ESTATÍSTICA APLICADA - Teste de Conhecimento - Aulas de 6 a 10 - 2021

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ESTATÍSTICA APLICADA
6a aula – GRÁFICOS
		1
        Questão 
	
	
	O Polígono de Frequência Acumulada ou Ogiva de Galton é um gráfico de linha em que são consideradas as frequências acumuladas. Anotamos a frequência nula para o limite inferior da primeira classe e os limites superiores de todas as classes, da primeira à última. O gráfico abaixo é uma Ogiva de Galton e nela temos a associação com a frequência acumulada de uma distribuição. Quanto as afirmativas a seguir, pode-se dizer que:
 
I - A frequência relativa da 3ª classe é 0,2.
II - A moda se encontra na 4ª classe.
III - A amplitude total é de 7 anos.
		
	
	Apenas a afirmativa II é verdadeira.
	
	Apenas a afirmativa I é falsa.
	
	Apenas a afirmativa II é falsa.
	
	Apenas a afirmativa III é falsa.
	
	Todas são verdadeiras.
	
	
Explicação: A frequência relativa da terceira classe é quociente encontrado entre a frequência simples da classe e o somatório de todas as frequências:
fr3 = (16 - 8) / 40 = 0,2
portanto a afirmativa I é verdadeira.
A moda se encontra na classe de maior frequência:
27 - 16 = 11
portanto a afirmativa II é verdadeira.
A amplitude total é a diferença entre o limite superior da última classe e o limite inferior da primeira classe:
10 - 3 = 7
portanto a afirmativa III é verdadeira.
 Daí, todas as afirmativas são verdadeiras.
	
	
	 
		2
        Questão 
	
	
	O __________________ representa frequências relativas ou simples sob a forma de setores de círculo (BRUNI, 2007). Esse gráfico é popular pelo seu formato de "pizza".
		
	
	gráfico de setores
	
	gráfico de barras
	
	gráfico de ogiva
	
	gráfico de pareto
	
	gráfico boxplot
	
	
Explicação: Trata-se da definição de gráfico de setores.
	
	
	
	
	
	 
		3
        Questão 
	
	
	Um fabricante de peças especiais para aviões recebeu o gráfico abaixo demonstrando o total de peças vendidas entre os meses de janeiro a agosto. Pela análise do gráfico podemos afirmar que o total de peças vendidas no mês de agosto em comparação ao mês de janeiro
		
	
	não sofreu alteração
	
	aumentou na média
	
	diminuiu na média
	
	aumentou de forma absoluta
	
	diminuiu de forma absoluta
	
	
Explicação: Apesar da variação entre os meses de janeiro e agosto, o gráfico de linha permite observar que esses meses (janeiro e agosto) apresentam a mesma demanda de peças.
	
	 
		4
        Questão 
	
	
	Foi feito um experimento com 3 tipos de produtos para eliminação de fungos. O resultado do experimento foi resumido no gráfico abaixo, onde o eixo vertical representa o percentual de fungos vivos e o eixo horizontal o tempo de exposição ao produto em horas. Pela análise do gráfico, podemos afirmar que ao utilizar o produto do tipo 3 foram eliminados exatamente 50% dos fungos
		
	
	entre 2 e 3 horas de exposição
	
	entre 5 e 6 horas de exposição
	
	entre 4 e 5 horas de exposição
	
	entre 3 e 4 horas de exposição
	
	entre 6 e 7 horas de exposição
	
	
Explicação: No gráfico de linha apresentado , observa-se que entre a segunda hora e a terceira hora, o percentual de fungos dimjinui de 90% para 40%. Assim 50% de redução se encontra entre as horas 2 e 3.
	
	
	
	 
		5
        Questão 
	
	
	Na figura a seguir, o examinando a curva B (simétrica), quanto as medidas de tendência central, concluímos que:
		
	
	Moda > Mediana > Média
	
	Média > Moda > Mediana
	
	Média > Mediana > Moda
	
	Média = Mediana = Moda
	
	Moda > Média > Mediana
	
	
Explicação: Nas distribuições simétricas a média, a mediana e a moda se localizam na mesma posição, portanto:
Média = Mediana = Moda.
	
	
	 
		6
        Questão 
	
	
	Para o lançamento de uma nova linha de produtos, uma empresa de alimentos fez uma pesquisa de mercado com 2383 consumidores para saber a preferência por sabores de pastas de queijo. A pesquisa forneceu como resultado o gráfico abaixo. Pela análise do gráfico, podemos afirmar que o total de pessoas que optaram pelo sabor cebola foi aproximadamente
		
	
	596
	
	810
	
	340
	
	720
	
	405
	
	
Explicação: 34% de 2383 = 810,22 ou aproximadamente 810.
	
	
	
	
	
	 
		7
        Questão 
	
	
	O índice de confiabilidade na economia é um número entre 0 e 100 que mede a confiança dos empresários na economia brasileira. Os gráficos ilustram os valores desses índices para grandes e médios empresários, de outubro de 2002 a outubro de 2003, em dados trimestrais.
Assinale a opção correta,  acerca dos índices de confiabilidade na economia brasileira dos grandes e médios empresários, representados no gráfico anterior. O crescimento e decrescimento citados nas afirmações são relativos ao trimestre anterior.
		
	
	Quando o índice dos grandes empresários cresceu, o índice dos médios empresários decresceu.
	
	 Em outubro, o crescimento percentual do índice dos grandes empresários foi igual ao dos médios empresários.
	
	O índice dos médios empresários sempre cresceu, de jan. 2003 a out. 2003.
	
	Quando o índice dos médios empresários cresceu, ocorreu o mesmo com o índice do grandes empresários.
	
	O índice dos grandes empresários nunca foi superior ao índice dos médios empresários.
	
	
Explicação: Quando o índice dos médios empresários cresceu (out/2002 / jan/2003 e jul/2003 / out/2004)), ocorreu o mesmo com o índice do grandes empresários.
	
	
	 
		8
        Questão 
	
	
	Dentre as opções apresentadas, assinale a que corresponde a um pictograma.
		
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
ESTATÍSTICA APLICADA
7a aula - DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGEM
		1
        Questão 
	
	
	Ao se obter uma amostra qualquer de tamanho n, calcula-se a média aritmética amostral. Provavelmente, se uma nova amostra aleatória for realizada, a média aritmética obtida será diferente daquela da primeira amostra. A variabilidade das médias é estimada pelo seu erro padrão que é o desvio padrão dividido pela raiz quadrada do tamanho da amostra de dados. Suponha que, numa população obteve-se desvio padrão de 1,44 com uma amostra aleatória de 64 elementos. Qual o provável erro padrão?
		
	
	0,38
	
	0,22
	
	0,28
	
	0,18
	
	0,12
	
	
Explicação: 
Para o cálculo do Erro Padrão da Amostra basta fazer utilizar a fórmula dada na questão: 
Erro Padrão da Amostral = Desvio Padrão da amostra / Raiz quadrada do tamanho da amostra 
EP = 1,44 / √64
EP = 1,44 / 8
EP = 0,18
	
	 
		2
        Questão 
	
	
	Ao se obter uma amostra qualquer de tamanho n, calcula-se a média aritmética amostral. Provavelmente, se uma nova amostra aleatória for realizada, a média aritmética obtida será diferente daquela da primeira amostra. A variabilidade das médias é estimada pelo seu erro padrão que é o desvio padrão dividido pela raiz quadrada do tamanho da amostra de dados. Suponha que, numa população obteve-se desvio padrão de 1,75 com uma amostra aleatória de 25 elementos. Qual o provável erro padrão?
		
	
	0,25
	
	0,15
	
	0,22
	
	0,12
	
	0,35
	
	
Explicação: 
Para o cálculo do Erro Padrão da Amostra basta fazer utilizar a fórmula dada na questão: 
Erro Padrão da Amostral = Desvio Padrão da amostra / Raiz quadrada do tamanho da amostra 
EP = 1,75 / √25
EP = 1,75 / 5
EP = 0,35
	
	
	
	
	
	 
		3
        Questão 
	
	
	Uma amostra de 81 empregados horistas selecionada de um grande número de empregados de uma fábrica, teve uma média da amostra de salários de R$ 788,00, com desvio padrão da amostra de R$ 90,00. Calcule o erro padrão da amostra. (Erro Padrão da Amostra = desvio padrão da amostra / raiz quadrada do tamanho da amostra).
		
	
	10
	
	13
	
	14
	
	11
	
	12
	
	
Explicação: 
Para o cálculo do erro padrão da amostra basta fazer: 
Erro Padrão Amostral = Desvio Padrão / Raiz quadrada do tamanho da amostra 
EP = 90 / √81
EP = 90 / 9
EP = 10
	
	
	
	 
		4
        Questão 
	
	
	Uma amostra de 64 empregados horistas selecionada de um grande número de empregados de uma fábrica, teve uma média da amostra de salários de R$ 788,00, com desviopadrão da amostra de R$ 44,00. Calcule o erro padrão da amostra. (Erro Padrão da Amostra = desvio padrão da amostra / raiz quadrada do tamanho da amostra).
		
	
	5,5 
	
	9,5
	
	8,5 
	
	7,5 
	
	6.5 
	
	
Explicação: 
Para o cálculo do erro padrão da amostra basta fazer: 
Erro Padrão Amostral = Desvio Padrão / Raiz quadrada do tamanho da amostra 
EP = 44 / √64
EP = 44 / 8
EP = 5,5
	
	 
		5
        Questão 
	
	
	Ao se obter uma amostra qualquer de tamanho n, calcula-se a média aritmética amostral. Provavelmente, se uma nova amostra aleatória for realizada, a média aritmética obtida será diferente daquela da primeira amostra. A variabilidade das médias é estimada pelo seu erro padrão que é o desvio padrão dividido pela raiz quadrada do tamanho da amostra de dados. Suponha que, numa população obteve-se desvio padrão de 2,59 com uma amostra aleatória de 49 elementos. Qual o provável erro padrão?
		
	
	0,27
	
	0,17
	
	0,37
	
	0,22
	
	0,12
	
	
Explicação: 
Para o cálculo do Erro Padrão da Amostra basta fazer uso da fórmula dada na questão: 
Erro Padrão da Amostral = Desvio Padrão da amostra / Raiz quadrada do tamanho da amostra 
EP = 2,59 / √49
EP = 2,59 / 7
EP = 0,37
	
	 
		6
        Questão 
	
	
	O erro padrão indica a propagação das medições dentro de uma amostra de dados. É o desvio padrão dividido pela raiz quadrada do tamanho da amostra de dados. A amostra pode incluir dados de medições científicas, resultados de testes, as temperaturas ou uma série de números aleatórios. Suponha que, numa população obteve-se desvio padrão de 2,24 com uma amostra aleatória de 64 elementos. Qual o provável erro padrão?
		
	
	0,12
	
	0,28
	
	0,38
	
	0,22
	
	0,18
	
	
Explicação: 
Para o cálculo do Erro Padrão da Amostra basta fazer uso da fórmula dada na questão: 
Erro Padrão da Amostral = Desvio Padrão da amostra / Raiz quadrada do tamanho da amostra 
EP = 2,24 / √64
EP = 2,24 / 8 
EP = 0,28
	
	 
		7
        Questão 
	
	
	Os pesos dos funcionários da empresa KHOMEBEN seguem uma distribuição normal com média 60 kg e desvio padrão 10 kg. Então, o valor padronizado de z (escore-z) de um funcionário que pesa 85 kg é:
		
	
	1,5
	
	0,5
	
	2
	
	2,5
	
	1
	
	
Explicação: 
Para obter o valor padronizado de z basta fazer uso da fórmula: 
z = (xi - Média) / Desvio Padrão
z = (85 - 60) / 10 
z = 25 / 10
z = 2,5
	
	
	 
		8
        Questão 
	
	
	Uma amostra de 64 empregados horistas selecionada de um grande número de empregados de uma fábrica, teve uma média da amostra de salários de R$ R$ 788,00, com desvio padrão da amostra de R$ 72,00. Calcule o erro padrão da amostra. (Erro Padrão da Amostra = desvio padrão da amostra / raiz quadrada do tamanho da amostra).
		
	
	11
	
	9
	
	12
	
	13
	
	14
	
	
Explicação: 
Para o cálculo do Erro Padrão da Amostra basta fazer: 
Erro Padrão da Amostral = Desvio Padrão da amostra / Raiz quadrada do tamanho da amostra 
EP = 72 / √64
EP = 72 / 8 
EP = 9 
ESTATÍSTICA APLICADA
8a aula - INTERVALOS DE CONFIANÇA
		1
        Questão 
	
	
	Suponha que X represente a duração da vida de uma peça de equipamento. Admita-se que 144 peças sejam ensaiadas, fornecendo uma duração de vida média de 100 horas. Suponha-se que seja conhecido o desvio padrão igual a 6 horas, e que se deseje obter um intervalo de confiança de 95 % para a média (usar 1,96). Qual o intervalo de confiança?
[Limite Inferior do IC = Média - 1,96 . (desvio padrão dividido pela raiz quadrada da amostra)]
[Limite Superior do IC = Média + 1,96 . (desvio padrão dividido pela raiz quadrada da amostra)]
		
	
	96,02 a 106,98
	
	99,02 a 144,98
	
	44,02 a 144,98
	
	44,02 a 100,98
	
	99,02 a 100,98
	
	
Explicação: 
1ª passo - Cálculo do Erro Amostral: Erro Amostral = Desvio Padrão / Raiz quadrada da amostra 
EP = 6 / √144
EP = 6 / 12 
EP = 0,5 
2º passo - Verificar na Tabela de Distribuição Normal o número de Unidades de Desvio Padrão a partir da média para uma confiança de 95%: 1,96
3º passo - Calcular os limites do Intervalo de Confiança fazendo: limites = média (+ ou -) desvio padrão x Erro padrão
limite inferior = 100 ¿ 1,96 x 0,5 = 99,02
limite superior = 100 + 1,96 x 0,5 = 100,98 
O Intervalo de Confiança será entre 99,02 e 100,98 horas.
 
	
	
	 
		2
        Questão 
	
	
	Em uma prova de Estatística, uma amostra de 100 estudantes, com uma média da nota de 7,5 , e com desvio padrão da amostra de 1,4 , estimamos a média de notas de todos os alunos. Utilize um intervalo estimado de forma que podemos estar em 90% confiantes de que o intervalo inclui o valor médio da população.
Utilizando a tabela abaixo, o Intervalo de Confiança está compreendido de:
Tabela com Z e %.
	Número de Unidades de Desvio
Padrão a partir da Média
	Proporção Verificada
	1,645
	90%
	1,96
	95%
	2,58
	99%
		
	
	7,27 a 7,73 
	
	6,00 a 9,00
	
	7,36 a 7,64 
	
	6,86 a 9,15 
	
	7,14 a 7,86 
	
	
Explicação: 1ª passo - Cálculo do Erro Amostral: Erro Amostral = Desvio Padrão / Raiz quadrada da amostra 
EP = 1,4 / √100
EP = 1,4 / 10
EP = 0,14 
2º passo - Verificar na Tabela de Distribuição Normal o número de Unidades de Desvio Padrão a partir da média para uma confiança de 90%: 1,645
3º passo - Calcular os limites do Intervalo de Confiança fazendo: limites = média (+ ou -) desvio padrão x Erro padrão
limite inferior = 7,5 – 1,645 x 0,14 = 7,27
limite superior = 7,5 + 1,645 x 0,14 = 7,73 
O Intervalo de Confiança será entre 7,27 e 7,73. 
	
	
	 
		3
        Questão 
	
	
	Suponha que X represente a duração da vida de uma peça de equipamento. Admita-se que 256 peças sejam ensaiadas, fornecendo uma duração de vida média de 100 horas. Suponha-se que seja conhecido o desvio padrão igual a 8 horas, e que se deseje obter um intervalo de confiança de 95 % para a média (usar 1,96). Qual o intervalo de confiança?
[Limite Inferior do IC = Média - 1,96 . (desvio padrão dividido pela raiz quadrada da amostra)]
[Limite Superior do IC = Média + 1,96 . (desvio padrão dividido pela raiz quadrada da amostra)]
		
	
	96,02 a 100,98
	
	96,02 a 96,98
	
	56,02 a 56,98
	
	56,02 a 96,98
	
	99,02 a 100,98
	
	
Explicação: 1ª passo - Cálculo do Erro Amostral: Erro Amostral = Desvio Padrão / Raiz quadrada da amostra 
EP = 8 / √256
EP = 8 / 16 
EP = 0,5 
2º passo - Verificar na Tabela de Distribuição Normal o número de Unidades de Desvio Padrão a partir da média para uma confiança de 95%: 1,96
3º passo - Calcular os limites do Intervalo de Confiança fazendo: limites = média (+ ou -) desvio padrão x Erro padrão
limite inferior = 100 ¿ 1,96 x 0,5 = 99,02
limite superior = 100 + 1,96 x 0,5 = 100,98 
O Intervalo de Confiança será entre 99,02 e 100,98 horas.
 
	
	
	 
		4
        Questão 
	
	
	Do total de alunos de uma disciplina on line que realizaram a AV1, foi retirada uma amostra de 50 estudantes. Considerando que a média amostral foi de 6,5, com desvio-padrão da amostra de 0,95 e que, para uma proporção de 95% teremos z (Número de unidades do desvio padrão a partir da média) = 1,96, qual será o intervalo de confiança de 95% para o real valor da média geral da turma.
		
	
	[5,00; 8,00] 
	
	[6,45; 6,55]
	
	[ 5,25; 7,75]
	
	[6,24; 6,76] 
	
	[4,64; 8,36]
	
	
Explicação: 
1ª passo - Cálculo do Erro Amostral: Erro Amostral = Desvio Padrão / Raiz quadrada da amostra 
E = 0,95 / √50 = 0,95 / 7,07 = 0,134 
2º passo - Verificar na Tabela de Distribuição Normal o número de Unidades de Desvio Padrão a partir da média para uma confiança de 95%: 1,96
3º passo - Calcular os limites do Intervalo de Confiança fazendo: limites = média (+ ou -) desvio padrão x Erro padrão
limite inferior = 6,5 ¿ 1,96 x 0,134 = 6,24
limite superior = 6,5 + 1,96 x 0,134 = 6,76 
O Intervalo de Confiança será entre 6,24 e 6,76.
	
	
	
	 
		5
        Questão 
	
	
	Suponha que X represente a duração da vida de uma peça de equipamento. Admita-se que 256 peças sejam ensaiadas, fornecendo uma duração de vida médiade 200 horas. Suponha-se que seja conhecido o desvio padrão igual a 12 horas, e que se deseje obter um intervalo de confiança de 95 % para a média (usar 1,96). Qual o intervalo de confiança?
[Limite Inferior do IC = Média - 1,96 . (desvio padrão dividido pela raiz quadrada da amostra)]
[Limite Superior do IC = Média + 1,96 . (desvio padrão dividido pela raiz quadrada da amostra)]
 
 
 
		
	
	156,53 a 256,47 
	
	198,53 a 256,47 
	
	156,53 a 201,47 
	
	198,53 a 201,47 
	
	112,53 a 212,47 
	
	
Explicação: 
1ª passo - Cálculo do Erro Padrão da Amostral: Erro Padrão = Desvio Padrão / Raiz quadrada da amostra 
EP = 12 / √256 
EP = 12 / 16 
EP = 0,75 
2º passo - Verificar na Tabela de Distribuição Normal o número de Unidades de Desvio Padrão a partir da média para uma confiança de 95%: 1,96
3º passo - Calcular os limites do Intervalo de Confiança fazendo: limites = média (+ ou -) desvio padrão x Erro padrão
limite inferior = 200 ¿ 1,96 x 0,75 = 198,53
limite superior = 200 + 1,96 x 0,75 = 201,47 
O Intervalo de Confiança será entre 198,53 e 201,47 horas.
	
