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FUNDAMENTOS DA ESTATÍSTICA
10a aula
		
	 
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		Exercício: SDE0658_EX_A10_201702045137_V1 
	11/04/2020
	Aluno(a): CLEMIRES LOURENCO BEZERRA
	2020.1 EAD
	Disciplina: SDE0658 - FUNDAMENTOS DA ESTATÍSTICA 
	201702045137
	
	 
	
	 1a Questão
	
	
	
	
	Observe o  grafico abaixo . 
Considerando os anos de 2000-2001-2002 a menor barra pertence a(o)::
		
	
	Goías
	
	Centro Oeste
	 
	Goiânia
	
	Goiânia -SIAB
	
	Brasil
	Respondido em 11/04/2020 19:50:19
	
	
	Gabarito
Coment.
	
	 
	
	 2a Questão
	
	
	
	
	Leia atentamente o texto a seguir e assinale a afirmativa falsa.
Apesar do diagrama de dispersão nos fornecer uma ideia do tipo e extensão do relacionamento entre duas variáveis X e Y, seria altamente desejável ter um número que medisse esta relação. Esta medida existe e é denominada de coeficiente linear de Pearson (coeficiente de correlação). Quando se está trabalhando com amostras o coeficiente de correlação é indicado pela letra r. As propriedades mais importantes do coeficiente de correlação são:
		
	 
	O intervalo de variação vai de - 0 a + 1.
 
	
	Quanto mais próximo de -1 for r, maior o grau de relacionamento linear negativo entre X e Y, isto é, se X varia em um sentido Y variará no sentido inverso.
 
	
	Quanto mais próximo de +1 for r, maior o grau de relacionamento linear positivo entre X e Y, ou seja, se X varia em uma direção Y variará na mesma direção.
 
	
	Quanto mais próximo de zero estiver r menor será o relacionamento linear entre X e Y. Um valor igual a zero, indicará ausência apenas de relacionamento linear
	
	O coeficiente de correlação é uma medida adimensional, isto é, ele é independente das unidades de medida das variáveis X e Y.
 
	Respondido em 11/04/2020 19:50:45
	
Explicação:
As propriedades mais importantes do coeficiente de correlação são:
O intervalo de variação vai de -1 a +1.
O coeficiente de correlação é uma medida adimensional, isto é, ele é independente das unidades de medida das variáveis X e Y.
Quanto mais próximo de +1 for r, maior o grau de relacionamento linear positivo entre X e Y, ou seja, se X varia em uma direção Y variará na mesma direção.
Quanto mais próximo de -1 for r, maior o grau de relacionamento linear negativo entre X e Y, isto é, se X varia em um sentido Y variará no sentido inverso.
Quanto mais próximo de zero estiver r menor será o relacionamento linear entre X e Y. Um valor igual a zero, indicará ausência apenas de relacionamento linear
	
	
	 
	
	 3a Questão
	
	
	
	
	Um pesquisador após uma análise de um estudo verificou pelo diagrama de dispersão que os pontos indicavam uma reta ascendente. Perguntamos: (a) pelo diagrama de dispersão, o coeficiente de correlação linear deve ser positivo, negativo ou zero? (b) se o valor for igual a 0,09, isto indica uma correlação perfeita ,forte ou fraca?
		
	
	(a)zero
(b)forte
	
	(a)negativa
(b)forte
	 
	(a)positiva
(b)fraca
	
	(a)negativa
(b)fraca
	
	(a)positiva
(b)forte
	Respondido em 11/04/2020 19:50:59
	
	
	Gabarito
Coment.
	
	
	Gabarito
Coment.
	
	 
	
	 4a Questão
	
	
	
	
	Um pesquisador coletou amostras de 50 pessoas . Após à medição, com os resultados, verificou pelo diagrama de dispersão que os pontos indicavam um círculo.
Pergunta-se:
(a) o coeficiente de correlação linear deve ser positivo, negativo ou zero?
(b)a correlação é nula, fraca,forte ou perfeita?
		
	
	(a)positivo
(b)nula
	
	(a)negativo
(b)perfeito
	
	(a)zero
(b)perfeito
	
	(a)negativa
(b)nula
	 
	(a)zero
(b)nula
	Respondido em 11/04/2020 19:50:53
	
	
	Gabarito
Coment.
	
	
	Gabarito
Coment.
	
	 
	
	 5a Questão
	
	
	
	
	Se o diagrama de dispersão sugerir uma reta descendente, significa que:
		
	 
	quanto menor a dispersão dos dados mais forte é a correlação e o coeficiente de correlação linear simples fica mais próximo de -1
	
	quanto maior a dispersão dos dados mais forte é a correlação e o coeficiente de correlação linear simples fica mais próximo de -1
	
	quanto maior a dispersão dos dados mais forte é a correlação e o coeficiente de correlação linear simples fica mais próximo de 1
	
	quanto menor a dispersão dos dados a correlação e o coeficiente linear simples fica mais proximo de 1
	
	quanto menor a dispersão dos dados mais forte é a correlação e o coeficiente de correlação linear simples fica mais próximo de 1
	Respondido em 11/04/2020 19:51:10
	
Explicação:
Quando os pontos em um diagrama de dispersão se aglomeram em torno da reta de regressão descendente, podemos dizer que a correlação é forte já que a dispersão dos dados, observada visualmente, é pequena, e o coeficiente calculado se aproxima de -1.
	
	
	 
	
	 6a Questão
	
	
	
	
	Quando os pontos em um diagrama de dispersão se aglomeram em torno da reta de regressão, podemos dizer que a correlação é
		
	
	positiva
	
	fraca
	
	nula
	 
	forte
	
	negativa
	Respondido em 11/04/2020 19:51:14
	
Explicação:
Quando os pontos em um diagrama de dispersão se aglomeram em torno da reta de regressão, podemos dizer que a correlação é forte já que a dispersão dos dados, observada visualmente, é pequena!
	
	
	 
	
	 7a Questão
	
	
	
	
	A relação entre duas variáveis quantitativas dependentes podem ser observadas em:
		
	
	histogramas.
	
	diagramas de linha.
	
	gráficos de coluna.
	 
	diagramas de dispersão.
	
	gráficos de linha.
	Respondido em 11/04/2020 19:51:20
	
	
	 
	
	 8a Questão
	
	
	
	
	Existe correlação positiva entre duas variáveis quando o diagrama de dispersão se assemelha a:
		
	
	uma reta horizontal
	 
	uma reta ascendente.
	
	um circulo.
	
	uma reta descendente.