Questões de Concurso
Sobre estatística descritiva (análise exploratória de dados) em estatística
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Julgue o item a seguir, considerando o par de variáveis aleatórias contínuas (U,V), cuja função de densidade conjunta é dada por f(u,v) = 12/11 (u2 + uv + v2), em que c é uma constante positiva, 0 < u < 1 e 0 < v < 1, e u e v representam, respectivamente, os suportes de U e V.
A covariância entre U e V é positiva.
Julgue o item a seguir, considerando o par de variáveis aleatórias contínuas (U,V), cuja função de densidade conjunta é dada por f(u,v) = 12/11 (u2 + uv + v2), em que c é uma constante positiva, 0 < u < 1 e 0 < v < 1, e u e v representam, respectivamente, os suportes de U e V.
A variância de V é igual ou superior a 0,1.
Na química, o tratamento correto dos dados é essencial
para garantir a precisão e a confiabilidade dos resultados
experimentais. Ao titular uma solução de concentração
desconhecida, o químico obteve:
O desvio padrão da medida será de:
Nessa situação hipotética, se as contagens X e Y f orem independentes, o desvio padrão da diferença Y - X será igual a
Em uma etapa do mundial de surf, os atletas finalistas tiveram a oportunidade de surfar 3 ondas, valendo 10 pontos cada, com pesos 2, 3 e 5, respectivamente da primeira para a terceira. Suas pontuações simples são dadas na tabela abaixo:
Se fosse considerada a média simples para o cálculo da nota final, Luca se classificaria para a próxima etapa, mas como é a média com pesos, ele não conseguiu atingir os 7 pontos necessários.
Em uma etapa do mundial de surf, os atletas finalistas tiveram a oportunidade de surfar 3 ondas, valendo 10 pontos cada, com pesos 2, 3 e 5, respectivamente da primeira para a terceira. Suas pontuações simples são dadas na tabela abaixo:
André é um atleta experiente e, ainda assim, sua média final ficou abaixo de 7, que é a pontuação mínima necessária para classificar para outras etapas.
Em uma etapa do mundial de surf, os atletas finalistas tiveram a oportunidade de surfar 3 ondas, valendo 10 pontos cada, com pesos 2, 3 e 5, respectivamente da primeira para a terceira. Suas pontuações simples são dadas na tabela abaixo:
Caso fosse da vontade dos organizadores, a nota final de cada atleta poderia ser a mediana de suas pontuações simples e, neste caso, José Nazaro ficaria com 7,8.
Em uma etapa do mundial de surf, os atletas finalistas tiveram a oportunidade de surfar 3 ondas, valendo 10 pontos cada, com pesos 2, 3 e 5, respectivamente da primeira para a terceira. Suas pontuações simples são dadas na tabela abaixo:
Por ter o maior valor, de acordo com o conceito estatístico, a nota 9,7 que André recebeu é chamada de moda.
A mediana sempre será um valor presente no conjunto de dados original, tornando-a mais confiável do que a média.
Utilizar tanto a média quanto a mediana em análises pode fornecer uma compreensão mais completa da distribuição dos dados ao comparar essas duas medidas.
A média é a medida mais adequada para entender o comportamento geral de gastos dos consumidores, mesmo na presença de valores extremamente altos ou baixos.
A moda é particularmente útil quando se deseja identificar produtos ou serviços mais comuns escolhidos pelos consumidores.
A mediana é preferível à média em distribuições simétricas de dados, pois fornece uma melhor representação do centro do conjunto de dados.
{21, 42, 29, 15, 27, 36, 25, 45}
Considerando o exposto, analise os itens a seguir.
I. A amplitude dos dados é igual àI, II média.
II. A mediana é 28.
III. A moda é 45.
Está correto o que se afirma em
Assinale a opção que indica o tipo de gráfico mais adequado para representar essa distribuição de frequência.
Foi realizado um levantamento em uma indústria de alto grau de risco, sendo identificado 10 óbitos nos últimos 5 anos, conforme a listagem a seguir:
Ano |
Número de óbitos |
Idade do óbito dos trabalhadores |
2019 |
4 |
22 |
42 | ||
35 | ||
60 | ||
2020 |
0 |
- |
2021 |
4 |
35 |
40 | ||
28 | ||
27 | ||
2022 |
1 |
38 |
2023 |
1 |
55 |
Considerando a idade para aposentadoria de 65 anos, assinale o valor correto para o índice Anos Potenciais Perdidos (APP).
Para resolver as questões 29 e 30, tome o texto seguinte como motivador
Distribuição Normal
A distribuição normal é um modelo bastante útil na estatística, e não seria uma surpresa pois a soma de efeitos independentes (ou efeitos não muito correlacionados) deveriam, se houvesse muitos desses, se distribuir normalmente (sempre sujeito a certos pressupostos).
Nos séculos dezoito e dezenove, alguns matemáticos e físicos desenvolveram uma função densidade de probabilidade que descrevia os erros experimentais obtidos em medidas físicas. De certa forma todo e qualquer processo de mensuração está sujeito a um erro de medida. Esse erro pode ter diferentes fontes, desde a variação de temperatura, tempo, entre inúmeras outras características não identificáveis.
Na época (século dezoito) a sua aplicação inicial era apenas como uma conveniente aproximação da distribuição binomial, mais tarde no século XIX a distribuição normal ganhou importância com os trabalhos de Abraham de Moivre (em The Doctrine of Chances), Pierre Simon Laplace e Carl Friedrich Gauss.
A grande utilidade dessa distribuição (função densidade de probabilidade) está associada ao fato de que aproxima de forma bastante satisfatória as curvas de frequências de medidas físicas, essa curva é conhecida como distribuição normal ou gaussina.
(In: https://www.inf.ufsc.br/~andre.zibetti/probabilidade/normal.html. Adaptado. Acessado em 8/1/2023)
Considerando que numa distribuição normal a curva é simétrica em relação á origem, a relação verdadeira entre os valores da média aritmética (MA), moda (Mo) e mediana (Me) é
Para resolver as questões 29 e 30, tome o texto seguinte como motivador
Distribuição Normal
A distribuição normal é um modelo bastante útil na estatística, e não seria uma surpresa pois a soma de efeitos independentes (ou efeitos não muito correlacionados) deveriam, se houvesse muitos desses, se distribuir normalmente (sempre sujeito a certos pressupostos).
Nos séculos dezoito e dezenove, alguns matemáticos e físicos desenvolveram uma função densidade de probabilidade que descrevia os erros experimentais obtidos em medidas físicas. De certa forma todo e qualquer processo de mensuração está sujeito a um erro de medida. Esse erro pode ter diferentes fontes, desde a variação de temperatura, tempo, entre inúmeras outras características não identificáveis.
Na época (século dezoito) a sua aplicação inicial era apenas como uma conveniente aproximação da distribuição binomial, mais tarde no século XIX a distribuição normal ganhou importância com os trabalhos de Abraham de Moivre (em The Doctrine of Chances), Pierre Simon Laplace e Carl Friedrich Gauss.
A grande utilidade dessa distribuição (função densidade de probabilidade) está associada ao fato de que aproxima de forma bastante satisfatória as curvas de frequências de medidas físicas, essa curva é conhecida como distribuição normal ou gaussina.
(In: https://www.inf.ufsc.br/~andre.zibetti/probabilidade/normal.html. Adaptado. Acessado em 8/1/2023)
Considere que para se normalizar uma certa distribuição, um estatístico tinha a sua disposição uma média amostral de 3 e uma variância amostral de 25. Para utilizar o desvio padrão amostral, o estatístico deve utilizar o valor
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