	
	 
		6
        Questão 
	
	
	A curva de Gauss, também conhecida como curva normal, tem um amplo emprego na estatística e tem como características:
		
	
	Ser simétrica e platicúrtica.
	
	Ser assimétrica positiva e mesocúrtica.
	
	Ser mesocúrtica e assintótica.
	
	Ser assimétrica negativa e mesocúrtica.
	
	Ser simétrica e leptocúrtica.
	
	
Explicação: A Curva Normal é simétrica em torno da média e tem como parâmetros a média e o desvio padrão. Nela, a média, a mediana e a moda, ocupam a mesma posição. Sua representação gráfica tem forma de sino e é assintótica.  Por essas características, é chamada de mesocúrtica.
	
	
	 
		7
        Questão 
	
	
	Em um dado mês, uma amostra de 30 colaboradores é selecionada de um grande número de empregados de uma fábrica, teve uma média da amostra de salários de R$ 788,00, com desvio padrão da amostra de R$ 144,00. Estimamos a média dos salários para todos os empregados horistas na empresa com intervalo estimado de forma que podemos estar em 95% confiantes de que o intervalo inclui o valor médio da população. Nestas condições, o intervalo de confiança é, aproximadamente:
		
	
	736,00 a 932,00
	
	644,00 a 839,00
	
	839,00 a 864,00
	
	736,00 a 864,00
	
	736,00 a 839,00
	
	
Explicação: 
1ª passo - Cálculo do Erro Amostral: Erro Amostral = Desvio Padrão / Raiz quadrada da amostra 
EP = 144 / √30
EP = 144 / 5,48
EP = 26,28
2º passo - Verificar na Tabela de Distribuição Normal o número de Unidades de Desvio Padrão a partir da média para uma confiança de 95%: 1,96
3º passo - Calcular os limites do Intervalo de Confiança fazendo: limites = média (+ ou -) desvio padrão x Erro padrão
limite inferior = 788 ¿ 1,96 x 26,28 = 736,49
limite superior = 788 + 1,96 x 26,28 = 839,51 
O Intervalo de Confiança será entre 736,49 e 839,51 horas.
	
	
	
	
	
	 
		8
        Questão 
	
	
	Uma amostra de 36 estudantes foi selecionada de um grande número de estudantes de uma Universidade, e teve uma média de notas 6,0, com desvio padrão da amostra de 1,2. Determine o intervalo de confiança de forma que podemos estar em 95% confiantes de que o mesmo inclui o valor médio da população.
		
	
	5,82 a 6,18
	
	5,91 a 6,09 
	
	5,61 a 6,39
	
	5,45 a 6,55
	
	5,72 a 6,28
	
	
Explicação: 
1ª passo - Cálculo do Erro Amostral: Erro Amostral = Desvio Padrão / Raiz quadrada da amostra 
E = 1,2 / √36 = 1,2 / 6 = 0,2 
2º passo - Verificar na Tabela de Distribuição Normal o número de Unidades de Desvio Padrão a partir da média para uma confiança de 95%: 1,96
3º passo - Calcular os limites do Intervalo de Confiança fazendo: limites = média (+ ou -) desvio padrão x Erro padrão
limite inferior = 6 ¿ 1,96 x 0,2 = 5,61
limite superior = 6 + 1,96 x 0,2 = 6,39 
O Intervalo de Confiança será entre 5,61 e 6,39.
ESTATÍSTICA APLICADA
9a aula - DISTRIBUIÇÃO NORMAL
		1
        Questão 
	
	
	Na Distribuição Normal, a área total sob a curva normal vale 1. Isto significa que a probabilidade de ocorrer qualquer valor real é 1. A curva é simétrica em torno da média zero. Então a probabilidade de ocorrer valor menor do que zero é 0,5 e maior do que zero é 0,5. Qual probabilidade de ocorrer um valor maior que z = 1,5? (Na tabela da área sob a curva normal consta o valor 0,4332 para z=1,5).
		
	
	13,32%
	
	26,68% 
	
	43,32% 
	
	6,68% 
	
	16,68% 
	 
		2
        Questão 
	
	
	Dada o valor da Tabela da Distribuição Normal onde se encontra a probabilidade de P(0 ≤ Z ≤ 2,60) = 0,4953. Determine a probabilidade para Z ≥ 2,60. 
		
	
	0,0047
	
	0,4953
	
	0,9953
	
	1
	
	0,5
	
	
Explicação: Como o valor tabelado fornece o valor (0 ≤ Z ≤ x), e deseja-se calcular o valor para Z ≥ x, fazemos a seguinte conta: 0,5 - 0,4953 = 0,0047.
	
	
	 
		3
        Questão 
	
	
	As alturas de determinados alunos de uma turma são normalmente distribuídas com média 1,55 m e desvio padrão 0,45 m. Encontre a probabilidade de um aluno ter estatura abaixo de 1,50 metros. OBS: consultando a Tabela da Distribuição Normal verifica-se que P(0 ≤ Z ≤ 0,11) = 0,00438.
		
