Grátis: 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... – Questões Respondidas

Análise Estatística

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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:
à frequência absoluta.
à variância.
à medida de dispersão.
ao desvio-padrão.
à média.

Desvendando com Questões

há 10 meses

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há 10 meses

Atividade 2 Estatística Descritiva

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UNP

Respostas

Ed

há 10 meses

O trecho acima refere-se ao desvio-padrão. Ele é a medida de dispersão que indica o quanto os dados se afastam da média, e realmente é o resultado da raiz quadrada da variância.

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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.
É correto o que se afirma em:
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 .
I e II, apenas.
I e III, apenas.
I, II e III.
II e III, apenas.

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 passa sempre pelo centroide .
V. b é o coeficiente angular e m é o intercepto em y.
V, V, F, F, F.
F, V, F, F, V.
F, V, F, V, F.
V, V, V, F, F.
V, V, V, V, F.

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).
De acordo com a tabela a seguir, é correto afirmar que o coeficiente de correlação linear é igual a:
0,797
0,597
0,697
0,997
0,897

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.
De acordo com a tabela, questionamos qual é a melhor predição do tamanho de uma residência que descarta 0,50 lb de plástico?
aproximadamente 2,8 pessoas
aproximadamente 3,2 pessoas
aproximadamente 1,3 pessoas.
aproximadamente 1,8 pessoas
aproximadamente 2,3 pessoas

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.
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.
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.
Os valores da covariância não são padronizados e fornecem respostas sobre a direção da relação entre as variáveis.

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.
Em 2015, havia 28,5 mil fumantes.
Em 2010, havia 27,5 mil fumantes.
x é a variável independente e y a variável dependente.
x é a variável dependente e y a variável independente.
Em 2018, havia 29,5 mil fumantes.