Questões de Estatística - Estatística descritiva (análise exploratória de dados) para Concurso
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São possíveis valores calculados para a variável X:
Com relação às medidas de posição e de dispersão desta distribuição,
Numa curva normal, há coincidência entre os valores da média e da mediana, mas não da moda da distribuição.
Considere que determinado fornecedor oferece um produto ao preço de $ 40. Nesse contexto, sabendo-se que o preço médio do mercado é $ 30 e supondo-se que os preços de mercado apresentem uma distribuição normal de probabilidade e que a quantidade padronizada (z) seja igual a 1,22, o desvio padrão dos preços é superior a $ 8
Os dados mostrados acima representam uma amostra, em minutos, do tempo utilizado na armazenagem de formulários no almoxarifado central de certa instituição por diversos funcionários.
Com base nesses dados, julgue os próximos itens.
É inviável a elaboração de um histograma em decorrência do fato de ser este um conjunto de dados quantitativos discretos; dessa forma, apenas por meio de um gráfico de barras pode ser realizada a representação gráfica.
Os dados mostrados acima representam uma amostra, em minutos, do tempo utilizado na armazenagem de formulários no almoxarifado central de certa instituição por diversos funcionários.
Com base nesses dados, julgue os próximos itens.
A mediana é maior que o 50º percentil.
Os dados mostrados acima representam uma amostra, em minutos, do tempo utilizado na armazenagem de formulários no almoxarifado central de certa instituição por diversos funcionários.
Com base nesses dados, julgue os próximos itens.
A média da sequência de dados apresentada é superior ao dobro da moda.
Sejam as variáveis: X = Tempo de Estocagem, Y1 = Pontuação Média da Amostra 1 e Y2 = Pontuação Média da Amostra 2. A matriz de variância e covariância está representada abaixo.
Nesse contexto de teste estatístico, verifica-se que o(a);
Se a variável X seguir uma distribuição normal com média m e desvio padrão amostral s, então Y = (X – m)/s apresentará média nula e variância unitária, a mediana e a moda de Y serão iguais a zero, o coeficiente de assimetria será nulo, e a curtose de Y será a mesma da variável X.
Uma avaliação da normalidade de um conjunto de dados amostrais pode ser realizada com base no gráfico de probabilidade normal (normal probability plot) ou Q-Q plot. Em caso de normalidade, o Q-Q plot exibirá uma curva em forma de S, conforme ilustrado na figura abaixo.
Um diagnóstico acerca da normalidade de uma amostra pode ser obtido com base na média amostral (m) e no desvio padrão amostral (s). Se a amostra seguir aproximadamente uma distribuição normal, seu coeficiente de variação amostral — que se define pela razão s/m — deverá ser unitário.
Distribuições tais como a triangular e uniforme são utilizadas com frequências e estimativas de impacto objetivas.
Com base nessa tabulação, é correto concluir que
teste I
H0: a média populacional de Y no local B é igual ou superior a 3
HA: a média populacional de Y no local B é inferior a 3
teste II
H0: a mediana da distribuição de Y no local A é igual a 3
HA: a mediana da distribuição de Y no local A é inferior a 3
teste III
H0: a probabilidade de se observar Y ≤ 1 em uma ostra retirada
do local B é igual a 0,4
HA: a probabilidade de se observar Y ≤ 1 em uma ostra retirada
do local B é diferente de 0,4
A variável em estudo foi o número mais provável — Y — de coliformes termotolerantes, por grama, observado nas ostras. Os resultados da coleta estão apresentados natabela abaixo.
Se a distribuição populacional de Y for simétrica, tanto o teste I como o teste II podem ser feitos via teste de Mann-Whitney-Wilcoxon, também conhecido como teste de Mann-Whitney ou teste da soma dos postos
teste I
H0: a média populacional de Y no local B é igual ou superior a 3
HA: a média populacional de Y no local B é inferior a 3
teste II
H0: a mediana da distribuição de Y no local A é igual a 3
HA: a mediana da distribuição de Y no local A é inferior a 3
teste III
H0: a probabilidade de se observar Y ≤ 1 em uma ostra retirada
do local B é igual a 0,4
HA: a probabilidade de se observar Y ≤ 1 em uma ostra retirada
do local B é diferente de 0,4
A variável em estudo foi o número mais provável — Y — de coliformes termotolerantes, por grama, observado nas ostras. Os resultados da coleta estão apresentados natabela abaixo.
Para o teste III é aplicável o teste de Kolmogorov-Smirnov, cuja estatística do teste é o número de valores de Y iguais ou inferiores a 1 observado na amostra.
teste I
H0: a média populacional de Y no local B é igual ou superior a 3
HA: a média populacional de Y no local B é inferior a 3
teste II
H0: a mediana da distribuição de Y no local A é igual a 3
HA: a mediana da distribuição de Y no local A é inferior a 3
teste III
H0: a probabilidade de se observar Y ≤ 1 em uma ostra retirada
do local B é igual a 0,4
HA: a probabilidade de se observar Y ≤ 1 em uma ostra retirada
do local B é diferente de 0,4
A variável em estudo foi o número mais provável — Y — de coliformes termotolerantes, por grama, observado nas ostras. Os resultados da coleta estão apresentados natabela abaixo.
O teste II pode ser efetuado pelo método dos postos com sinais, ou teste dos postos com sinais de Wilcoxon.