	
	71,23% 
	
	28,77%
	
	21,23%
	
	45,62%
	
	12,35% 
	
	
Explicação: Como queremos calcular P(x < 150), para obter essa probabilidade precisamos em primeiro lugar calcular o valor de z que corresponde a x = 150. Para isso, faremos uso da fórmula z = (xi - Média) / Desvio Padrão:
z = (1,50 - 1,55) / 0,45
z = 0,05 / 0,45 
z = 0,11
Conforme dado no problema, z = 0,11 corresponde a 0,0438. Com isso, P(1,50 < x < 1,55) = 4,38%.
Nas distribuições normais a probabilidade de um valor estar abaixo da média é de 50%. Daí, para calcular a probabilidade de ter um aluno com estatura abaixo de 1,50 metros é preciso fazer 50% - 4,38% = 45,62%.
	
	
	 
		4
        Questão 
	
	
	Os pesos dos funcionários da empresa KHOMEBEN seguem uma distribuição normal com média 60 kg e desvio padrão 10 kg. Então, o valor padronizado de z (escore-z) de um funcionário que pesa 70 kg é:
		
	
	2,0
	
	1,0
	
	0,5
	
	2,5
	
	1,5
	 
		5
        Questão 
	
	
	As alturas de 50 funcionários de uma fábrica são normalmente distribuídas com média 1,60 m e desvio padrão 0,55 m. Encontre o número aproximado de funcionários com menos de 1,50 metros. 
OBS: consultando a Tabela da Distribuição Normal verifica-se que P(0 ≤ Z ≤ 0,18) = 0,0714.
		
	
	18 funcionários
	
	21 funcionários
	
	16 funcionários
	
	13 funcionários
	
	19 funcionários
	
	
Explicação: 
Deseja-se calcular P (X ≤ 1,50). 
Para isso, utilizamos a fórmula Z = (X - Média) / Desvio Padrão.
Z = (1,50 -1,60) / 0,55
Z = -0,10 / 0,55 
Z = -0,18
Ou seja, P (X ≤ 1,50) = P (Z ≤ -0,18)
O enunciado nos fornece que P(0 ≤ Z ≤ 0,18) = 0,0714. 
Devido a simetria da Distribuição Normal temos que:
 P(-0,18 ≤ Z ≤ 0) = P(0 ≤ Z ≤ 0,18)
Como a curva é simétrica em torno da média, a probabilidade de ocorrer valor maior que a média é igual à probabilidade de ocorrer valor menor do que a média, isto é, ambas as probabilidades são iguais a 50%. Cada metade da curva representa 50% de probabilidade.
Então, para calcular a probabilidade de ter um funcionário com estatura abaixo de 1,50 metros é preciso fazer 50% - 7,14% = 42,86%.
O número de funcionários com altura inferior a 1,50 metros é de:
50 x 0,4286 = 21,43, ou seja, 21 funcionários.
	
	
	 
		6
        Questão 
	
	
	A mais importante distribuição de probabilidade contínua em todo o domínio da estatística é a distribuição normal. Seu gráfico, chamado de curva normal, é uma curva em forma de sino que, aproximadamente, descreve muitos fenômenos que ocorrem na natureza, indústria e pesquisa. A distribuição normal é muitas vezes chamada de?
		
	
	Distribuição de Gauss.
	
	Distribuição de Poisson.
	
	Distribuição binomial.
	
	Distribuição discreta.
	
	Distribuição de Bernoulli.
	
	
Explicação: A distribuição normal é muitas vezes chamada de distribuição de Gauss.7
        Questão 
	
	
	As alturas dos alunos de uma turma são normalmente distribuídas com média 1,55 m e desvio padrão 0,45 m. Encontre a probabilidade de um aluno ter estatura acima de 1,80 metros.
OBS: consultando a Tabela da Distribuição Normal verifica-se que P(0 ≤ Z ≤ 0,56) = 0,2123.
		
	
	12,35%
	
	21,23%
	
	35,18%
	
	28,77%
	
	71,23%
	
	
Explicação: 
Deseja-se calcular P (X ≥ 1,80). 
Para isso, utilizamos a fórmula Z = (X - Média) / Desvio Padrão.
Z = (1,80 -1,55) / 0,45
Z = 0,25 / 0,45 
Z = 0,56
Ou seja, P (X ≥ 1,80) = P (Z ≥ 0,56)
O enunciado nos fornece que P(0 ≤ Z ≤ 0,56) = 0,2123. 
Como a curva é simétrica em torno da média, a probabilidade de ocorrer valor maior que a média é igual à probabilidade de ocorrer valor menor do que a média, isto é, ambas as probabilidades são iguais a 50%. Cada metade da curva representa 50% de probabilidade.
Então, para calcular a probabilidade de ter um aluno com estatura acima de 1,80 metros é preciso fazer 50% - 21,23% = 28,77%.
	
	
	 
		8
        Questão 
	
	
	Consultando a Tabela da Distribuição Normal verifica-se que P(0 ≤ Z ≤ 3) = 0,4987. Sabendo disso, determine a probabilidade para Z ≥ 3.
		
	
	0,5
	
	1
	
	0,4987
	
	0,0013
	
	0,9987
	
	
Explicação: 
Como o valor tabelado fornece o valor (0 ≤ Z ≤ x), e deseja-se calcular o valor para Z ≥ x, fazemos a seguinte conta: 0,5 - 0,4987 = 0,0013.
	
