Estatistica Aplicada - Atividade III

Prévia do material em texto

 
 
 
Aparentemente, o consumo de energia elétrica residencial e a renda das famílias 
estão correlacionados. Para verificar se isso é verdade e qual o nível de correlação 
eventual, levantaram-se as informações da tabela a seguir, referentes a onze 
famílias entrevistadas ao acaso. 
 
Considerando-se esses dados é possível afirmar que: 
Resposta 
Selecionada: 
c. 
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é positiva forte com 
coeficiente de correlação igual a 0,849. 
Respostas: a. 
Não existe correlação entre essas duas variáveis, visto que o 
coeficiente de correlação é igual a 0,085. 
 
b. 
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é negativa forte 
com coeficiente de correlação igual a −0,849. 
 
c. 
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é positiva forte com 
coeficiente de correlação igual a 0,849. 
 
d. 
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é positiva forte com 
coeficiente de correlação igual a 0,948. 
 
e. 
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é positiva média 
com coeficiente de correlação igual a 0,686. 
Feedback da 
resposta: 
Resposta: C 
Comentário: o quadro a seguir contém as informações para a 
aplicação da expressão do coeficiente de Pearson. 
 
 
 Pergunta 2 
0,4 em 0,4 pontos 
 
O gerente de logística de uma transportadora defende a tese de que os veículos 
de sua frota apresentam consumo de combustível variável de acordo com o 
tempo de intervalo entre manutenções. Para tanto, montou uma tabela com 
dados que relacionavam o tempo sem manutenção do veículo (em dias) e o 
consumo que ele apresentava (em quilômetros por litro), mostrada a seguir: 
 
Considerando-se esses dados é possível afirmar que: 
 
Resposta 
Selecionada: 
b. 
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é negativa forte 
com coeficiente de correlação igual a −0,907. 
 
Respostas: a. 
Não existe correlação entre essas duas variáveis, visto que o 
coeficiente de correlação é igual a 0,097. 
 
b. 
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é negativa forte 
com coeficiente de correlação igual a −0,907. 
 
c. 
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é positiva forte 
com coeficiente de correlação igual a 0,907. 
 
d. 
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é positiva forte 
com coeficiente de correlação igual a 0,858. 
 
e. 
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é negativa média 
com coeficiente de correlação igual a 0,598. 
Feedback da 
resposta: 
Resposta: B 
Comentário: o quadro a seguir contém as informações para a 
aplicação da expressão do coeficiente de Pearson. 
 
 
 Pergunta 3 
0,4 em 0,4 pontos 
 
A tabela apresentada relaciona oito observações feitas da produção diária com o 
estoque final diário de uma empresa. Deseja-se saber se essas variáveis têm 
correlação. 
 
Considerando-se esses dados é possível afirmar que: 
 
Resposta 
Selecionada: 
e. 
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é negativa média 
com coeficiente de correlação igual a 0,608. 
Respostas: a. 
Não existe correlação entre essas duas variáveis, visto que o 
coeficiente de correlação é igual a 0,806. 
 
b. 
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é negativa forte 
com coeficiente de correlação igual a −0,608. 
 
c. 
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é positiva forte 
com coeficiente de correlação igual a 0,608. 
 
d. 
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é positiva forte 
com coeficiente de correlação igual a 0,806. 
 
 
e. 
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é negativa média 
com coeficiente de correlação igual a 0,608. 
Feedback da 
resposta: 
Resposta: E 
Comentário: o quadro a seguir contém as informações para a 
aplicação da expressão do coeficiente de Pearson. 
 
 
 Pergunta 4 
0,4 em 0,4 pontos 
 
O consumo de energia elétrica residencial e a renda das famílias mostrados na 
tabela a seguir estão correlacionados positivamente com um coeficiente de 0,849. 
 
A equação de regressão linear é, portanto: 
 
Resposta Selecionada: d. 
 
Respostas: a. 
 
 
b. 
 
 
c. 
 
 
d. 
 
 
e. 
 
Feedback da resposta: Resposta: D 
Comentário: o cálculo é feito pelos passos: 
1º passo: cálculo da média e do desvio padrão da variável x: 
 
 
 
2º passo: cálculo da média e do desvio padrão da variável y: 
 
 
 
 
 Pergunta 5 
0,4 em 0,4 pontos 
 
A partir dos dados da tabela, o gerente de logística de uma transportadora 
definiu que há correlação entre o consumo de combustível dos veículos de sua 
frota com o tempo de intervalo entre manutenções, e essa correlação é expressa 
pelo coeficiente -0,907. 
 
A equação de regressão linear é, portanto: 
Resposta Selecionada: e. 
 
