analise de dados 9

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 ANÁLISE DE DADOS
9a aula
 
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Exercício: CCE1855_EX_A9_201809031745_V1 15/05/2020
Aluno(a): CRISTIANE DO NASCIMENTO TORRES 2020.1 - F
Disciplina: CCE1855 - ANÁLISE DE DADOS 201809031745
 
 1a Questão
No gráfico de dispersão entre a variável gasto com alimentação (em unidades monetárias) e renda familiar para uma amostra de
25 famílias, pode-se observar que:
Não há indício de relação linear entre as variáveis.
Há um forte indício de relação linear decrescente entre as variáveis.
 Há um forte indício de relação linear crescente entre as variáveis.
 Há indícios de uma relação linear fraca entre as variáveis.
Há indícios de uma relação curvilínea entre as variáveis.
Respondido em 15/05/2020 23:37:36
 
 
 2a Questão
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
3,18
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2,51
2,18
Respondido em 15/05/2020 23:37:39
 
 
 3a Questão
O setor de qualidade de uma empresa realiza levantamentos diários de um
conjunto de variáveis para avaliar o grau de associação entre elas. Duas dessas
variáveis são número diário de interrupções na produção e quantidade de itens
produzidos com defeito no acabamento. Diariamente, são produzidos 1.000 itens.
Com os dados obtidos ao longo de 30 dias, considerando o número diário de
interrupções na produção como variável explicativa x e a quantidade de itens
produzidos com defeito no acabamento como variável y, foi realizado um estudo
de correlação e regressão que levaram aos seguintes resultados:
coeficiente de correlação de Pearson: 0,87
coeficiente de inclinação: 2,5
intercepto: 1,7
A estimativa da quantidade de itens com defeito no acabamento em um dia em
que houve 10 interrupções na produção é de aproximadamente:
19
 27
 34
20
31
Respondido em 15/05/2020 23:37:44
 
 
Explicação:
Para obter a estimativa solicitada, basta utilizar a equação da reta ajustada que, de acordo com as informações fornecidas é
y=1,7+2,5x.
Substituindo x por 10, temos:
y=1,7+2,5∙10=26,7
 
 
 4a Questão
O setor de qualidade de uma empresa realiza levantamentos diários de um
conjunto de variáveis para avaliar o grau de associação entre elas. Duas dessas
variáveis são número diário de interrupções na produção e quantidade de itens
produzidos com defeito no acabamento. Diariamente, são produzidos 1.000 itens.
Com os dados obtidos ao longo de 30 dias, considerando o número diário de
interrupções na produção como variável explicativa x e a quantidade de itens
produzidos com defeito no acabamento como variável y, foi realizado um estudo
de correlação e regressão que levaram aos seguintes resultados:
coeficiente de correlação de Pearson: 0,87
coeficiente de inclinação: 2,5
intercepto: 1,7
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Para cada interrupção a mais ocorrida na produção em determinado dia, espera-
se que haja:
 um aumento entre 2 e 3 itens com defeito no acabamento.
um aumento próximo de 2,5% na quantidade de itens com defeito no acabamento.
um aumento em torno de 1,7% na quantidade de itens com defeito no acabamento.
uma diminuição no percentual de itens com defeitos no acabamento.
 um aumento em torno de 0,87% no percentual de itens com defeitos no acabamento.
Respondido em 15/05/2020 23:38:08
 
 
Explicação:
O coeficiente de inclinação da reta de regressão indica a variação de y para cada aumento de uma unidade em x. Nesse caso, para
cada interrupção a mais, espera-se que a quantidade de itens com defeito no acabamento aumento em torno de 2,5. Portanto,
consideramos uma aumento entre 2 e 3 itens.
 
 
 5a Questão
Podemos afirmar que a existência de algum relacionamento entre duas variáveis, em um estudo Estatístico, e presente na Análise
de Dados é denominada: 
Desvio Padrão
Variância
Distribuição Normal
 Mediana
 Correlação
Respondido em 15/05/2020 23:38:17
 
 
Explicação:
Correlação é um estudo associando duas variáveis.
 
 
 6a Questão
Após a realização de um levantamento sobre os preços (X, em reais) praticados
para um determinado produto e os respectivos volumes de vendas (Y, em
milhares de unidades), foi feito o ajuste de uma reta de regressão envolvendo
essas variáveis obtendo-se como resultado a seguinte equação:
Y=1,2+0,5⋅X
 
Considerando a relação entre X e Y dada pela equação acima, qual deve ser o
preço praticado para que a estimativa do volume de vendas seja de 3.000
unidades?
 
 
 R$ 3,60
R$ 6,20
R$ 5,30
R$ 4,50
 R$ 7,40
Respondido em 15/05/2020 23:38:23
 
 
Explicação:
Devemos substituir, na equação,Y por 3 (que corresponde a 3 milhares de unidades, ou seja, 3.000 unidades) e calcular o valor de
X:
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3=1,2+0,5X
0,5X=1,8
X=3,60 reais.
 
 
 7a Questão
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 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
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.
Respondido em 15/05/2020 23:38:14
 
 
 8a Questão
A regressão linear e a correlação estão relacionadas, mas são diferentes por que:
o coeficiente de correlação e a regressão linear são números puros, usados
para classificar a correlação e a regressão em perfeita ou não.
 
quando se faz uma regressão, não é possível determinar que a linha passe
sobre um determinado ponto, principalmente pela origem, só na
correlação;
 
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;
a regressão linear analisa a interação de inúmeras variáveis e a correlação,
a reta que representa essas variáveis;
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;
Respondido em 15/05/2020 23:38:20
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