(ENADE, 2015) As projeções da Associação Brasileira da Indústria de Óleos Vegetais vêm indicando, para 2020, produção entre 104 milhões e 105 milhões de toneladas de soja. A área de cultivo da soja deve aumentar cerca de 6,7 milhões de hectares, chegando, em 2023, a 34,4 milhões. Isso representa um acréscimo de 24,3% na área mensurada em 2013. No Paraná, a área de cultivo de soja pode expandir-se para áreas de outras culturas e, no Mato Grosso, para postagens degradas e áreas novas. Considerando esses dados e os impactos do agronegócio na reconfiguração do campo, avalie as afirmacoes a seguir: I-A expansão das áreas de monocultura de soja amplia a mecanização no campo e gera a migração de trabalhadores rurais para centros urbanos. CORRETA II-A intensificação da monocultura de soja acarreta aumento da concentração da estrutura fundiária. CORRETA III-A expansão da cultura de soja no Paraná e no Mato Grosso promoverá o avanço do plantio de outras culturas. ERRADA
Respostas
Ed 
há 5 meses
Vamos analisar cada uma das afirmações: I - A expansão das áreas de monocultura de soja amplia a mecanização no campo e gera a migração de trabalhadores rurais para centros urbanos. CORRETA. Essa afirmação é verdadeira, pois a mecanização geralmente reduz a necessidade de mão de obra, levando trabalhadores a migrar para áreas urbanas em busca de emprego. II - A intensificação da monocultura de soja acarreta aumento da concentração da estrutura fundiária. CORRETA. Essa afirmação também é verdadeira, já que a monocultura tende a favorecer grandes propriedades e pode levar à concentração de terras nas mãos de poucos proprietários. III - A expansão da cultura de soja no Paraná e no Mato Grosso promoverá o avanço do plantio de outras culturas. ERRADA. Essa afirmação é falsa, pois a expansão da monocultura de soja geralmente resulta na redução da diversidade de culturas, já que as áreas são frequentemente convertidas exclusivamente para o cultivo de soja. Com base na análise, as afirmações I e II estão corretas. Portanto, a alternativa que contém todos os itens verdadeiros é: I e II.
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Ed
ano passado
Analisando as afirmações fornecidas: I- A expansão das áreas de monocultura de soja amplia a mecanização no campo e gera a migração de trabalhadores rurais para centros urbanos. CORRETA. A expansão da monocultura de soja geralmente leva a uma maior mecanização das atividades agrícolas, o que pode resultar na migração de trabalhadores rurais para áreas urbanas em busca de novas oportunidades de emprego. II- A intensificação da monocultura de soja acarreta aumento da concentração da estrutura fundiária. CORRETA. O aumento da produção de soja em áreas de monocultura tende a concentrar a estrutura fundiária, com grandes áreas sendo controladas por poucos proprietários, o que pode levar a desigualdades na distribuição de terras. III- A expansão da cultura de soja no Paraná e no Mato Grosso promoverá o avanço do plantio de outras culturas. ERRADA. A expansão da cultura de soja geralmente leva à substituição de outras culturas, devido à rentabilidade e demanda crescente por soja. Portanto, as afirmações corretas são I e II. A alternativa que contém todas as afirmações corretas é: a) I e II.
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A estatística serve para estudar e medir fenômenos coletivos. Podemos também definir o estudo da estatística como sendo uma parte da Matemática Aplicada que fornece métodos de coleta, organização, análise e interpretação de dados, os quais são utilizados na tomada de decisão.
Sobre as pesquisas de estatística, analise as sentenças a seguir:
I-Uma firma faz uma pesquisa de mercado para saber a preferência dos consumidores de uma comunidade em determinado produto. CORRETA
II-O jornal local apresenta um gráfico com os valores percentuais obtidos de uma pesquisa de ´´boca de urna`` dos candidatos para eleição a vereador. CORRETA
III-O Datafolha perguntou aos brasileiros, em 1993, qual o seu time de preferência. Desde então, o Flamengo tem ocupado a primeira colocação, muito além do segundo colocado, o Corinthians. CORRETA
IV-Um aluno do curso de Ciências Sociais resolveu pesquisar a vida e as obras de Guimarães Rosa. ERRADA
Em diversos problemas das áreas médica, biológica, industrial, química, entre outras, é de grande interesse verificar se duas ou mais variáveis estão relacionadas de alguma forma. Para expressar esta relação, é muito importante estabelecer um modelo matemático. Este tipo de modelagem é chamado de regressão, e ajuda a entender como determinadas variáveis influenciam outra variável, ou seja, verifica como o comportamento de uma (s) variável (is) pode mudar o comportamento de outra.
Na análise de regressão, é importante distinguir a consistência dos modelos, considerando-se a diferença entre interpolação e extrapolação. Podemos definir extrapolação quando:
( ) O valor y que pretendemos encontrar estiver vinculado a uma tabela de dados qualitativos distintos.
( ) O valor y que pretendemos encontrar estiver vinculado a um valor x pertencente ao intervalo de valores da população, compreendendo o estudo de um gráfico de setores.
( X ) O valor y que pretendemos encontrar estiver vinculado a um valor x não pertencente ao intervalo valores da amostra.
( ) O valor x que pretendemos encontrar estiver vinculado a ele mesmo ou a um gráfico polarizado.
A correlação de Pearson avalia a relação linear entre duas variáveis contínuas. Uma relação é linear quando a mudança em uma variável é associada a uma mudança proporcional na outra variável.
Por exemplo, você poderia usar uma correlação de Pearson para avaliar se aumentos na temperatura da instalação de produção estão associados a uma redução da espessura da cobertura de chocolate. Podemos considerar uma escala de correlação. Classifique V ou F:
( V ) Quando a correlação for positiva perfeita ela será muito próximo de 1,0.
( F ) Quando a correlação for negativa perfeita ela será muito próximo de 1,0.
( V ) Quando a correlação for negativa perfeita ela será muito próximo de -1,0.
( F ) Quando a correlação for positiva perfeita ela será muito próximo de -1,0.
A inferência estatística nos dá elementos para generalizar as conclusões obtidas da amostra para toda a população. Deve-se lembrar que os erros de coleta e manuseio de um grande número de dados podem ser maiores do que as imprecisões a que estamos sujeitos quando generalizamos, via inferência, as conclusões de uma amostra bem selecionada. Portanto, é incorreto pensar que seríamos mais precisos, se tivéssemos acesso a todos os elementos da população. Entretanto, risco é a margem de erro motivada pelo fato de se investigar parcialmente (amostra) o universo (população). Ressalta-se que, quanto maior e mais representativa for a amostra, mais forte é o argumento. Se uma amostra for insuficiente ou tendenciosa, conclusões retiradas a partir dela poderão ser totalmente falsas.
Com relação aos erros, classifique V ou F:
( V ) Erro de delineamento: é quando o grupo formado pelas amostras não representa a população.
(F ) Erro de falta de resposta: é quando a resposta obtida pela amostra pesquisada não coincide com o esperado.
( V ) Erro de amostragem: é quando o tamanho da amostra é muito inferior ao tamanho total da população.
( F ) Erro de resposta: é quando os resultados obtidos pela amostra não são analisados e são descartados.
Para melhor interpretar e avaliar dados estatísticos, podemos utilizar as Medidas de Tendência Central e as Medidas de Dispersão.
Medida de Tendência Central é um valor único que tenta descrever as características de um conjunto de dados, identificando uma posição central dentro do conjunto de dados, já as de dispersão avaliam o quanto que os valores de uma série contornam este “centro”. Sobre as Medidas de Tendência Central, analise as opções a seguir: I-Média. CORRETA II-Mediana. CORRETA III-Desvio padrão. ERRADA IV-Coeficiente de variação. ERRADA V-Moda. CORRETA
Um professor de matemática financeira de uma faculdade na qual a modalidade de estudos é presencial estava interessado em verificar uma possível correlação entre duas variáveis: o número de faltas e a nota final dos acadêmicos. Para tanto, procedeu com uma pesquisa estatística que acabou por gerar um coeficiente de correlação de Pearson r = -0,50.
Com relação ao coeficiente obtido, classifique V ou F:
( V ) O coeficiente obtido significa que há uma correlação negativa moderada.
( F ) O coeficiente obtido significa que não existe correlação entre as duas variáveis.
( F ) Como as duas variáveis são positivamente relacionadas, isso indica uma tendência moderada de que os acadêmicos com as maiores médias são os que mais faltaram.
( V ) Como as duas variáveis são negativamente relacionadas, isso indica uma tendência moderada de que os acadêmicos com as maiores médias são os que menos faltaram.
Ao realizar uma pesquisa, podemos classificar as variáveis em qualitativas ou quantitativas. As variáveis qualitativas tratam de qualidades, enquanto as variáveis quantitativas referem-se a quantidades. As variáveis quantitativas ainda se subdividem em variáveis quantitativa discreta (quando assumem um valor inteiro) ou quantitativa contínua (que podem pertencer a um intervalo de variação).
Classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( V ) A cor dos olhos é um variável qualitativa.
( F ) O número de defeitos de um automóvel é uma variável quantitativa contínua.
( F ) A altura dos colaboradores de um indústria é uma variável quantitativa discreta.
( V ) O peso dos colaboradores obtidos na balança é uma variável quantitativa contínua.
Estatística é o ramo da Matemática que analisa e interpreta dados coletados. É um processo que envolve a coleta de dados de uma pesquisa, apuração destes dados, apresentação dos dados por meio de gráficos ou tabelas e análise dos resultados. Ao coletarmos um conjunto de informações, é necessário separar essas informações de acordo com o seu tipo, cada tipo de informação está associada a uma variável estatística. Variáveis Estatísticas são valores que assumem determinadas características dentro de uma pesquisa.
Quanto à classificação das variáveis estatísticas, assinale a alternativa CORRETA:
( ) Qualitativa e Polilateral.
( X ) Qualitativa e Quantitativa.
( ) Unilateral e Bilateral.
( ) Linear e Depressão.
O Coeficiente de correlação de Pearson (r) é uma medida adimensional que pode assumir valores no intervalo entre -1 e +1. Ele mede a intensidade e a direção de relações lineares. A intensidade diz respeito ao grau de relacionamento entre duas variáveis quantitativas. Associe os itens, utilizando o código a seguir:
I-Correlação negativa perfeita. II-Correlação negativa média. III-Não existe correlação. IV-Correlação positiva perfeita. ( III ) 0,00. ( II ) -0,50. ( IV ) 1,00. ( I ) -1,00.
As Medidas de Tendência Central expressam a posição da distribuição com relação ao eixo dos valores da situação estudada.
Com relação às Medidas de Tendência Central, classifique V ou F:
( V ) A Mediana pode ser considerada uma Separatriz, pois seria o mesmo que calcular C50, que nos daria 50% dos dados para analisar.
( F ) Ao fazer uma análise de dados, a mediana pode ser utilizada no lugar da Média, pois sempre dará o mesmo resultado.
( V ) Para o cálculo da Mediana pela fórmula estudada, deve-se primeiramente, abrir uma coluna de Frequência Acumulada (Fai), para encontrar a Classe da Mediana.
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