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Somente as medidas de tendência central não são suficientes para caracterizar uma série de dados.

Somente as medidas de tendência central não são suficientes para caracterizar uma série de dados. Para isto, precisamos saber sobre sua variabilidade ou dispersão dos valores. Dispersão refere-se à uniformidade dos valores em torno de um valor de tendência central, tomado como ponto de comparação. Tomando por base os conceitos estudados em nossa aula de medidas de variabilidade assinale a afirmativa correta.

 
 

A variância é obtida pela raiz quadrada do desvio padrão.

 

O desvio médio é dado pela diferença entre cada valor observado e a variância da amostra.

 

O Coeficiente de Variação é a razão entre a variância e a Média Aritmética, e é expresso em porcentagem.

 

O desvio padrão é obtido pela raiz quadrada da variância.

 

A variância é dada pela soma dos desvios médios, divididos pelo total de elementos amostrados menos um.

💡 3 Respostas

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RD Resoluções

A variabilidade é basicamente a diferença entre o que esperamos de algo e o que realmente acontece. É a distribuição estatística dos resultados que se pode esperar de um processo. 

A variabilidade (também chamada de dispersão) refere-se à distribuição de um conjunto de dados. A variabilidade oferece uma maneira de descrever a quantidade de conjuntos de dados diferentes e permite que você use estatísticas para comparar seus dados com outros conjuntos de dados. As quatro principais formas de descrever a variabilidade em um conjunto de dados são:

Amplitude
Amplitude interquartil
Variância
Desvio padrão.

Portanto, diante destes conceitos, a resposta correta é a letra D, pois:

  • O desvio padrão é capaz de identificar o “erro” em um conjunto de dados, caso quiséssemos substituir um dos valores coletados pela média aritmética.

  • O desvio padrão aparece junto à média aritmética, informando o quão “confiável” é esse valor. Ele é apresentado da seguinte forma:

    média aritmética (x) ± desvio padrão (dp)

  • O cálculo do desvio padrão é feito a partir da raiz quadrada positiva da variância. Portanto:

    dp = √var

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