Questões de Concurso
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Uma experiência realizada nos EUA com 86 indivíduos, e estando esses indivíduos 2 horas sem comer, mostrou que o risco de acidentes automobilísticos cresce exponencialmente com a quantidade de uísque ingerido. Fazendo-se uma analogia com o vinho, construiu-se a seguinte tabela:
Os dados da tabela permitem dizer que o risco de acidente R(x) cresce exponencialmente em relação à quantidade de vinho ingerida, isto é: R(x) = aebx , onde e é a constante de Euler com valor aproximado de 2,72. Uma regressão linear com os dados da tabela nos dá os valores de a e b bem próximos de 1 e de 0,25, respectivamente, de modo que a função R(x) pode ser assim escrita:
R(x) = e0,25x
(Rodney Carlos Bassanezi, Ensino e Aprendizagem com Modelagem
Matemática: uma nova energia, de editora Contexto, São Paulo, 2004. Adaptado)
Ainda, de acordo com a função R(x), é correto afirmar que, comparando-se o risco da pessoa que bebe n cálices de vinho, com o risco da pessoa que bebe o dobro dessa quantidade, ou seja, 2n cálices,
Uma experiência realizada nos EUA com 86 indivíduos, e estando esses indivíduos 2 horas sem comer, mostrou que o risco de acidentes automobilísticos cresce exponencialmente com a quantidade de uísque ingerido. Fazendo-se uma analogia com o vinho, construiu-se a seguinte tabela:
Os dados da tabela permitem dizer que o risco de acidente R(x) cresce exponencialmente em relação à quantidade de vinho ingerida, isto é: R(x) = aebx , onde e é a constante de Euler com valor aproximado de 2,72. Uma regressão linear com os dados da tabela nos dá os valores de a e b bem próximos de 1 e de 0,25, respectivamente, de modo que a função R(x) pode ser assim escrita:
R(x) = e0,25x
(Rodney Carlos Bassanezi, Ensino e Aprendizagem com Modelagem
Matemática: uma nova energia, de editora Contexto São Paulo, 2004. Adaptado
Utilizando-se somente os dados da tabela, ao se comparar o risco de acidente de uma pessoa que ingeriu apenas 1 cálice com o risco de acidente de uma pessoa que ingeriu 3 cálices, verifica-se que esse risco aumentou
Uma experiência realizada nos EUA com 86 indivíduos, e estando esses indivíduos 2 horas sem comer, mostrou que o risco de acidentes automobilísticos cresce exponencialmente com a quantidade de uísque ingerido. Fazendo-se uma analogia com o vinho, construiu-se a seguinte tabela:
Os dados da tabela permitem dizer que o risco de acidente R(x) cresce exponencialmente em relação à quantidade de vinho ingerida, isto é: R(x) = aebx , onde e é a constante de Euler com valor aproximado de 2,72. Uma regressão linear com os dados da tabela nos dá os valores de a e b bem próximos de 1 e de 0,25, respectivamente, de modo que a função R(x) pode ser assim escrita:
R(x) = e0,25x
(Rodney Carlos Bassanezi, Ensino e Aprendizagem com Modelagem
Matemática: uma nova energia, de editora Contexto, São Paulo, 2004. Adaptado)
Um risco de acidente de 30% é considerado um risco altíssimo. De acordo com a função R(x), para que uma pessoa corra um risco de 30% de ser acidentada em função da quantidade de vinho ingerido, ela deve ingerir:
Dado: ln 30 = 3,40
O gráfico apresentado resulta de uma pesquisa com trabalhadores da construção civil de uma localidade onde a variável x representa o número de horas de treinamento em previsão de acidentes, e a variável y representa o número de ocorrências de acidentes de trabalho. Supondo-se que há correlação linear entre as variáveis x e y, e considerando-se o coeficiente r de correlação entre as variáveis e o coeficiente b de inclinação da reta de regressão y = a + bx, é correto afirmar que
Pesquisa recente sobre o tempo total para que os ônibus de determinada linha urbana percorram todo o trajeto entre o ponto inicial e o ponto final, programados para essa viagem, detectou que os tempos de viagem são normalmente distribuídos com tempo médio gasto de 53 minutos e com desvio-padrão amostral de 9 minutos. Nessa pesquisa, foram observados e computados os dados de 16 viagens escolhidas aleatoriamente.
O órgão gestor do transporte coletivo dessa cidade tomou algumas medidas no sentido de melhorar o tempo dessa viagem e, depois dessas medidas, realizou uma nova pesquisa utilizando outra vez uma amostra aleatória de 16 viagens. Verificou nessa pesquisa um tempo médio de viagem de 4 minutos abaixo do detectado anteriormente, mas com o mesmo desvio-padrão anterior. Testando-se a hipótese nula µ = 53 min, contra a hipótese alternativa µ < 53 min com 15 graus de liberdade na tabela t de Student, assinale a alternativa verdadeira.
Pesquisa recente sobre o tempo total para que os ônibus de determinada linha urbana percorram todo o trajeto entre o ponto inicial e o ponto final, programados para essa viagem, detectou que os tempos de viagem são normalmente distribuídos com tempo médio gasto de 53 minutos e com desvio-padrão amostral de 9 minutos. Nessa pesquisa, foram observados e computados os dados de 16 viagens escolhidas aleatoriamente.
Com um intervalo de confiança de 98%, utilizando-se a tabela t de Student para estimar o erro amostral, e arredondando para cima o valor desse erro, é correto afirmar que o tempo médio dessa viagem varia entre
Dados históricos sobre a média salarial de certa categoria de trabalhadores de uma região cujos valores salariais são normalmente distribuídos indicam um salário médio equivalente a 3,8 salários-mínimos e desvio-padrão de 0,8 salários.
Para uma pesquisa com o fim de subsidiar campanhas salariais, o sindicato da categoria colheu, em certo período, uma amostra aleatória de 16 trabalhadores dessa categoria nessa região e calculou sua média, que foi de 3,4 salários. Testando a hipótese nula : µ = 3,8 contra a hipótese alternativa : µ < 3,8, o nível descritivo (ou p-valor) do teste foi de, aproximadamente,
Dados históricos sobre a média salarial de certa categoria de trabalhadores de uma região cujos valores salariais são normalmente distribuídos indicam um salário médio equivalente a 3,8 salários-mínimos e desvio-padrão de 0,8 salários.
A porcentagem de trabalhadores que ganham mais de 5 salários é de, aproximadamente,
Uma população considerada normal para certa característica apresenta média µ=24 com desvio-padrão σ = 6.
O teste de hipótese bicaudal com nível de significância de 5% aceitará a hipótese nula se a região de aceitação para a média de uma amostra aleatória de tamanho n = 64 for o seguinte intervalo numérico:
Uma população considerada normal para certa característica apresenta média µ=24 com desvio-padrão σ = 6.
O intervalo de confiança de 90% para o valor da média de uma amostra de 16 elementos é, aproximadamente,
É correto concluir que:
Foi delineado um experimento separando três grupos escolhidos aleatoriamente de 5 homens em cada um, para medir seus níveis alcoólicos após beberem certa quantidade de bebida alcoólica. Os componentes do grupo A após uma hora, o grupo B após duas horas, e o grupo C após 3 horas. A quantidade de mg por grama de álcool foi multiplicada por 10 para facilitar os cálculos. Os resultados observados foram:
O valor de F para rejeitar a hipótese de igualdade das médias, arredondando para duas casas decimais, é:
Dado: consulte a tabela F.
Foi delineado um experimento separando três grupos escolhidos aleatoriamente de 5 homens em cada um, para medir seus níveis alcoólicos após beberem certa quantidade de bebida alcoólica. Os componentes do grupo A após uma hora, o grupo B após duas horas, e o grupo C após 3 horas. A quantidade de mg por grama de álcool foi multiplicada por 10 para facilitar os cálculos. Os resultados observados foram:
Ao se construir a ANOVA, para testar a hipótese de independência, o valor F calculado na ANOVA é, aproximadamente,
Foi delineado um experimento separando três grupos escolhidos aleatoriamente de 5 homens em cada um, para medir seus níveis alcoólicos após beberem certa quantidade de bebida alcoólica. Os componentes do grupo A após uma hora, o grupo B após duas horas, e o grupo C após 3 horas. A quantidade de mg por grama de álcool foi multiplicada por 10 para facilitar os cálculos. Os resultados observados foram:
Calculando-se as três variâncias amostrais, sua soma é igual a
Calculando-se as três médias, a soma delas vale
Observou-se a quantidade de homicídios ocorridos durante os dias de semana, a fim de se verificar se há dependência entre estas variáveis. Os valores observados estão na tabela:
O valor crítico do qui-quadrado para rejeitar ao nível de 5% de significância é:
Dado: consulte a tabela de qui-quadrado.
Observou-se a quantidade de homicídios ocorridos durante os dias de semana, a fim de se verificar se há dependência entre estas variáveis. Os valores observados estão na tabela:
Ao fazer o teste de aderência para a hipótese de variáveis independentes, o qui-quadrado calculado é igual a
Em uma população, escolheu-se uma amostra de 9 pessoas, e os pesos y (quilos) e as alturas X (cm) dessas pessoas foram anotados. Sabe-se que a equação da reta de regressão linear cor- respondente é igual a = 37,4 + 0,18 x, com r = 0,95 e erro padrão da estimativa de 2 quilos.
Ao fazer o teste de independência sobre o coeficiente de correlação, ρ, dado r = 0,95, o valor t de student calculado é, aproximadamente,
Dado :