ESTATISTICA APLICADA UNI III

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ESTATÍSTICA APLICADA 5390-60_59101_R_20192 CONTEÚDO
Usuário samantha.almeida1 @unipinterativa.edu.br
Curso ESTATÍSTICA APLICADA
Teste QUESTIONÁRIO UNIDADE III
Iniciado 30/09/19 14:36
Enviado 30/09/19 15:06
Status Completada
Resultado da
tentativa
4 em 4 pontos  
Tempo decorrido 30 minutos
Resultados
exibidos
Todas as respostas, Respostas enviadas, Respostas corretas, Comentários, Perguntas
respondidas incorretamente
Pergunta 1
Resposta
Selecionada:
c.
Respostas: a.
b.
c.
Aparentemente, o consumo de energia elétrica residencial e a renda das famílias estão
correlacionados. Para veri�car se isso é verdade e qual o nível de correlação eventual,
levantaram-se as informações da tabela a seguir, referentes a onze famílias entrevistadas ao
acaso. 
 
Considerando-se esses dados é possível a�rmar que:
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é positiva forte com
coe�ciente de correlação igual a 0,849.
Não existe correlação entre essas duas variáveis, visto que o coe�ciente de
correlação é igual a 0,085.
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é negativa forte com
coe�ciente de correlação igual a −0,849.
UNIP EAD BIBLIOTECAS MURAL DO ALUNO TUTORIAISCONTEÚDOS ACADÊMICOS
0,4 em 0,4 pontos
samantha.almeida1 @unipinterativa.edu.br
d.
e.
Feedback da
resposta:
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é positiva forte com
coe�ciente de correlação igual a 0,849.
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é positiva forte com
coe�ciente de correlação igual a 0,948.
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é positiva média com
coe�ciente de correlação igual a 0,686.
Resposta: C 
Comentário: o quadro a seguir contém as informações para a aplicação da
expressão do coe�ciente de Pearson. 
Pergunta 2
Resposta
Selecionada:
b.
O gerente de logística de uma transportadora defende a tese de que os veículos de sua
frota apresentam consumo de combustível variável de acordo com o tempo de intervalo
entre manutenções. Para tanto, montou uma tabela com dados que relacionavam o tempo
sem manutenção do veículo (em dias) e o consumo que ele apresentava (em quilômetros
por litro), mostrada a seguir: 
 
Considerando-se esses dados é possível a�rmar que:
0,4 em 0,4 pontos
Respostas: a.
b.
c.
d.
e.
Feedback da
resposta:
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é negativa forte com
coe�ciente de correlação igual a −0,907.
Não existe correlação entre essas duas variáveis, visto que o coe�ciente de
correlação é igual a 0,097.
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é negativa forte com
coe�ciente de correlação igual a −0,907.
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é positiva forte com
coe�ciente de correlação igual a 0,907.
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é positiva forte com
coe�ciente de correlação igual a 0,858.
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é negativa média com
coe�ciente de correlação igual a 0,598.
Resposta: B 
Comentário: o quadro a seguir contém as informações para a aplicação da
expressão do coe�ciente de Pearson. 
Pergunta 3
A tabela apresentada relaciona oito observações feitas da produção diária com o estoque
�nal diário de uma empresa. Deseja-se saber se essas variáveis têm correlação. 
0,4 em 0,4 pontos
Resposta
Selecionada:
e.
Respostas: a.
b.
c.
d.
e.
Feedback da
resposta:
 
Considerando-se esses dados é possível a�rmar que:
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é negativa média com
coe�ciente de correlação igual a 0,608.
Não existe correlação entre essas duas variáveis, visto que o coe�ciente de
correlação é igual a 0,806.
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é negativa forte com
coe�ciente de correlação igual a −0,608.
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é positiva forte com
coe�ciente de correlação igual a 0,608.
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é positiva forte com
coe�ciente de correlação igual a 0,806.
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é negativa média com
coe�ciente de correlação igual a 0,608.
Resposta: E 
Comentário: o quadro a seguir contém as informações para a aplicação da
expressão do coe�ciente de Pearson. 
Pergunta 4 0,4 em 0,4 pontos
Resposta Selecionada: d. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Feedback da
resposta:
O consumo de energia elétrica residencial e a renda das famílias mostrados na tabela a
seguir estão correlacionados positivamente com um coe�ciente de 0,849. 
 
