Estatística Descritiva - Atividade 4

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Curso GRA0066 ESTATÍSTICA DESCRITIVA PTA - 202010.ead-
5194.01 
Teste ATIVIDADE 4 (A4) 
Iniciado 04/06/20 17:12 
Enviado 04/06/20 17:39 
Status Completada 
Resultado da 
tentativa 
10 em 10 pontos 
Tempo decorrido 27 minutos 
Resultados exibidos Respostas enviadas, Respostas corretas, Comentários 
 
• Pergunta 1 
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 2 
1 em 1 pontos 
 
A figura abaixo representa uma curva normal com média e desvio padrão . 
 
Fonte: NETO, Pedro Luiz de Oliveira Costa; CYMBALISTA, Melvin. Probabilidades. São 
Paulo: Edgard Blucher, 2012. 
 
 
De acordo com a figura acima e estudos sobre a Unidade 4 desta disciplina, é 
característica da curva normal: 
Resposta Selecionada: 
a distribuição é simétrica em torno da média. 
Resposta Correta: 
a distribuição é simétrica em torno da média. 
Feedback da 
resposta: 
Resposta correta. A distribuição é simétrica em torno da média. No 
gráfico é possível comprovar essa informação, uma vez que a média é 
representada por e a distribuição em torno dela é representada 
por e . 
 
 
• Pergunta 3 
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 4 
1 em 1 pontos 
 
No verão, especificamente nas férias escolares, uma sorveteria vende em média 54 
sorvetes diariamente, de acordo com uma variável aleatória x, que segue a 
distribuição de Poisson. Qual a probabilidade aproximada de que, em certo dia, sejam 
vendidos exatamente 50 sorvetes? 
 
Resposta Selecionada: 
5%. 
 
Resposta Correta: 
5%. 
Feedback da 
resposta: 
Resposta correta. Como foi determinado que a média equivale a 54 
sorvetes, logo , assim, basta determinar a venda para 
exatamente 50 sorvetes, logo: . 
 
• Pergunta 5 
1 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 Selecionada: 
-2,0. 
Resposta Correta: 
-2,0. 
Feedback da 
resposta: 
Resposta correta. O valor de z correspondente aos retalhos que 
poderão medir menos que 6 cm será de -2 , de acordo com os 
cálculos abaixo: 
 
 
 
• Pergunta 6 
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 7 
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 8 
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 distribuiçãoacumulada 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 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 
 
Se eventos ou sucessos seguem a distribuição de Poisson, podemos determinar a 
probabilidade que o primeiro evento ocorra dentro de um período de tempo 
designado, , como o tempo para percorrer certa distância pela distribuição de 
probabilidades exponencial. Como estamos tratando com o tempo neste contexto, a 
exponencial é uma: 
 
Resposta Selecionada: 
distribuição de probabilidade contínua. 
Resposta Correta: 
distribuição de probabilidade contínua. 
Feedback 
da resposta: 
Resposta correta. Uma distribuição exponencial é uma distribuição de 
probabilidade contínua, pois trabalha com as variáveis que assumem 
um intervalo infinito de valores, dentre os inúmeros exemplares deste 
tipo de variável há o tempo para percorrer certa distância. 
 
 
Quinta-feira, 4 de Junho de 2020 17h39min56s BRT