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- Estatística DescritivaMedidas de Tendência CentralMédiasMédia AritméticaMédia Simples (Não Agrupados)
A tabela apresenta algumas informações sobre a quantidade de álcool, em mL, contida em 3 frascos.
|
Frasco |
mL |
| A | 340 |
| B | ? |
| C | 630 |
Sabendo que a média aritmética da quantidade de mL de álcool contido nesses 3 frascos é 50 mL inferior à quantidade de álcool contido no frasco B, então, a média aritmética da quantidade de álcool contido nesses 3 frascos é
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Por um longo período de tempo, um administrador de uma grande empresa de açaí anotou o volume diário de vendas de açaí, em kg (Y) e a temperatura média diária, em ºC (X). Na tentativa de descrever esse comportamento, que se verificou linear, o modelo de regressão obtido para esses dados foi:
Y = 0,6 + 1,9 X, com R2 = 0,81.
Com essas informações, é correto afirmar que
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Considere AT a matriz transposta da matriz A. As linhas de comandos, no software R, que geram e apresentam o vetor a = [3 3 2 2 7 7 5 5 3 3 2 2 7 7 5 5 3 3 2 2 7 7 5 5]T são:
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Considere um nível de confiança de 90% e observe a saída do software R a seguir:

Considerando os dados apresentados, assinale a alternativa correta.
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Considere as seguintes linhas de comando:
B = matrix(c(1,0,2,1,1,3), nrow=2, 3, byrow=F)
C = matrix(c(1,1,0,0,1,1,2,0,-1), 3, 3, byrow=T)
D <- B%*%C
D[2,c(1,3)]
O resultado do processamento desse script no software R são, respectivamente, os valores:
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Em um estudo para desenvolver novas estratégias de ensino, 480 adolescentes foram classificados segundo suas habilidades: “para artes” (alta, média e baixa) e “para matemática” (alta, média, baixa). O teste de associação entre as variáveis foi aplicado, obtendo um valor calculado de 57,4. Assim, com 95% de confiança, pode-se afirmar que as variáveis são dependentes. No intuito de interpretar essa associação, o coeficiente de contingência modificado de Pearson foi calculado e pode-se concluir que
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Na tentativa de um controle de qualidade na produção de tomates, uma amostra aleatória de tomates foi retirada para a análise, onde mediu-se o diâmetro transversal do fruto (mm), seu peso (g) e foi anotada a variedade do fruto. No software SAS, foi digitado o seguinte programa referente a esses dados:
data producao;
input ID Tomate $ DIAMETRO peso;
if DIAMETRO < 50 and Tomate = Debora then delete;
if DIAMETRO < 65 and Tomate = Carmen then delete;
cards;
1 Carmen 71 235
2 Debora 49 120
3 Debora 57 140
4 Carmen 63 170
5 Carmen 67 190
6 Debora 46 110
7 Carmen 62 160
8 Debora 58 150
9 Carmen 70 220
;
proc sort;
by Tomate DIAMETRO;
proc means data=producao n mean;
by Tomate;
var peso;
run;
Processando esse script, qual é a saída do software correta para esses comandos?
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Considere as seguintes variáveis em um estudo imobiliário:
X1: preço do imóvel (reais);
X2: localização (bairro);
X3: distância do imóvel ao centro da cidade (km);
X4: número de banheiros;
X5: número de quartos;
X6: metro quadrado de área construída privativa (m2);
X7: vender a casa (sim/não);
X8: idade do imóvel (anos).
Sem saber de antemão quaisquer informações sobre as variáveis, qual é a afirmação correta sobre um possível modelo inicial para ser ajustado aos dados?
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Em um estudo, 4 variáveis foram selecionadas e desejou- se avaliar a associação entre elas. A matriz de correlação é apresentada a seguir. Nela, a estimativa da correlação linear de Pearson das variáveis duas a duas são apresentadas no triângulo inferior, abaixo da diagonal principal (uns) e no triângulo superior, é apresentado o valor-p do teste de correlação linear de Pearson.
| X | Y | W |
Q |
|
|
X |
1,0 | 0,0428 | 0,0589 |
2,4 × 10 – 8 |
|
Y |
– 0,2135 | 1,0 | \( 3,3×10^{– 14} \) |
1,24 × 10 – 2 |
|
W |
0,01256 | 0,8241 | 1,0 |
2,1 × 10 – 4 |
|
Q |
– 0,7259 | 0,4792 | – 0,6798 |
1,0 |
Considerando um nível de confiança de 95%, é correto afirmar:
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Para tentar reduzir os custos, uma empresa levantou informações de 6 situações relacionando “o número de defeitos nos produtos” em função do “gasto com o controle de qualidade” (R$). Segue um resumo dos resultados desses dados.
| \( \sum x \) | \( \sum x^2 \) | \( \sum y \) | \( \sum y^2 \) | \( \sum x.y \) |
|
325 |
21075 | 45 | 455 |
3038 |
Sendo X: “o número de defeitos nos produtos” e Y: “gasto com o controle de qualidade” (R$).
Foi verificada uma relação linear entre essas variáveis e um modelo de regressão linear simples foi ajustado pelo método de mínimos quadrados. Dessa forma, a estimativa aproximada dos coeficientes linear e angular desse modelo de regressão são, respectivamente:
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