipótese nula não será rejeitada.
	
	
	Como z = - 1,3 a hipótese nula será rejeitada.
	
	
	Como z = - 1,3 a hipótese nula não será rejeitada.
	
	
	Como z = 1,7 a hipótese nula será rejeitada.
	
	
	Como z = - 3,5 a hipótese nula será rejeitada.
	
	
	
	 
		
	
		7.
		Uma fábrica de biscoito anuncia que em média um pacote de biscoito tem 220 cal, com desvio padrão de 20 cal. Uma revista de nutrição resolveu fazer o teste usando 16 pacotes de biscoito, obtendo 225 cal de média.  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 = 1,9, H0 será aceita
	
	
	Como Z = 1,7, H0 será aceita
	
	
	Como Z = 1,5, H0 será aceita
	
	
	Como Z = 1, H0 será aceita
	
	
	Como Z = 1,55, H0 será aceita
	
	
	
	 
		
	
		8.
		Uma fábrica de biscoito anuncia que em média um pacote de biscoito tem 120 cal, com desvio padrão de 12 cal. Uma revista de nutrição resolveu fazer o teste usando 20 pacotes de biscoito, obtendo 125 cal de média.  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 = 1,53, H0 é aceita
	
	
	Como Z = 1,92, H0 é aceita
	
	
	Como Z = 1,33, H0 é aceita
	
	
	Como Z = 1,76, H0 é aceita
	
	
	Como Z = 1,82, H0 é aceita
	
	
 
		
	
		1.
		Com base na figura abaixo que representa um diagrama de dispersão de duas variáveis quantitativas pode-se afirmar que:
	
	
	
	
	As variáveis são inversamente proporcionais e tem correlação linear positiva.
	
	
	As variáveis são inversamente proporcionais e tem correlação linear negativa.
	
	
	As variáveis são diretamente proporcionais e tem correlação linear positiva.
	
	
	As variáveis são diretamente proporcionais e tem correlação linear negativa.
	
	
	As variáveis não tem correlação linear.
	
	
	
	 
		
	
		2.
		A regressão linear e a correlação estão relacionadas, mas são diferentes por que:
	
	
	
		a regressão linear analisa a interação de inúmeras variáveis e a correlação, a reta que representa essas variáveis;
	
	
		quando se faz uma regressão, não é possível determinar que a linha passe sobre um determinado ponto, principalmente pela origem, só na correlação;
	
	
		o coeficiente de correlação e a regressão linear são números puros, usados para classificar a correlação e a regressão em perfeita ou não.
	
	
	na representação gráfica de uma regressão é importante sempre colocar, no eixo das abscissas, a variável dependente e, no eixo das ordenadas, a variável independente. Na correlação é exatamente o contrário;
	
	
		a regressão linear encontra a reta que melhor prevê y em função de x, ao passo que a correlação quantifica quão bem x e y variam em conjunto;
	
	
	
	 
		
	
		3.
		Na análise do comportamento de duas variáveis, o diagrama de dispersão pode ser utilizado para
	
	
	
	verificar qual das duas variáveis apresenta maior dispersão.
	
	
	obter o desvio-padrão do conjunto formado pelos valores das duas variáveis.
	
	
	avaliar o grau e o tipo de correlação existentes entre essas variáveis.
	
	
	avaliar o coeficiente de variação de cada uma dessas variáveis.
	
	
	comparar as médias dessas variáveis.
	
Explicação:
O diagrama de dispersão é o gráfico que mostra a associação entre os valores de duas variáveis e, portanto, nos permite avaliar o tipo de associação/correlação existente entre elas e o grau dessa associação.
	
	
	
	 
		
	
		4.
		Qual dos valores do coeficiente de correlação (r) dados abaixo,  representa a melhor associação de uma variavel em relação a outra variavel?
	
	
	
	2,50
	
	
	-0,77
	
	
	0,68
	
	
	1,18
	
	
	-0,55
	
	
	
	 
		
	
		5.
		Para constatar como a perda de peso pode estar relacionada a exercícios diários de caminhada, a academia FIT-FAT fez um levantamento e anotou os valores médios de um grupo de alunos, durante um certo período de tempo. Os resultados observados consideraram caminhadas de 30 a 85 minutos por dia e perda de peso de 0,05 a 1,7 quilos por semana. Do levantamento resultou um coeficiente de correlação linear r=0,9618 e uma equação de regressão Y=0,0326X-0,8375, com X em minutos por dia e Y em quilos por semana. Então, a perda de peso estimada (em quilos por semana) para um aluno que faça caminhadas de 72 minutos por dia é:
	
	
	
		1,51
	
	
		3,81
	
	
		2,18
	
	
		2,51
	
	
		3,18
	
	
	
	 
		
	
		6.
		A correlação entre duas variáveis, X e Y, é +0,89. Analise as sentenças abaixo e marque a única CORRETA para a relação entre estas duas características
	
	
	
	A correlação é alta e diretamente proporcional, ou seja, quando X aumenta Y aumenta. O gráfico para essas variáveis é ascendente.
	
