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Descrição Instruções Caso necessite a utilização do "EXCEL" clique no link ao lado -----------> excel.xlsx Várias tentativas Não permitido. Este teste só pode ser feito uma vez. Forçar conclusão Este teste pode ser salvo e retomado posteriormente. Estado de Conclusão da Pergunta: PERGUNTA 1 1. Conforme explica Freund e Simon (2000), ao calcularmos a média, podemos incorrer em erros quando não levamos em consideração que as grandezas em jogo não têm todas a mesma importância em relação ao fenômeno observado. Assim, é necessário atribuir pesos, ou graus de importância, e então calcular a média aritmética ponderada. De acordo com os autores, a média aritmética ponderada é calculada quando os pesos são os tamanhos dos respectivos conjuntos de dados, o numerador é o total de todas as medidas ou observações, e o denominador é o número total de elementos nos dados combinados. Assim, questionamos qual o número médio de horas que um estudante gasta com estudos em casa? Tabela: Distribuição de frequência do número médio de horas de estudo por aluno Fonte: Elaborado pela autora, baseada em FREUND; SIMON, 2000. FREUND, J. E.; SIMON, G. A. Estatística aplicada: economia, administração e contabilidade. São Paulo: Artmed, 2000. 0,465 hora 0,865 hora 0,765 hora 0,565 hora 0,665 hora 1 pontos PERGUNTA 2 1. Conforme explicam Morettin e Bussab (2013), uma medida bastante útil na interpretação de tabelas de frequências é a proporção entre as observações e o total delas. De acordo com a tabela a seguir, é possível observar que 27,78% dos funcionários recebem entre 4 e 8 salários mínimos. Tabela: Distribuição de frequência de classes de salários Fonte: Elaborada pela autora baseada em MORETTIN; BUSSAB, https://fadergs.blackboard.com/bbcswebdav/pid-16429619-dt-content-rid-84766551_1/xid-84766551_1 2013. MORETTIN, P.A., BUSSAB, W. O. Estatística Básica, 8. ed. São Paulo: Saraiva, 2013. Nesse sentido, é correto afirmar que a porcentagem de funcionários que recebem menos de 16 salários mínimos é igual a: 16,67% 94,44% 83,33% 11,11% 69,44% 1 pontos PERGUNTA 3 1. Muito semelhante ao conceito de correlação, a covariância apresenta-se na estatística como uma medida que verifica a relação entre duas variáveis. No entanto, existem diferenças nessas concepções. Quais são as características exclusivas da covariância? O resultado da covariância não varia entre -1 e 1 e seu sinal indica respostas sobre o módulo, direção e sentido entre as variáveis. Os valores da covariância não são padronizados e fornecem respostas sobre a direção da relação entre as variáveis. O cálculo da covariância resulta em números pertencentes ao conjunto dos números reais e seu sinal negativo fornece respostas sobre a direção da correlação entre as variáveis. O valor encontrado pelo cálculo da covariância não é padronizado e seu sinal positivo indica respostas sobre a direção da relação entre as variáveis. A covariância é limitada de -1 e 1 e o sinal do valor encontrado indica padrões sobre a direção da relação entre as variáveis. 1 pontos PERGUNTA 4 1. As medidas de dispersão avaliam o quanto uma entrada típica desvia-se da média. Quanto mais espalhados estiverem os dados, maior será o desvio. Ele é o resultado da raiz quadrada da variância, logo, o cálculo da variância é um passo intermediário para obtê-lo. É a medida de dispersão mais utilizada em estatística. O trecho acima refere-se: ao desvio-padrão. à média. à frequência absoluta. à medida de dispersão. à variância. 1 pontos PERGUNTA 5 1. O conceito de variância e desvio-padrão para amostra e população permanece o mesmo, contudo, na parte algébrica e estrutural, as fórmulas para encontrar tais medidas de dispersão são diferenciadas. Nesse contexto, avalie as proposições a seguir. I. Desvio-padrão amostral é representado pela letra grega e desvio padrão populacional, pela letra grega . II. Variância amostral é o resultado do desvio-padrão populacional elevado ao quadrado. III. Para calcular o desvio-padrão amostral, utiliza-se a média e o tamanho de conjunto . É correto o que se afirma em: I e II, apenas. I, apenas. II e III, apenas. I, II e III. I e III, apenas. 