Respostas: a. 
. 
 
b. 
 
 
c. 
 
 
d. 
 
 
e. 
 
Feedback da resposta: Resposta: E 
Comentário: o cálculo é feito pelos passos: 
1º passo: cálculo da média e do desvio padrão da variável x: 
 
 
2º passo: cálculo da média e do desvio padrão da variável y: 
 
 
 
 
 Pergunta 6 
0,4 em 0,4 pontos 
 
Os estoques no final do dia em uma empresa estão correlacionados com a 
produção também diária pelo coeficiente positivo médio igual a 0,608; 
determinado pelos dados da tabela a seguir: 
 
Nessas condições, a equação de regressão linear será: 
 
Resposta Selecionada: a. 
 
Respostas: a. 
 
 
b. 
 
 
 
c. 
 
 
d. 
 
 
e. 
 
Feedback da resposta: Resposta: A 
Comentário: o cálculo é feito pelos passos: 
1º passo: cálculo da média e do desvio padrão da variável x: 
 
 
 
2º passo: cálculo da média e do desvio padrão da variável y: 
 
 
 
 
 
 Pergunta 7 
0,4 em 0,4 pontos 
 
O consumo de energia elétrica residencial (dado em kWh) e a renda das famílias 
(dadas em milhares de reais) em determinada região estão correlacionados e 
apresentam a seguinte equação de regressão linear: 
. Considerando verdadeira essa relação, podemos estimar que uma família 
com renda mensal de R$ 18.500,00 deva consumir de energia elétrica em torno 
de: 
 
Resposta Selecionada: b. 
370 kWh 
Respostas: a. 
350 kWh 
 
b. 
370 kWh 
 
c. 
390 kWh 
 
d. 
 
420 kWh 
 
e. 
450 kWh 
Feedback da 
resposta: 
Resposta: B 
Comentário: a solução é obtida pela substituição da variável 
independente x pelo valor numérico estabelecido, ou seja: 
 
 
 Pergunta 8 
0,4 em 0,4 pontos 
 
Uma transportadora sabe que o intervalo entre manutenções de um veículo e seu 
consumo de combustível estão correlacionados e a expressão de regressão linear 
que ela usa para essa análise é dado por: . A empresa não deseja que seus 
veículos tenham um consumo de menos do que 12 km/L. Assim sendo, o 
intervalo máximo entre manutenções deveria ser de, aproximadamente: 
 
Resposta Selecionada: a. 
190 dias. 
Respostas: a. 
190 dias. 
 
b. 
160 dias. 
 
c. 
210 dias. 
 
d. 
90 dias. 
 
e. 
30 dias. 
Feedback da 
resposta: 
Resposta: A 
Comentário: a solução é obtida pela substituição da variável 
dependente y pelo valor numérico estabelecido, ou seja: 
 
 
 
 Pergunta 9 
0,4 em 0,4 pontos 
 
O Departamento de Controle de Qualidade de uma confecção de roupas fez um 
plano de redução do índice de 2ª qualidade de 18 meses. Os índices dos 
primeiros 12 meses estão relacionados na tabela a seguir. 
 
Considerando que o plano continue com o mesmo sucesso até o final do prazo, 
estima-se que o índice de 2ª qualidade no final do 18º mês será de: 
 
Resposta Selecionada: d. 
1,39%. 
Respostas: a. 
1,32%. 
 
b. 
1,34%. 
 
c. 
1,37%. 
 
d. 
1,39%. 
 
e. 
1,42%. 
Feedback da 
resposta: 
Resposta: D 
Comentário: obtemos a solução calculando a equação de regressão 
linear e, posteriormente, aplicando-a no 18º mês: 
 
Aplicando-se na expressão obtida o valor x = 12 (seguindo a 
numeração da tabela o 18ºmês corresponde a x = 12), tem-se: 
 
 
 Pergunta 10 
0,4 em 0,4 pontos 
 
No ano passado, as vendas de um produto de grande estabilidade de mercado 
estão representadas no gráfico a seguir. 
 
A partir desses dados, podemos estimar que em março deste ano serão vendidas: 
 
Resposta Selecionada: c. 
2711. 
Respostas: a. 
2600. 
 
b. 
2650. 
 
c. 
2711. 
 
d. 
2820. 
 
e. 
2845. 
Feedback da 
resposta: 
Resposta: C 
Comentário: obtemos a solução calculando a equação de regressão 
linear e, posteriormente, aplicando-a no 9º mês: 
 
 
Aplicando-se na expressão obtida o valor x = 9 (seguindo a 
numeração da tabela o 9º mês corresponde a março), tem-se: