Questões de Concurso Sobre estatística descritiva (análise exploratória de dados) em estatística

Sejam X e Y duas variáveis quaisquer e definamos X = Y + K. Então, com relação ao Coeficiente de Variação, pode-se afirmar que

Considere as séries de dados estatísticos, a seguir, e relacione com o tipo de gráfico mais adequado para representá-las.

A sequência que expressa corretamente a correlação entre as colunas é

Considere a variável aleatória X uniformemente distribuída sobre o intervalo [4,10]. Então, pode-se afirmar que a esperança e a variância de X são,respectivamente,

Considere uma amostra aleatória X₁, X₂,..., X_n de uma população normal de média µ e variância σ² = 9 Então, a média e a variância de são, respectivamente,

Gráficos auxiliam a visualização e a distribuição dos dados coletados ao longo do cotidiano de trabalho do(a) enfermeiro(a), sendo uma valiosa ferramenta para a apresentação visual de indicadores. Para o(a) enfermeiro(a) realizar uma apresentação de dados em gráficos, devem ser considerados os seguintes aspectos, exceto:

Em estatística, há as chamadas medidas de posição ou de tendência central, que constituem uma forma mais sintética de apresentar os resultados contidos em um conjunto de dados observados. As medidas de posição mais empregadas são a média, a mediana e a moda, sendo a primeira a mais usada das três. Pode-se dizer que a média

A variável normal padronizada Z é dada porܼ , em que X é uma variável que tem distribuição normal de média µ e variância σ² , conforme a figura apresentada. Considerando uma variável X que tem distribuição normal de média µ = 15,6 e variância σ² = 0,25, assinale a alternativa que indica a probabilidade p(15 < X < 16,2).
Dado: Tabela – Áreas de uma distribuição normal padrão

Considere X = (X₁ X₂)^T, uma variável aleatória com distribuição normal bivariada. Sabe-se que X₁ apresenta média igual a 2 e desvio padrão igual 0,5, X₂ apresenta média igual a 1 e desvio padrão igual 1 e a covariância entre X₁ e X₂ é igual -0,3. A distribuição condicional de X₂|X₁=2,5 é normal com média

Considere que foram gerados dois números aleatórios, u₁ = 0,409 e u₂ = 0,119, com distribuição uniforme em (0,1). Deseja-se, a partir deles, simular duas observações de uma variável aleatória, X, com distribuição exponencial com média igual a 0,5, e duas observações de uma variável aleatória, W, com distribuição normal com média igual 1 e desvio padrão igual a 3. Os valores simulados são, respectivamente,

Considere uma variável aleatória X, com distribuição normal, média igual a 3 e variância igual a 9, e uma variável aleatória Y, com distribuição exponencial e média igual a 3. Os quantis q(0,25) aproximados de X e Y são, respectivamente,

Os seguintes dados amostrais foram obtidos de uma pesquisa que buscou saber o comportamento de determinada ação cotada em bolsa de valores no decorrer de nove pregões.

Considerando apenas os dados amostrais apresentados, é correto afirmar que:

Das medidas de posição estudadas em análise estatística, é correto afirmar que a medida de posição definida como a de realização mais frequente do conjunto de valores observados é:

Para a Tabela de frequências do número de filhos dada na questão anterior, n°49, as medidas separatrizes: quartil 1, quartil 2 e quartil 3 são, respectivamente:

Uma amostra de tamanho n=50 de famílias de uma região foi selecionada com o objetivo de estimar o número de filhos por família, e a tabela a seguir apresenta a distribuição de frequências dos dados observados:

Nesse caso, a média, a mediana e a moda do número de filhos são, respectivamente:

O Box plot é um diagrama construído com as informações contidas no esquema de cinco números. Uma caixa é construída com o nível superior dado pelo terceiro quartil (q3) e o nível inferior pelo primeiro quartil (q1). A mediana (q2) é representada por um traço no interior da caixa, e segmentos de reta são colocados da caixa até os valores máximo e mínimo, que não sejam observações discrepantes. As observações discrepantes são valores que excedem a

A utilização correta das técnicas de análise exploratória de dados depende da natureza de mensuração das variáveis de interesse. Selecione entre as seguintes técnicas aquela na qual “as variáveis são medidas em classes, mas não é possível estabelecer ordem”.

Na análise de dados multivariados, geralmente é necessário calcular distâncias estatísticas entre dois vetores. Tais distâncias estatísticas são conhecidas por distâncias de Mahalanobis. A respeito da distância de Mahalanobis, é correto afirmar que

Um Laboratório de Controle de Qualidade em Saúde desenvolve suas atividades através da realização de análises em amostras de alimentos e água, nas áreas de Microbiologia, Microscopia, Físico-química, Aditivos e Contaminantes, identificando possíveis riscos à saúde pública no contexto da segurança alimentar. Suponha que um desses laboratórios esteja realizando um projeto que visa controlar a qualidade da água consumida em uma cidade e que uma das características pesquisadas seja o pH. O pH em águas não contaminadas deve ocorrer entre 4 e 9,5. As amostras de água foram selecionadas seguindo um protocolo pré-estabelecido no projeto, sendo coletadas um total de 6 amostras em cada um dos 50 diferentes pontos de coletas no mês de janeiro de 2015. De cada amostra, foram calculados a média e o desvio padrão amostral. As análises, nos 50 pontos de coletas, resultaram em: Supondo que a distribuição do pH seja a distribuição normal, obtenha os limites de controle para os gráficos de controle Dados: (A=1,225; A₂=0,483; A₃=1,287; B₃=0,030, B₄=1,97, B₅=0,029 ; B₆= 1,874)

Um pesquisador suspeita que existe uma correlação entre o número de promessas que um candidato político faz e o número de promessas que são cumpridas uma vez que o candidato é eleito. Ele acompanha vários políticos proeminentes e registra as promessas feitas (X) e as promessas mantidas (Y). Utilizando os seguintes dados sumarizados, calcule o coeficiente de correlação entre as promessas feitas e as promessas mantidas e assinale a alternativa correta.

Em um modelo de regressão linear simples, pela análise dos resíduos, é possível verificar a validade do ajuste. Uma informação importante é a estimativa da variância residual. Nesse caso, o estimador da variância residual é dado por