	
ESTATÍSTICA APLICADA
10a aula - TESTE DE HIPÓTESES
		1
        Questão 
	
	
	Considere as frases: 1-A hipótese nada mais é do que uma possível explicação para o problema. 2-No jargão científico, hipótese equivale, habitualmente, à suposição de uma verdade, depois comprovada ou descartada pelos fatos, os quais hão de decidir, em última instância, sobre a verdade ou falsidade dos fatos que se pretende explicar. 3-A hipótese é a suposição de uma causa ou de uma lei destinada a explicar provisoriamente um fenômeno até que os fatos a venham contradizer ou afirmar. 4-Nos Testes de hipótese paramétricos, destacamos as hipóteses H0, conhecida como Hipótese nula e H1, conhecida por Hipótese alternativa. Considerando as 4 frases podemos afirmar que: 
		
	
	existem apenas 2 frases verdadeiras
	
	só a segunda é verdadeira
	
	só a quarta é verdadeira
	
	todas são verdadeiras
	
	todas são falsas
	
	
Explicação: 1- A hipótese nada mais é do que uma possível explicação para o problema. 
-> A afirmação está correta.
2- No jargão científico, hipótese equivale, habitualmente, à suposição de uma verdade, depois comprovada ou descartada pelos fatos, os quais hão de decidir, em última instância, sobre a verdade ou falsidade dos fatos que se pretende explicar. 
-> A afirmação está correta.
3 - A hipótese é a suposição de uma causa ou de uma lei destinada a explicar provisoriamente um fenômeno até que os fatos a venham contradizer ou afirmar.
-> A afirmação está correta.
4 - Nos Testes de hipótese paramétricos, destacamos as hipóteses H0, conhecida como Hipótese nula e H1, conhecida por Hipótese alternativa.
-> A afirmação está correta.
Ou seja, todas as frases estão corretas.
	
	
	
	
	
	 
		2
        Questão 
	
	
	Mega Pascal (MPa) é a medida de resistência utilizada para a cerâmica. Numa indústria cerâmica, sabe-se que certo tipo de massa cerâmica tem resistência mecânica aproximadamente normal, com média 56 MPa e desvio padrão 5 MPa. Após a troca de alguns fornecedores de matérias- primas, deseja-se verificar se houve alteração na qualidade. Uma amostra de 16 corpos de prova de massa cerâmica acusou média igual a 50 MPa. Qual é a conclusão ao nível de significância de 5 %? Obs1: O valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado) Obs2: Para o cálculo do Valor da Estatística de Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra)
		
	
	Como Z = - 4,8 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 5,8 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 6,8 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 7,8 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 8,8 , a hipótese nula será rejeitada.
	 
		3
        Questão 
	
	
	O tempo médio, por operário, para executar uma tarefa, tem sido 95 minutos, segundo a distribuição normal. Introduziu-se uma modificação para diminuir este tempo, e, após certo período, sorteou-se uma amostra de 16 operários, medindo-se o tempo de execução gasto por cada um. O tempo médio da amostra foi 90 minutos com desvio padrão de 8 minutos. Qual é a conclusão ao nível de significância de 5 %? Obs1: O valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado) Obs2: Para o cálculo do Valor da Estatística de Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra)
		
	
	Como Z = - 6,5 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como Z = - 4,5 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 3,5 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 5,5 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 2,5 , a hipótese nula será rejeitada. 
	 
		4
        Questão 
	
	
	Uma fábrica de motocicletas anuncia que seus carros consomem, em média, 10 litros por 400 Km, com desvio-padrão de 0,8 litro. Uma revista decide testar essa afirmação e analisa 25 motocicletas dessa marca, obtendo 10,5 litros por 400 Km, como consumo médio. Admitindo-se que o consumo tenha distribuição normal, ao nível de significância de 5%, utilize o TESTE DE HIPÓTESES, para o cálculo do Valor da Estatística de Teste (t) e o que a revista concluirá sobre o anúncio da fábrica?
 
Dados:
Obs1: Para o cálculo do Valor da Estatística de Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra).
Obs2: Adote um nível de significância de 5%. O valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado)
		
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 1,3 e, como 1,3 é menor que 1,96, a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro. 
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 5,1 e, como 5,1 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro. 
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 1,1 e, como 1,1 é menor que 1,96, a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro. 
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 4,1 e, como 4,1 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro. 
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 3,1 e, como 3,1 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro. 
	
