ATIVIDADE 4 EAD

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· Pergunta 1
1 em 1 pontos
	
	
	
	A Distribuição Normal também é conhecida como distribuição gaussiana e indica o comportamento de diversos processos nas empresas e muitos fenômenos comuns, além de poder ser usada com o intuito de aproximar distribuições discretas de probabilidade.
 
LARSON, Ron; FARBER, Betsy. Estatística Aplicada. 6. ed. São Paulo: Pearson, 2016, p.201.
  
Baseado nas características atribuídas a Distribuição Normal, avalie as afirmativas a seguir.
  I – Uma vez que  e  geram uma distribuição normal, as tabelas de probabilidade normal são fundamentadas em uma distribuição normal de probabilidade, com  e .
 II – Se uma população tem distribuição normal, a distribuição das médias amostrais retiradas desta população também terá distribuição normal.
 III – Podem ser utilizadas como aproximações de outras distribuições de probabilidade, como a de Poisson e a Binomial.
É correto o que se afirma em:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
II e III, apenas.
	Resposta Correta:
	 
II e III, apenas.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. As afirmativas II e III são corretas; a asserção I é inválida, pois as tabelas de probabilidade normal são fundamentadas em uma distribuição normal de probabilidade, com e , e não o contrário, como foi declarado.
	
	
	
· Pergunta 2
0 em 1 pontos
	
	
	
	Na curva normal, uma vez que cada combinação de (média) e S (desvio padrão da distribuição) geraria uma distribuição normal de probabilidade diferente, as tabelas de probabilidades da distribuição normal baseiam-se em  e . Sendo assim, qualquer conjunto de valores X distribuídos normalmente podem ser convertidos em valores normais z padronizados.
Desta forma, se uma caixa possuir um total de 500 retalhos e possuir uma distribuição normal com média de tamanho desses retalhos igual a 10 cm e desvio padrão igual a 2. O valor de z correspondente aos retalhos que poderão medir menos que 6 cm será:
	
	
	
	
		
	
	Resposta Correta:
	 
-2,0.
	
	
	
	
	
· Pergunta 3
0 em 1 pontos
	
	
	
	A distribuição de probabilidade contínua mais importante e mais utilizada é a distribuição normal, costumeiramente denominada como curva normal ou curva de Gauss. Seu estudo é muito importante, pois muitas técnicas estatísticas, como análise de variância, de regressão e alguns testes de hipótese, assumem e exigem a normalidade dos dados.
 
Um dos motivos pelos quais a distribuição normal é importante na inferência estatística é por:
	
	
	
	
		
	
	Resposta Correta:
	 
seus resultados poderem ser utilizados como aproximações de outras distribuições de probabilidade.
	
	
	
	
	
· Pergunta 4
1 em 1 pontos
	
	
	
	A Distribuição Exponencial assemelha-se com a Distribuição de Poisson, pois ambas descrevem o espaço ou o tempo. De acordo com o trecho acima e estudos realizados na Unidade 4 desta disciplina, um exemplo da aplicação da distribuição exponencial é:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
o tempo de espera em uma fila de banco.
	Resposta Correta:
	 
o tempo de espera em uma fila de banco.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. O tempo de espera em uma fila de banco é um exemplo da aplicação da distribuição exponencial.
	
	
	
· Pergunta 5
0 em 1 pontos
	
	
	
	A probabilidade de uma criança tornar-se obesa em uma família de obesos é de 0,07. Deseja-se calcular a probabilidade de crianças nascerem obesas, numa amostra de 100 famílias obesas.
Considerando , a probabilidade de que 5 crianças tornem-se obesas em 100 famílias obesas será de:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	
	Resposta Correta:
	 
12,75%.
	
	
	
	
	
· Pergunta 6
1 em 1 pontos
	
	
	
	Em meados dos séculos XVIII e XIX, matemáticos e físicos elaboraram uma equação que representa a distribuição de probabilidade de uma variável aleatória contínua, ou seja, função densidade de probabilidade. Essa função resultou em uma curva em forma de sino.
 
