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 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.