Características de Distribuição Normal

Prévia do material em texto

Usuário VANESSA RAMALHO FRANCA 
Curso GRA0066 ESTATÍSTICA DESCRITIVA PTA - 202010.ead-5194.01 
Teste ATIVIDADE 4 (A4) 
Iniciado 22/05/20 12:23 
Enviado 03/06/20 15:02 
Status Completada 
Resultado da tentativa 10 em 10 pontos 
Tempo decorrido 290 horas, 39 minutos 
Resultados exibidos Respostas enviadas, Respostas corretas, Comentários 
 Pergunta 1 
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 2 
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 a probabilidade 
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. 
 
 Pergunta 3 
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 4 
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 geram uma distribuição normal, as tabelas de 
probabilidade normal são fundamentadas em uma distribuição normal de 
probabilidade, com . 
 
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 não o contrário, como foi declarado. 
 
 
 Pergunta 5 
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 obesas será de: 
 
Resposta Selecionada: 
12,75%. 
Resposta Correta: 
12,75%. 
Feedbac
k 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 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 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 . 
 
 
 Pergunta 8 
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. 
 
 
 Pergunta 9 
1 em 1 pontos 
 Uma distribuição exponencial de probabilidade é constantemente utilizadapara 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 10 
1 em 1 pontos 
 Num consultório ginecológico, o tempo médio de espera das pacientes para 
serem atendidas é de 10 minutos nas terças-feiras. O tempo para 
atendimento das pacientes durante a semana nesse consultório possui 
distribuição exponencial. Vera possui um compromisso após a consulta e só 
pode esperar 8 minutos. A probabilidade de Vera esperar 8 minutos para ser 
 
atendida será de: 
Resposta Selecionada: 
55,07%. 
Resposta Correta: 
55,07%. 
Feedback da 
resposta: 
 
 
 
 
 
Resposta correta. A probabilidade de Vera esperar 8 minutos 
para ser atendida será de 55,07%. Fazendo-se os cálculos por 
meio da fórmula para evento complementar da distribuição 
exponencial, tem-se: 
 
 
 
 
 
Quarta-feira, 3 de Junho de 2020 15h03min08s BRT 
 OK 
 
 
javascript:launch('/webapps/blackboard/content/listContent.jsp?content_id=_13202383_1&course_id=_562151_1&nolaunch_after_review=true');