Considerando os conhecimentos adquiridos nos estudos da unidade 4 da disciplina. O excerto acima refere-se à:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
Distribuição Normal.
	Resposta Correta:
	 
Distribuição Normal.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. Distribuição Normal ou Gaussiana.
	
	
	
· Pergunta 7
1 em 1 pontos
	
	
	
	A função distribuição acumulada (FDA) calcula a probabilidade acumulada para um determinado valor de x. Utiliza-se a FDA para determinar a probabilidade de que uma observação aleatória extraída da população seja menor ou igual a um determinado valor, maior do que um determinado valor ou esteja entre dois valores.
 
MARTINS, Gilberto de Andrade; DOMINGUES, Osmar. Estatística Geral e Aplicada. São Paulo: Atlas, 2017,p.130.
 
A partir do texto, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
 
Existem diferenças quanto ao uso da distribuição acumulada para variáveis contínuas ou discretas.
 
PORQUE
 
Para distribuições contínuas, a função de distribuição acumulada indica a área sob a função densidade de probabilidade, até o valor de x
fixo e para distribuições discretas, a função de distribuição acumulada gera a probabilidade acumulada para os valores de x previamente estipulado.
 
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta.
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
As asserções I e II são proposições verdadeiras e a II é uma justificativa correta da I.
	Resposta Correta:
	 
As asserções I e II são proposições verdadeiras e a II é uma justificativa correta da I.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. Existem diferenças sim quanto ao uso da distribuição acumulada para variáveis contínuas ou discretas; desta maneira para distribuições contínuas, a função de distribuição acumulada indica a área sob a função densidade de probabilidade, até o valor de x fixo e para distribuições discretas, a função de distribuição acumulada gera a probabilidade acumulada para os valores de x previamente estipulado.
	
	
	
· Pergunta 8
1 em 1 pontos
	
	
	
	O Teorema do Limite Central fundamenta o ramo inferencial da estatística. [...] esse é uma ferramenta importante que fornece a informação que necessárias ao usar estatísticas amostrais para fazer inferências sobre a média de uma população.
 
LARSON, Ron; FARBER, Betsy. Estatística Aplicada. 6. ed. São Paulo: Pearson, 2016, p.221
 
Assinale a alternativa correta que traz o que declara o Teorema do Limite Central?
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
Na medida em que o tamanho da amostra aumenta, a distribuição amostral das médias amostrais tende para uma distribuição normal.
	Resposta Correta:
	 
Na medida em que o tamanho da amostra aumenta, a distribuição amostral das médias amostrais tende para uma distribuição normal.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. O Teorema Central do Limite é um teorema fundamental de probabilidade e estatística. Quando o tamanho amostral é grande, a distribuição da média é uma distribuição aproximadamente normal. Pode ser aplicado independentemente da forma da distribuição da população.
	
	
	
· Pergunta 9
1 em 1 pontos
	
	
	
	Ao se trabalhar com variáveis aleatórias contínuas, a função em um determinado ponto  é a soma das probabilidades dos valores de menores ou iguais a .
Fonte: NETO, Pedro Luiz de Oliveira Costa; CYMBALISTA, Melvin. Probabilidades. São
Paulo: Edgard Blucher, 2012.
 
A área hachurada correspondente ao valor p da figura acima é calculada através da função:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
Distribuição de Probabilidade Acumulada.
	Resposta Correta:
	 
Distribuição de Probabilidade Acumulada.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. A área hachurada correspondente ao valor p da figura acima é calculada por meio da função da Distribuição de Probabilidade Acumulada.
	
	
	
· Pergunta 10
1 em 1 pontos
	
	
	
	A Distribuição de Poisson é usada para determinar a probabilidade de um número de sucessos quando ocorre um grande número de fenômenos observáveis e aplicáveis a sequências de eventos.
 
A respeito da Distribuição de Poisson, é correto afirmar que:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
um único valor é o bastante para determinar aprobabilidade de um dado número de sucessos.
	Resposta Correta:
	 
um único valor é o bastante para determinar a probabilidade de um dado número de sucessos.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. Um único valor é o bastante para determinar a probabilidade de um dado número de sucessos na dinâmica de Poisson.
	
	
	
Segunda-feira, 18 de Maio de 2020 15h39min16s BRT