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A estatística é uma importante ferramenta para tratar dados que subsidiarão processos de tomada de decisão em diversos âmbitos, seja do mundo do trabalho, vida pessoal, familiar etc. Dentro da estatística descritiva temos as medidas de síntese, como as de tendência central e de dispersão. Essas medidas servem para resumir informações sobre os conjuntos de dados. O primeiro tipo indica a tendência central do conjunto de dados e o segundo mede a dispersão dos elementos do conjunto em torno da média.
Diante disso, identifique a alternativa que apresenta três medidas de dispersão:
Desvio-padrão, coeficiente de variação, moda.
Moda, desvio médio, correlação.
Variância, desvio-padrão, coeficiente angular.
Variância, mediana, desvio-padrão.
Coeficiente de variação, desvio-padrão, variância.

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há 15 horas

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Estatística IL10001

UVA

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Ed

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Vamos analisar as medidas de dispersão, que indicam o quanto os dados estão espalhados em torno da média: - Desvio-padrão: medida de dispersão. - Coeficiente de variação: medida de dispersão relativa. - Variância: medida de dispersão. - Moda: medida de tendência central. - Mediana: medida de tendência central. - Desvio médio: medida de dispersão. - Correlação: mede relação entre variáveis, não dispersão. - Coeficiente angular: relacionado a inclinação de reta, não dispersão. Agora, analisando as alternativas: 1) Desvio-padrão, coeficiente de variação, moda → moda não é medida de dispersão → incorreta. 2) Moda, desvio médio, correlação → moda e correlação não são medidas de dispersão → incorreta. 3) Variância, desvio-padrão, coeficiente angular → coeficiente angular não é medida de dispersão → incorreta. 4) Variância, mediana, desvio-padrão → mediana não é medida de dispersão → incorreta. 5) Coeficiente de variação, desvio-padrão, variância → todas são medidas de dispersão → correta. Resposta correta: e) Coeficiente de variação, desvio-padrão, variância.

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Em um estudo de correlação foi encontrado um coeficiente de correlação de Pearson de 0,95. As variáveis de estudos eram os salários de executivos de empresas de grande porte brasileiras e o grau de instrução desses executivos.A partir do valor do coeficiente de correlação é correto afirmar que o estudo indica que:
Existe uma correlação perfeita entre salários de executivos de empresas de grande porte brasileiras e o grau de instrução desses executivos.
Existe uma correlação forte e positiva entre os salários de executivos de empresas de grande porte brasileiras e o grau de instrução desses executivos.
Não existe nenhuma correlação entre os salários de executivos de empresas de grande porte brasileiras e o grau de instrução desses executivos.
Existe uma correlação fraca e positiva entre os salários de executivos de empresas de grande porte brasileiras e o grau de instrução desses executivos.
Existe uma correlação moderada e positiva entre os salários de executivos de empresas de grande porte brasileiras e o grau de instrução desses executivos.

Um dos interesses de pesquisa frequentemente reside no grau de relacionamento entre variáveis, medindo sua intensidade e sentido. Em uma análise de dados foi calculado um coeficiente correlação -0,15 entre as variáveis de estudo, que eram preço de apartamentos e o preço de seus condomínios.A partir do valor do coeficiente de correlação é correto afirmar que o estudo indica que entre as variáveis preço de apartamentos e o preço de seus condomínios existe uma correlação:
Perfeita
Forte
Positiva
Perfeita e negativa
Fraca e negativa

Há dois tipos de variáveis aleatórias: discretas e contínuas. Uma variável aleatória é uma função que relaciona cada elemento de um espaço amostral a um número real.Identifique a alternativa que apresenta exemplos de possíveis variáveis aleatórias contínuas:
Renda líquida familiar; temperatura.
Quantidade de filhos; número de computadores na residência.
Número de computadores na residência; idade.
Altura de uma pessoa; quantidade de extratos bancários solicitados.
Bairro onde reside; média de horas de uso de computador.

As distribuições de probabilidade podem ser adequadas para tratar variáveis discretas e contínuas. Uma delas é adequada para modelar fenômenos quando não estamos interessados, exatamente, na quantidade de sucessos em uma determinada quantidade de repetições, mas na frequência de sucessos, calculada pela quantidade de sucessos em um determinado intervalo de tempo ou distância. No caso, a ocorrência de novos sucessos é independente da quantidade de sucessos obtidos previamente. Essa distribuição tem como parâmetro apenas a frequência média de sucesso () no intervalo de tempo considerado.
Defina a distribuição de probabilidade descrita no texto.
Distribuição binomial.
Distribuição de Poisson.
Distribuição normal.
Distribuição normal padrão.
Distribuição binomial por período.

Os dados que constam na planilha foram coletados no processo de controle estatístico do processo da indústria MecInsumos e são medições dos comprimentos de dois tipos de eixos, 1 e 2, fabricados pela MecInsumos, em duas amostras de 20 medições cada uma.A indústria não permite que eixos cuja amostra apresente dispersão em torno da média maior do que 4,5% sejam comercializados. Se isso ocorrer, os processos de produção devem ser alterados para que essa dispersão diminua.A direção da MecInsumos solicitou ao gestor da produção que definisse se algum dos tipos de eixos deveria ter seu processo de produção alterado e a justificativa para tal decisão.Analisando o contexto e as amostras e considerando os dados e medidas apresentados na planilha, o gestor da produção deve responder à direção que:
O processo de produção do eixo tipo 1 deve ser alterado, pois o coeficiente de variação de sua amostra é de 5,23%, aproximadamente. O coeficiente de variação da amostra do tipo 1 é de 5,23% > 4,5%, que é o padrão comparativo utilizado pela MecInsumos.

O gestor de um edifício-garagem próximo ao centro da cidade estimou que a média da quantidade de carros que chegam em um período de 30 minutos é de 49 carros. A partir da análise desse contexto, obedecendo à distribuição de probabilidades de Poisson, calcule o desvio-padrão da distribuição.
Calcule o desvio-padrão da distribuição de Poisson para a média estimada de 49 carros que chegam em um período de 30 minutos.