A equação de regressão linear é, portanto:
Resposta: D 
Comentário: o cálculo é feito pelos passos: 
1º passo: cálculo da média e do desvio padrão da variável x: 
 
  
2º passo: cálculo da média e do desvio padrão da variável y: 
Pergunta 5
Resposta Selecionada: e. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Feedback da
resposta:
A partir dos dados da tabela, o gerente de logística de uma transportadora de�niu que há
correlação entre o consumo de combustível dos veículos de sua frota com o tempo de
intervalo entre manutenções, e essa correlação é expressa pelo coe�ciente -0,907. 
 
A equação de regressão linear é, portanto:
.
Resposta: E 
Comentário: o cálculo é feito pelos passos: 
1º passo: cálculo da média e do desvio padrão da variável x: 
0,4 em 0,4 pontos
 
2º passo: cálculo da média e do desvio padrão da variável y: 
Pergunta 6
Resposta Selecionada: a. 
Respostas: a. 
b. 
Os estoques no �nal do dia em uma empresa estão correlacionados com a produção
também diária pelo coe�ciente positivo médio igual a 0,608; determinado pelos dados da
tabela a seguir: 
 
Nessas condições, a equação de regressão linear será:
0,4 em 0,4 pontos
c. 
d. 
e. 
Feedback da
resposta:
Resposta: A 
Comentário: o cálculo é feito pelos passos: 
1º passo: cálculo da média e do desvio padrão da variável x: 
 
2º passo: cálculo da média e do desvio padrão da variável y: 
 
  
Pergunta 7
Resposta Selecionada: b. 
Respostas: a. 
b. 
O consumo de energia elétrica residencial (dado em kWh) e a renda das famílias (dadas em
milhares de reais) em determinada região estão correlacionados e apresentam a seguinte
equação de regressão linear: 
. Considerando verdadeira essa relação, podemos estimar que uma
família com renda mensal de R$ 18.500,00 deva consumir de energia elétrica em torno de:
370 kWh 
350 kWh
370 kWh
0,4 em 0,4 pontos
c. 
d. 
e. 
Feedback da
resposta:
390 kWh
420 kWh
450 kWh
Resposta: B 
Comentário: a solução é obtida pela substituição da variável independente
x pelo valor numérico estabelecido, ou seja: 
Pergunta 8
Resposta Selecionada: a. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Feedback da
resposta:
Uma transportadora sabe que o intervalo entre manutenções de um veículo e seu consumo
de combustível estão correlacionados e a expressão de regressão linear que ela usa para
essa análise é dado por: . A empresa não deseja que seus veículos
tenham um consumo de menos do que 12 km/L. Assim sendo, o intervalo máximo entre
manutenções deveria ser de, aproximadamente:
190 dias.
190 dias.
160 dias.
210 dias.
90 dias.
30 dias.
Resposta: A 
Comentário: a solução é obtida pela substituição da variável dependente y
pelo valor numérico estabelecido, ou seja: 
Pergunta 9
O Departamento de Controle de Qualidade de uma confecção de roupas fez um plano de
redução do índice de 2ª qualidade de 18 meses. Os índices dos primeiros 12 meses estão
relacionados na tabela a seguir. 
 
Considerando que o plano continue com o mesmo sucesso até o �nal do prazo, estima-se
que o índice de 2ª qualidadeno �nal do 18º mês será de:
0,4 em 0,4 pontos
0,4 em 0,4 pontos
Resposta Selecionada: d. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Feedback
da
resposta:
1,39%.
1,32%.
1,34%.
1,37%.
1,39%.
1,42%.
Resposta: D 
Comentário: obtemos a solução calculando a equação de regressão linear e,
posteriormente, aplicando-a no 18º mês: 
 
Aplicando-se na expressão obtida o valor x = 12 (seguindo a numeração da
tabela o 18º mês corresponde a x = 12), tem-se:
Pergunta 10
No ano passado, as vendas de um produto de grande estabilidade de mercado estão
representadas no grá�co a seguir. 
0,4 em 0,4 pontos
Segunda-feira, 30 de Setembro de 2019 15h07min13s BRT
Resposta Selecionada: c. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Feedback
da
resposta:
 
A partir desses dados, podemos estimar que em março deste ano serão vendidas:
2711.
2600.
2650.
2711.
2820.
2845.
Resposta: C 
Comentário: obtemos a solução calculando a equação de regressão linear e,
posteriormente, aplicando-a no 9º mês: 
 
Aplicando-se na expressão obtida o valor x = 9 (seguindo a numeração da
tabela o 9º mês corresponde a março), tem-se:
← OK