QUESTIONARIO UNIDADE III - ESTATISTICA APLICADA

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● Pergunta 1 
● 0,4 em 0,4 pontos 
● 
 
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 
Selecio 
nada: 
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. 
/
● 
● Pergunta 2 
● 0,4 em 0,4 pontos 
● 
 
Feedbac 
k da 
resp 
osta: 
Resposta: C 
Comentário: o quadro a seguir contém as 
informações para a aplicação da 
expressão do coeficiente de Pearson. 
 
 
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: 
 
/
● 
● Pergunta 3 
● 0,4 em 0,4 pontos 
● 
 
 
 
 
Resposta 
Selecio 
nada: 
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. 
Feedbac 
k da 
resp 
osta: 
Resposta: B 
Comentário: o quadro a seguir contém as 
informações para a aplicação da 
expressão do coeficiente de Pearson. 
 
 
/
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 
Selecio 
nada: 
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. 
Feedbac 
k da 
resp 
osta: 
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. 
/
● 
● Pergunta 5 
● 0,4 em 0,4 pontos 
● 
 
 
 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: 
 
 
 
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. 
/
● 
● Pergunta 6 
● 0,4 em 0,4 pontos 
● 
 
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: 
 
 
 
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: 
 
 
 
/
● 
● Pergunta 7 
● 0,4 em 0,4 pontos 
● 
 
2º passo: cálculo da média e do 
desvio padrão da variável y: 
 
 
 
 
 
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 famíliacom 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 
Feedbac 
k da 
resp 
osta:
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. 
Feedbac 
k da 
resp 
osta: 
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%. 
Feedbac 
k da 
resp 
osta 
: 
Resposta: D 
Comentário: obtemos a solução calculando 
a equação de regressão linear e, 
posteriormente, aplicando-a no 18º mês: 
 
/
● 
● Pergunta 10 
● 0,4 em 0,4 pontos 
● 
 
Aplicando-se na expressão obtida o valor x 
= 12 (seguindo a numeração da tabela o 
18º mês corresponde a x = 12), tem-se: 
 
 
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. 
/
● 
 
 
Feedbac 
k da 
resp 
osta:
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: