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· Pergunta 1 1 em 1 pontos A análise de correlação tem por objetivo medir a intensidade de relação entre as variáveis a partir de valores que estão compreendidos no intervalo -1 a 1. Conforme aponta Larson e Farber (2016), quanto mais próximo dos extremos, maior é a correlação entre as variáveis e à medida que o coeficiente se aproxima de zero significa que não há correlação. LARSON, R.; FARBER, B. Estatística Aplicada. 6. ed. São Paulo: Pearson, 2016. Sobre os tipos de correlação avalie as afirmativas a seguir. I. Correlação linear positiva ocorre quando a variável dependente está diretamente relacionada com a variável independente. II. Correlação linear negativa ocorre quando a variável dependente tem relação inversamente proporcional com a variável independente III. Há correlação entre as variáveis quando existir uma relação diretamente e inversamente proporcional, de maneira simultânea. É correto o que se afirma em: Resposta Selecionada: I e II, apenas. Resposta Correta: I e II, apenas. Comentário da resposta: Resposta correta: uma correlação linear positiva ocorre quando a variável dependente está diretamente relacionada com a variável independente, já a correlação linear negativa ocorre quando a variável dependente tem relação inversamente proporcional com a variável independente. · Pergunta 2 0 em 1 pontos O dispositivo de regressão linear possibilita previsões de valores a partir de dados passados. Dessa forma, é possível identificar as maiores tendências apresentadas por variáveis observadas, modelando matematicamente as informações numéricas que se deseja analisar a partir da equação de regressão linear. A tabela a seguir apresenta o descarte de plástico (libras) em relação ao tamanho da residência. Tabela: Distribuição entre quantidade de plástico descartado (lb) em função do tamanho da família (pessoas) Fonte: Elaborada pela autora, baseada em TRIOLA, 2017. TRIOLA, M. Introdução à Estatística. Rio de Janeiro: LTC, 2017 De acordo com a tabela, questionamos qual é a melhor predição do tamanho de uma residência que descarta 0,50 lb de plástico? Resposta Selecionada: aproximadamente 3,2 pessoas Resposta Correta: aproximadamente 1,3 pessoas. Comentário da resposta: Resposta incorreta: atenção aos cálculos e relações entre as variáveis x (quantidade de plástico) e y (tamanho da residência). Primeiramente é necessário ter a equação da reta de regressão linear e, em posse dela, é preciso substituir o valor da variável independente x para encontrar o valor da variável dependente y. · Pergunta 3 1 em 1 pontos De acordo com Triola (2017), o coeficiente de correlação linear r mede o grau de relacionamento linear entre os valores emparelhados x e y em uma amostra. Esse coeficiente também recebe a denominação de coeficiente de correlação momento-produto de Pearson, em homenagem a Karl Pearson (1857-1936). TRIOLA, M. Introdução à Estatística. Rio de Janeiro: LTC, 2017 De acordo com a tabela a seguir, é correto afirmar que o coeficiente de correlação linear é igual a: Resposta Selecionada: 0,897 Resposta Correta: 0,897 Comentário da resposta: Resposta correta: todos os cálculos foram feitos de maneira correta. Seu cálculo é descrito pela fórmula: ,em que x é a variável independente (comprimento), y é a variável dependente (peso) e é o total de elementos. O cálculo leva a: · Pergunta 4 1 em 1 pontos O número de homens adultos fumantes, registrado a partir do ano de 2010, indica uma relação linear negativa, modelada conforme a equação que foi ajustada aos dados recolhidos pela Secretaria de Saúde de determinado município. Considerando que o resultado é dado em milhares de pessoas e considerando que x é o período decorrido a partir de 2010, assinale a alternativa correta. Resposta Selecionada: x é a variável independente e y a variável dependente. Resposta Correta: x é a variável independente e y a variável dependente. Comentário da resposta: Resposta correta: em 2010 ( ), temos: mil fumantes; em 2015 ( ), temos: mil fumantes; em 2018 ( ), temos: mil fumantes. Em uma correlação linear, o objetivo é determinar se existe, ou não, uma relação entre duas variáveis (x: variável independente e y: variável dependente), estabelecida pela equação da reta de regressão linear . · Pergunta 5 1 em 1 pontos O coeficiente de correlação é um método estatístico capaz de mensurar as relações entre variáveis e avaliar sua representatividade, objetivando compreender de que forma uma variável se comporta quando a outra está variando. Assim, ele pode identificar se há uma correlação positiva, negativa, uma correlação não-linear ou mesmo se não há correlação entre ambas as variáveis. Considerando o contexto apresentado, avalie as seguintes proposições e a relação proposta entre elas. I. O gráfico de dispersão a seguir evidencia forte correlação positiva e negativa. Figura: Gráfico de dispersão. Fonte: TRIOLA, 2017, p. 237. Porque, II. Os dados estão dispersos tanto de maneira crescente como de maneira decrescente. A respeito dessas proposições, assinale a opção correta. TRIOLA, M. Introdução à Estatística. Rio de Janeiro: LTC, 2017 Resposta Selecionada: A proposição I é falsa e a proposição II é verdadeira. Resposta Correta: A proposição I é falsa e a proposição II é verdadeira. Comentário da resposta: Resposta correta: verificamos que o coeficiente de correlação linear descreve a correlação entre as variáveis, evidenciando a intensidade forte, moderada ou fraca de relações positivas ou negativas. Assim, estamos nos referindo a uma relação linear e não uma relação não-linear como a apresentada na figura. · Pergunta 6 1 em 1 pontos De acordo com Larson e Farber (2016), o coeficiente de correlação linear mede a força entre duas variáveis e estabelece sua direção, sendo expresso pela equação: . Esse valor se concentra dentro do intervalo -1 a 1 que expressa a intensidade da relação entre as variáveis, que pode ser forte, moderada ou fraca. LARSON, R.; FARBER, B. Estatística Aplicada. 