1 pontos PERGUNTA 6 1. De maneira semelhante à distribuição de Poisson, a distribuição exponencial descreve o comportamento de uma variável aleatória x no espaço ou no tempo, sendo muito utilizada em modelos de duração de vida de componentes que não se desgastam com o tempo. Com base nos conceitos expostos sobre a distribuição exponencial, apresentamos o enunciado a seguir: em um supermercado, o tempo médio de espera dos clientes na fila é de, aproximadamente, 10 minutos nas terças-feiras. É sabido que o tempo para o atendimento dos clientes durante a semana tem distribuição exponencial. No entanto, um dos clientes possui um compromisso e só pode esperar 8 minutos. Assim, a probabilidade de que ele espere 8 minutos na fila é de: 55,07%. 9%. 44,93%. 91%. 2,23%. 1 pontos PERGUNTA 7 1. Para Martins e Domingues (2017), uma função de distribuição acumulada (FDA) calcula a probabilidade acumulada para um determinado valor de x, em que uma observação aleatória extraída da população é menor ou igual a um valor específico, maior do que um valor específico ou está entre dois valores específicos. MARTINS, G. A.; DOMINGUES, O. estatística geral e aplicada. São Paulo: Atlas, 2017. A partir do texto, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. Existem diferenças quanto ao uso da distribuição acumulada para variáveis contínuas ou discretas. Porque, II. Para distribuições contínuas, a função de distribuição acumulada indica a área sob a função densidade de probabilidade, até o valor de x fixo; para distribuições discretas, a função de distribuição acumulada gera a probabilidade acumulada para os valores de x previamente estipulados. A respeito dessas asserções, assinale a opção correta. A asserção I é uma proposição falsa e a II é uma proposição verdadeira. As asserções I e II são proposições falsas. As asserções I e II são proposições verdadeiras e a II é uma justificativa correta da I. A asserção I é uma proposição verdadeira e a II é uma proposição falsa. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I. 1 pontos PERGUNTA 8 1. Avaliar a média somente, sem estabelecer uma relação entre os outros dados pertencentes a um grupo, não nos possibilita elaborar uma afirmação precisa acerca das particularidades do conjunto. Para melhorar a informação da média, existem as medidas de dispersão, entre elas a amplitude de variação, a variância e o desvio-padrão. Sobre as medidas de dispersão, é correto afirmar que: representam a soma dos resultados obtidos dividida pela quantidade de resultados. são parâmetros que avaliam o grau de variabilidade ou dispersão dos valores em torno da média. representam o valor central de um conjunto, colocados em ordem crescente. são os valores do resultado de uma pesquisa que acontece com maior frequência. representam a diferença entre o maior e menor valor de uma série de dados. 1 pontos PERGUNTA 9 1. Entre as várias aplicações citadas por Castanheira (2013), a distribuição de Poisson é frequentemente usada em pesquisa operacional e na solução de problemas administrativos, sendo possível encontrá-la quando desejamos determinar o número de chamadas telefônicas para uma empresa por hora, o número de clientes em uma fila de um banco ou ainda o número de acidentes de tráfego no cruzamento de uma cidade por semana. CASTANHEIRA, N. P. Estatística aplicada a todos os níveis. Curitiba: Intersaberes, 2013. Considere que são vendidos, no verão, em média 54 sorvetesdiariamente, de acordo com uma variável aleatória x, que segue a distribuição de Poisson. Qual a probabilidade aproximada de que, em certo dia, sejam vendidos exatamente 50 sorvetes? 0,5%. 15%. 5%. 10%. 20%. 1 pontos PERGUNTA 10 1. A distribuição normal é um modelo probabilístico muito usado para modelar fenômenos físicos, na natureza, na indústria e nos negócios. São muitas as aplicações no contexto da inferência estatística, em que decisões têm de ser tomadas com base nos resultados obtidos a partir de uma amostra. Considerando o contexto apresentado, avalie as seguintes proposições e a relação proposta entre elas. I. A análise da pressão arterial sistólica e diastólica de um adulto é um exemplo de distribuição de probabilidade contínua. Porque, II. Temos um fenômeno modelado por uma variável aleatória contínua, cujo gráfico em forma de sino se prolonga indefinidamente em ambas as direções. A respeito dessas proposições, assinale a opção correta. A proposição I é falsa e a proposição II é verdadeira. As proposições I e II são verdadeiras, mas a II não é justificativa da I. A proposição I é verdadeira e a proposição II é falsa. As proposições I e II são falsas. As proposições I e II são verdadeiras, e a II é justificativa da I.
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