	
Explicação: (10,5 - 10) / (0,8/5) = 0,5 / 0,16 = 3,1. Isso significa que a média da amostra retirada aleatoriamente da fábrica de automóveis está a 3,1desvios-padrão da média alegada em Ho que é 11. Como o valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado), estamos na região de rejeição de Ho (3,1 é maior que 1,96). Assim, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
	
	 
		5
        Questão 
	
	
	Mega Pascal (MPa) é a medida de resistência utilizada para a cerâmica. Numa indústria cerâmica, sabe-se que certo tipo de massa cerâmica tem resistência mecânica aproximadamente normal, com média 60 MPa e desvio padrão 5 MPa. Após a troca de alguns fornecedores de matérias- primas, deseja-se verificar se houve alteração na qualidade. Uma amostra de 16 corpos de prova de massa cerâmica acusou média igual a 54 MPa. Qual é a conclusão ao nível de significância de 5 %? Obs1: O valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado) Obs2: Para o cálculo do Valor da Estatística de Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra)
		
	
	Como Z = - 7,8 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 8,8 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como Z = - 5,8 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 4,8 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 6,8 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	
Explicação: Considerando o valor da Estatística do Teste: (média da amostra - média da população) / (desviopadrão / raiz quadrada da amostra).
(54- 60) / (5/4) = -6 / 1,25 = -4,8. Isso significa que a média da amostra retirada aleatoriamente está a -4,8 desvios-padrão da média alegada. Como o valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado), estamos na região de rejeição de Ho, ou seja, a hipótese nula será rejeitada.
	
	
	
	 
		6
        Questão 
	
	
	Uma determinada empresa anunciou que a média de salários em uma linha de produção nos últimos 3 meses foi de R$ 9.000,00. Uma empresa de pesquisa extraiu uma amostra aleatória de 50 colaboradores daquele grupo, encontrando um salário médio de R$ 8.200,00, com desvio-padrão de R$ 1.000,00. Teste a afirmação da empresa, contra a alternativa de que o salário médio é inferior a R$ 9.000,00, com um nível de significância de 5%. Obs1: O valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado) Obs2: Para o cálculo do Valor da Estatística de Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra)
		
	
	Como z = - 5,66 a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como z = - 0,67 a hipótese nula não será rejeitada.
	
	Como z = - 0,17 a hipótese nula não será rejeitada.
	
	Como z = - 9,67 a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como z = - 5,66 a hipótese nula não será rejeitada.
	
	
Explicação: 
Considerando o valor da Estatística do Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra).
(8200 - 9000) / (1000/7,07) = -5,66. 
Isso significa que a média da amostra retirada aleatoriamente está a - 5,66 desvios-padrão da média alegada. Como o valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado), estamos na região de rejeição de Ho, ou seja, a hipótese nula será rejeitada.
	
	
	 
		7
        Questão 
	
	
	Uma fábrica de automóveis anuncia que seus carros consomem, em média, 11 litros por 100 Km, com desvio-padrão de 1 litro. Uma revista decide testar essa afirmação e analisa 25 carros dessa marca, obtendo 11,5 litros por 100 Km, como consumo médio. Admitindo-se que o consumo tenha distribuição normal, ao nível de significância de 5%, utilize o TESTE DE HIPÓTESES, para o cálculo do Valor da Estatística de Teste (t) e o que a revista concluirá sobre o anúncio da fábrica?
 
Dados:
Obs1: Para o cálculo do Valor da Estatística de Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra).
Obs2: Adote um nível de significância de 5%. O valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado)
		
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 1,5 e, como 1,5 é menor que 1,96, a revista pode concluir que o anúncio é verdadeiro.
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 0,5 e, como 0,5 é menor que 1,96, a revista pode concluir que o anúncio é verdadeiro. 
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 2,5 e, como 2,5 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro. 
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 3,5 e, como 3,5 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro. 
	
	O Valor da Estatística de Teste (t) é 4,5 e, como 4,5 é maior que 1,96, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro. 
	
	
Explicação: (11, 5 - 11) / (1/5) = 0,5 / 0,2 = 2,5. Isso significa que a média da amostra retirada aleatoriamente da fábrica de automóveis está a 2,5 desvios-padrão da média alegada em Ho que é 11. Como o valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado), estamos na região de rejeição de Ho (2,5 é maior que 1,96). Assim, Ho é rejeitada e a revista pode concluir que o anúncio não é verdadeiro.
	
	
	 
		8
        Questão 
	
	
	O tempo médio, por operário, para executar uma tarefa, tem sido 100 minutos, segundo a distribuição normal. Introduziu-se uma modificação para diminuir este tempo, e, após certo período, sorteou-se uma amostra de 16 operários, medindo-se o tempo de execução gasto por cada um. O tempo médio da amostra foi 90 minutos com desvio padrão de 12 minutos. Qual é a conclusão ao nível de significância de 5 %? Obs1: O valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado) Obs2: Para o cálculo do Valor da Estatística de Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra)
		
	
	Como Z = - 6,33 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 3,33 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 7,33 , a hipótese nula será rejeitada.
	
	Como Z = - 5,33 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	Como Z = - 4,33 , a hipótese nula será rejeitada. 
	
	
Explicação: 
Considerando o valor da Estatística do Teste: (média da amostra - média da população) / (desvio padrão / raiz quadrada da amostra).
(90 - 100) / (12/4) = -10 / 3 = -3,3. Isso significa que a média da amostra retirada aleatoriamente está a - 3,3 desvios-padrão da média alegada. Como o valor crítico para 5% é 1,96 desvios (Z tabelado), estamos na região de rejeição de Ho, ou seja, a hipótese nula será rejeitada.