Atividade 4 Estatistica Descritiva Teste

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· Pergunta 1
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 2
1 em 1 pontos
	
	
	
	A distribuição normal é um modelo probabilístico que se aplica a diversas situações práticas. São diversas as aplicações no contexto da inferência estatística, em que decisões têm de ser tomadas com base nos resultados obtidos a partir de uma amostra.
 
Qual das situações a seguir pode ser solucionada por intermédio de uma Distribuição Normal?
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
Pressão arterial sistólica e diastólica de um adulto.
	Resposta Correta:
	 
Pressão arterial sistólica e diastólica de um adulto.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. Quantidade arranhões por unidade de área e número de ligações por intervalo de tempo são solucionadas por uma distribuição binomial. Já o tempo de um componente elétrico falhar indica distribuição gama e a modelagem do comportamento de estoque por uma distribuição lognormal. Apenas a pressão arterial modela-se conforme os parâmetros de uma distribuição normal.
	
	
	
· Pergunta 3
0 em 1 pontos
	
	
	
	Se uma variável aleatória x é normalmente distribuída, você pode encontrar a probabilidade de x cair em um dado intervalo ao calcular a área sob a curva normal para um dado intervalo. Para encontrar a área sob qualquer curva normal, você pode, primeiro, converter os limites inferiores e superiores do intervalo para z-escores. Depois, usar a distribuição normal padrão para encontrar a área.
 
LARSON, Ron; FARBER, Betsy. Estatística Aplicada. 6. ed. São Paulo: Pearson, 2016, p.221.
 
Sobre as características da curva normal, assinale a alternativa correta.
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
A moda e a mediana são iguais.
	Resposta Correta:
	 
A área compreendida pela curva equivale a 1.
	Feedback da resposta:
	Resposta incorreta. A curva normal representa matemática e geometricamente a distribuição normal de freqüências, é uma curva que dispõe de diversas propriedades que a tornam particularmente útil no estudo das probabilidades; dentre elas, média, moda e mediana são iguais, a distribuição é simétrica em torno da média, a área compreendida pela curva é sempre igual a 1, a curva é assintótica; nunca toca o eixo horizontal.
	
	
	
· Pergunta 4
1 em 1 pontos
	
	
	
	Uma distribuição exponencial de probabilidade é constantemente utilizada para descrever o tempo que se leva para completar uma tarefa, podendo descrever o tempo entre a chegada de um motoboy a casa do cliente até o tempo exigido para alguma tarefa dentro de uma fábrica.
 
Considerando os conhecimentos obtidos no estudo da unidade 4 da disciplina. De maneira geral, como pode ser utilizada a Distribuição Exponencial?
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
Em qualquer área que exista a necessidade de identificar tempos percorridos ou  variações de maiores erros.
	Resposta Correta:
	 
Em qualquer área que exista a necessidade de identificar tempos percorridos ou  variações de maiores erros.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. Geralmente, a Distribuição Exponencial pode ser utilizada em qualquer área que exista a necessidade de identificar tempos percorridos ou  variações de maiores erros; neste contexto, a área sob a curva que corresponde a um intervalo indica a probabilidade de que a variável aleatória assuma qualquer valor no intervalo pré-definido.
	
	
	
· Pergunta 5
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 Selecionada:
	 
as medidas produzidas por processos aleatórios semelhantes seguirem essa distribuição.
	Resposta Correta:
	 
seus resultados poderem ser utilizados como aproximações de outras distribuições de probabilidade.
	Feedback da resposta:
	Resposta incorreta. Distribuições de estatística da amostra, como a média e a proporção, regularmente seguem distribuição normal, independentemente da distribuição da população. As medidas produzidas por diferentes processos aleatórios seguem a distribuição normal. Verificou-se que uma grande gama de situações foram adaptadas à distribuição gaussiana, resultando em uma padronização, por isso, a denominação distribuição normal de probabilidade. A média, a moda e a mediana são iguais na curva normal.
	
	
	
· Pergunta 6
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 7
1 em 1 pontos
	
	
	
	A distribuição de Poisson é frequentemente usada em pesquisa operacional na solução de problemas administrativos. Alguns exemplos são o número de chamadas telefônicas para a polícia por hora, o número de clientes chegando a uma bomba de gasolina por hora, e o número de acidentes de tráfego num cruzamento por semana.
 
CASTANHEIRA, Nelson Pereira. Estatística aplicada a todos os níveis. Curitiba: Intersaberes, 2013,p.119.
 
Sobre as características da Distribuição de Poisson, avalie as asserções a seguir.
 
I –  É uma distribuição de probabilidade de variável aleatória discreta.
 
II – O número de sucessos determinará a probabilidade para a situação específica.
 
III –  É indicado para avaliar um grande número de fenômenos observáveis e aplicáveis a sequências de eventos que ocorrem por unidade de tempo, área, volume.
É correto o que se afirma em:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
I e III, apenas.
	Resposta Correta:
	 
I e III, apenas.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. Apenas a asserção I e III são válidas, já a asserção II é incorreta; uma vez que afirma que na Distribuição de Poisson o número de sucessos determinará a probabilidade para uma situação hipotética e o correto é que esta distribuição trabalha com o número médio de sucesso.
	
	
	
· Pergunta 8
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 9
1 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 obesasserá de:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
12,75%.
	Resposta Correta:
	 
12,75%.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. A probabilidade de que 5 crianças tornem-se obesas em 100 famílias obesas será de 12,75%. Os cálculos são obtidos por meio da média esperada de crianças obesas e com a distribuição de Poisson, ou seja:
	
	
	
· Pergunta 10
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.