6. ed. São Paulo: Pearson, 2016. Observe os dados tabelados. Agora, avalie as afirmativas a seguir. I. II. III. o coeficiente de correlação linear é IV. V. Está correto o que se afirma em: Resposta Selecionada: I, II e III, apenas. Resposta Correta: I, II e III, apenas. Comentário da resposta: Resposta correta: para calcularmos o coeficiente de correlação linear, devemos aplicar a seguinte relação: . Assim, atenção aos termos: ; ; e · Pergunta 7 1 em 1 pontos De acordo com Triola (2017), o desvio-padrão de um conjunto de valores amostrais é uma medida de variação dos valores em relação à média, sendo calculado pela relação: . TRIOLA, M. Introdução à Estatística. Rio de Janeiro: LTC, 2017 Diante desse contexto e do conjunto de dados 420, 450, 380, 510, 580, 392 e 388, é correto afirmar que o desvio-padrão referente a esses valores é igual a: Resposta Selecionada: 69,06. Resposta Correta: 69,06. Comentário da resposta: Resposta correta: o desvio-padrão é igual a 69,06, sendo seu cálculo igual a: · Pergunta 8 1 em 1 pontos Modelar algebricamente uma reta de ajuste linear possibilita a análise de regressão linear, pois resume uma relação linear. Nessa técnica, uma variável dependente é interligada a uma variável independente por intermédio de uma reta, cuja equação típica é dada por: . Assim, essa relação é descrita por um gráfico chamado de reta de regressão, reta de melhor ajuste ou ainda reta de mínimos quadrados. Diante desse contexto, assinale V para a(s) verdadeira(s) e F para a(s) falsa(s). I. As relações são expressas por e II. O ajuste de curvas no processo de regressão linear é deduzido pelo método dos mínimos quadrados. III. A reta de regressão é a que melhor se ajusta aos pontos amostrais. IV. A reta de regressão passasempre pelo centroide . V. b é o coeficiente angular e m é o intercepto em y. Agora, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta. Resposta Selecionada: V, V, V, V, F. Resposta Correta: V, V, V, V, F. Comentário da resposta: Resposta correta: estudamos que a reta de regressão linear descreve a relação entre duas variáveis e que é representada por uma reta cujo coeficiente angular é m e o intercepto em y é b e que ela sempre passará pelo par ordenado . · Pergunta 9 1 em 1 pontos De acordo com Freund e Simon (2009), na maioria dos conjuntos, os dados não são todos iguais entre si, sendo que a extensão de sua variabilidade é um problema a ser estudado dentro da estatística. Nesse sentido, é importante avaliar a extensão da dispersão dos dados a partir das medidas de dispersão ou variabilidade. FREUND, J. E.; SIMON, G. A. S. Estatística Aplicada: economia, administração e contabilidade. Porto Alegre: Bookman, 2009. Entre essas medidas encontramos a variância e o desvio-padrão. Nesse sentido, assinale V para a(s) verdadeira(s) e F para a(s) falsa(s). I. corresponde a variância de um conjunto de dados amostrais. II. Uma dificuldade da variância é que ela não é expressa nas mesmas unidades dos dados originais. III. Se o valor da variância de uma determinada população é 144, o desvio-padrão dessa mesma população vale 14. IV. Para encontrarmos o valor do desvio-padrão de uma determinada população, é necessário que encontremos a variância. V. Variância é a média aritmética dos quadrados dos desvios. Nesse sentido, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta. Resposta Selecionada: F, V, F, V, V. Resposta Correta: F, V, F, V, V. Comentário da resposta: Resposta correta: estudamos nessa unidade as medidas de dispersão, entre elas o desvio-padrão e a variância. Vimos que o desvio-padrão é a mais importante medida de dispersão e é calculado pela raiz quadrada da variância, assim, é necessário que tenhamos primeiro a variância para poder chegar ao valor do desvio-padrão. Além disso, estudamos que o desvio-padrão leva em conta todos os valores do conjunto de dados, correspondendo a uma variação dos valores em relação à média. · Pergunta 10 1 em 1 pontos Conforme aponta Triola (2017), a correlação entre os dados é determinada quando queremos saber se existe, ou não, algum relacionamento entre duas variáveis. Em estatística, esse relacionamento é chamado de correlação e define a relação entre as variáveis x (independente) e y (dependente). TRIOLA, M. Introdução à Estatística. Rio de Janeiro: LTC, 2017. Diante da conceituação exposta pelo autor, evidenciamos o gráfico a seguir, que se refere às idades de uma amostra de casais. GRAÇA MARTINS, M. E., PONTE, J. P. Organização e tratamento de dados. Lisboa: MEC. 2010. p.111. Disponível em: https://mat.absolutamente.net/joomla/images/recursos/documentos_curriculares/3ciclo/otd.pdf. Acesso em: 4 jan. 2021. Analisando os dados do gráfico anterior, pode-se afirmar que: Resposta Selecionada: a maior parte dos casais possuem de 20 a 30 anos de idade. Resposta Correta: a maior parte dos casais possuem de 20 a 30 anos de idade. Comentário da resposta: Resposta correta: a alternativa correta diz que a maior parte dos casais possuem de 20 a 30 anos de idade. Na representação anterior, que chamamos diagrama de dispersão, é perceptível que à medida que a idade da mulher aumenta, também aumenta a idade do marido. Assim, existe uma tendência, embora nem sempre isso aconteça, de que homens mais velhos estejam casados com mulheres mais velhas.
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