	
	A correlação é alta e inversamente proporcional, ou seja, quando X aumenta Y diminui. O gráfico para essas variáveis é ascendente.
	
	
	A correlação é baixa e diretamente proporcional, ou seja, quando X aumenta Y aumenta. O gráfico para essas variáveis é descendente.
	
	
	A correlação é alta e inversamente proporcional, ou seja, quando X aumenta Y diminui. O gráfico para essas variáveis é descendente.
	
	
	A correlação é baixa e inversamente proporcional, ou seja, quando X aumenta Y aumenta. O gráfico para essas variáveis é descendente.
	
	
	
	 
		
	
		7.
		Pretendendo estudar a relação entre as variáveis "anos de estudo (X= 4, 8, 10, 14)" e "meses à procura de um emprego (Y= 12, 8, 6, 3)" de 4 trabalhadores, a Consultoria S.A calculou o coeficiente de correlação de Pearson. Utilizando duas casas decimais, qual o coeficiente apurado?
	
	
	
	1
	
	
	-0,58
	
	
	0,38
	
	
	0,85
	
	
	-1
	
	
	
	 
		
	
		8.
		A correlação entre duas variáveis, X e Y, é -0,96. Analise as sentenças abaixo e marque a única CORRETA para a relação entre estas duas características
	
	
	
	A correlação é alta e inversamente proporcional, ou seja, quando X aumenta Y diminui. O gráfico para essas variáveis é ascendente.
	
	
	A correlação é alta e inversamente proporcional, ou seja, quando X aumenta Y diminui. O gráfico para essas variáveis é descendente.
	
	
	A correlação é baixa e inversamente proporcional, ou seja, quando X aumenta Y aumenta. O gráfico para essas variáveis é descendente.
	
	
	A correlação é alta e diretamente proporcional, ou seja, quando X aumenta Y aumenta. O gráfico para essas variáveis é ascendente.
	
	
	A correlação é baixa e diretamente proporcional, ou seja, quando X aumenta Y aumenta. O gráfico para essas variáveis é descendente.
	
 
		
	
		1.
		Uma moeda honesta é lançada 3 vezes, a probabilidade de sair duas caras e uma coroa é:
	
	
	
	25,0%
	
	
	75,0%
	
	
	20,0%
	
	
	37,5%
	
	
	50,0%
	
	
	
	 
		
	
		2.
		A produção mensal de uma fábrica de automóveistem distribuição aproximadamente normal, com média de 500 unidades/mês e desvio-padrão de 50 unidades. Determine a probabilidade de que, em um mês, a produção seja de no máximo 460 unidades. (Tabela Z para 0,8 = 0,2881).
	
	
	
	50%
	
	
	78,81%
	
	
	28,81%
	
	
	21,19%
	
	
	71,19%
	
	
	
	 
		
	
		3.
		O número de pessoas que almoçam num determinado restaurante é aproximadamente normal com média de 350 e desvio padrão de 35 pessoas, por dia. Com o auxílio da tabela de distribuição normal padrão, determine o valor aproximado da probabilidade de que, em um dia qualquer, sejam atendidas mais de 400 pessoas.
	
	
	
	15,28%
	
	
	7,64%
	
	
	92,36%
	
	
	42,36%
	
	
	84,72%
	
	
	
	 
		
	
		4.
		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. Para que são usados os Intervalos de confiança?
	
	
	
	São usados para decidir a confiabilidade de uma estimativa.
	
	
	São usados para indicar a inconfiabilidade de uma estimativa.
	
	
	São usados para analisar a confiabilidade de uma estimativa.
	
	
	São usados para medir a confiabilidade de uma estimativa.
	
	
	São usados para indicar a confiabilidade de uma estimativa.
	
	
	
	 
		
	
		5.
		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 MENOR que z = 1,1?
(Na tabela da área sob a curva normal consta o valor 0,364 (36,4%) para z=1,1).
	
	
	
	86,4%
	
	
	11,4%
	
	
	26,4%
	
	
	36,4%
	
	
	18,4%
	
	
	
	 
		
	
		6.
		Os balancetes semanais realizados em uma empresa mostraram que o lucro realizado segue uma distribuição normal com média R$ 50.000,00 e desvio-padrão R$ 7.000,00. Qual a probabilidade de que na próxima semana o lucro seja maior que R$ 65.000,00:
	
	
	
	6,65%
	
	
	4,32%
	
	
	0,65%
	
	
	8,88%
	
	
	1,62%
	
	
	
	 
		
	
		7.
		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.
	
	
	
	5,61 a 6,39
	
	
	5,72 a 6,28
	
	
	5,45 a 6,55
	
	
	5,91 a 6,09
	
	
	5,82 a 6,18
	
	
	
	 
		
	
		8.
		Ao estudarmos a Distribuição Normal, podemos afirmar que ela, é graficamente:
	
	
	
	Uma Curva Assimétrica Positiva.
	
	
	Uma Curva Simétrica.
	
	
	Uma Curva Simétrica com valores maiores que a Moda da Distribuição.
	
	
	Uma Curva Assimétrica Negativa.
	
	
	Uma Curva achatada em torno da Média.