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Explique qual a diferença no cálculo dos dois desvios padrões (populacional e amostral).

A

Falso, pois quanto menor for o desvio padrão em relação à média, MAIOR a homogeneidade da distribuição, ou seja, mais agrupados os dados estarão em torno da média. Se o desvio padrão for grande, indica que os dados da distribuição estão muito dispersos, ou seja, estão longe da média.

B

O desvio padrão amostral é utilizado quando estivermos falando de algumas partes (amostra, grupo), e o desvio padrão populacional é utilizado quando o problema fala de todos (população). A diferença no cálculo é o denominador (divisor). Na populacional dividimos pelo número total de elementos n, e na amostral dividimos por n - 1.

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É o principal método empregado quando a população de interesse não consiste em pessoas ou não exige respostas de pessoas:

A

Questionários

B

Amostra

C

Observação

D

Entrevistas

E

Análise estatística

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Quando falamos: “trata-se de uma sequência lógica de instruções para resolver determinados problemas”, estamos nos referindo a:
A
Algoritmo
B
IDE
C
Expressão
D
Alternativo
E
Reação
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Considerando as projeções geométricas, podemos dizer que essa categoria de representação visual utiliza as técnicas de mapeamento de dados para alcançar alguma forma representação visual. Além disso, conforme a literatura acadêmica no contexto das visualizações de informações, podemos afirmar que as representações visuais mais frequentes em um dashboard estão nesse segmento de classe.

Sabendo da importância das representações visuais no contexto das projeções geométricas, verifique, entre as opções a seguir, quais são as representações visuais que pertencem ao campo das Projeções Geométricas?

A
Matriz de Scatter Plots
B
Dendrograma
C
Radviz
D
Grafos
E
Curvas de Andrews
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Qual das alternativas abaixo apresenta corretamente o conceito de regressão linear?

A

Um método para estimar a incerteza de uma medida experimental.

B

Um método para determinar a média de uma grandeza a partir de várias medidas independentes.

C

Um método para determinar a relação funcional entre duas grandezas a partir de um conjunto de dados experimentais.

D

Um método para determinar a precisão de um instrumento de medida.

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A esperança de uma variável aleatória discreta, também chamada de expectância ou valor esperado, é a soma aritmética ponderada pelas probabilidades.
A
Verdadeiro
B
Falso
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No desenvolvimento de modelos de programação linear, existem classes de modelos que são considerados como 'problemas típicos'. Qual é a importância de conhecer os padrões e entender a lógica por trás da construção dos modelos matemáticos de programação linear?
A
Garante a obtenção de soluções ótimas em todos os casos.
B
Reduz a necessidade de conhecimentos matemáticos avançados.
C
Contribui para a melhoria da comunicação entre os envolvidos no desenvolvimento do modelo.
D
Simplifica a construção de modelos matemáticos complexos.
E
Facilita a identificação de problemas atípicos.
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Sobre as ideias iniciais em relação a Estatística é correto afirmar que:

A
foram inseridas no meio acadêmico para aumentar a incerteza da tomada de decisão.
B
foram utilizadas inicialmente para reparar ações realizadas de forma errada pelo estado.
C
foram utilizadas inicialmente com o intuito de realizar levantamentos de dados cuja finalidade era orientar o estado em suas tomadas de decisões.
D
foram utilizadas posteriormente com o intuito de reduzir as informações necessárias para alterar as tomadas de decisões.
E
foram excluídas dos processos de decisão para a utilização de métodos probabilidade manuais de análise estatística.
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Sobre a distribuição de Poisson, é verdadeiro afirmar:

A
A probabilidade de duas ou mais ocorrências simultâneas é igual a 1.
B
O número médio de ocorrências durante qualquer intervalo depende da duração ou do tamanho do intervalo. Quanto maior o intervalo, menor o número de ocorrências.
C
É um tipo de distribuição discreta de probabilidade aplicável às ocorrências de um evento em um determinado intervalo.
D
O número médio de ocorrências por unidade de tempo (espaço) é intermitente ao longo do tempo (espaço).
E
Em intervalos iguais, as probabilidades de ocorrências devem ser iguais.
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Um teste de hipótese serve para comparar médias ou proporções. Por exemplo, no caso de duas proporções, o teste recomendado é o teste Z. Vamos supor que o Z calculado entre duas proporções foi igual a 2,56 e que o Z tabelado, ao nível de 5 ext{%} de probabilidade é igual a 1,96. A hipótese nula é de que as duas proporções são iguais versus a hipótese alternativa de que elas são diferentes. Com estes dados descritos, pode-se afirmar:

A
Deve-se rejeitar a hipótese alternativa, ao nível de 5 ext{%} de probabilidade, haja vista que o valor de Z calculado foi maior do que o de Z tabelado, ao nível de 5 ext{%} de probabilidade.
B
Deve-se rejeitar a hipótese nula, ao nível de 5 ext{%} de probabilidade, haja vista que o valor de Z calculado foi menor do que o de Z tabelado, ao nível de 5 ext{%} de probabilidade.
C
Deve-se rejeitar a hipótese nula, ao nível de 5 ext{%} de probabilidade, haja vista que o valor de Z calculado foi maior do que o de Z tabelado, ao nível de 5 ext{%} de probabilidade.
D
Deve-se aceitar a hipótese nula, ao nível de 5 ext{%} de probabilidade, haja vista que o valor de Z calculado foi menor do que o de Z tabelado, ao nível de 5 ext{%} de probabilidade.
E
Deve-se aceitar a hipótese nula, ao nível de 5 ext{%} de probabilidade, haja vista que o valor de Z calculado foi maior do que o de Z tabelado, ao nível de 5 ext{%} de probabilidade.
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