Considere duas variáveis aleatórias X e Y com distribuições de probabil...

Considere duas variáveis aleatórias X e Y com distribuições de probabilidade fortemente assimétricas: X e Y, respectivamente. A distribuição X apresenta moda > mediana >

Q658143 • Probabilidade e Estatística • Conhecimentos de estatística • FADESP • 2020

Considere duas variáveis aleatórias X e Y com distribuições de probabilidade fortemente assimétricas: X e Y, respectivamente. A distribuição X apresenta moda > mediana >média.
A distribuição Y apresenta média > mediana > moda. Com essas afirmações, pode-se, corretamente, afirmar que

a) a distribuição de X é negativamente assimétrica.
b) a distribuição Y é negativamente assimétrica.
c) a distribuição X é positivamente assimétrica.
d) ambas distribuições X e Y são positivamente assimétricas.

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Questões sobre Conhecimentos de estatística

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Q1098963 • Estatística • Conhecimentos de Estatística • IGEDUC • Prefeitura de Jati CE • Professor de Matemática • 2026
Os tempos de atendimento (minutos) foram agrupados em classes com frequência: 0 -10 (6), 10 - 20 (14), 20 - 30 (20), 30 - 40 (10). Usando pontos médios, assinale a alternativa que indica CORRETAMENTE qual é a variância populacional aproximada, em min²?
- a) Aproximadamente 77,25 min².
- b) Aproximadamente 85,76 min².
- c) Aproximadamente 70,00 min².
- d) Aproximadamente 91,00 min².
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Q1097064 • Estatística • Conhecimentos de Estatística • Instituto Legalle • Prefeitura de Unistalda RS • Agente Comunitário de Saúde • 2026
Em uma pesquisa de clima organizacional, 11 servidores atribuíram notas de 1 a 5 para a infraestrutura do local de trabalho. As notas coletadas foram: 1,2,2,3,3, 3,4,4,4,4,5. O responsável pela análise estatística precisa identificar a moda dessa amostra.
Com base nesse contexto, qual é o valor da moda para esse conjunto de dados coletados durante a auditoria interna?
- a) 3,18
- b) 2
- c) 2,56
- d) 3
- e) 4
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Q1082521 • Estatística • Conhecimentos de Estatística • FUNCERN • IF PE • Área Química • 2025
Um técnico em laboratório de análises químicas realizou cinco medidas da concentração de glicose em uma amostra de soro, obtendo os seguintes valores (em mg/mL):

98,0 - 97,5 - 97,8 - 120,0 - 97,6

Com base nos conceitos de erros e tratamento estatístico de dados em análise química, o técnico deve considerar
- a) que a média aritmética de todos os valores é suficiente para representar o resultado final, mesmo havendo suspeita de erro grosseiro.
- b) que o conjunto de valores apresenta apenas erro sistemático, já que todos os resultados estão deslocados na mesma direção em relação à média.
- c) que o desvio-padrão dessa série será nulo, pois há grande proximidade entre quatro das cinco medidas.
- d) que valor 120,0 é um possível outlier, pois destoa significativamente dos demais resultados, podendo ser identificado como erro grosseiro após teste estatístico adequado.
- e) que o valor 120,0 deve ser descartado por ser o maior da série, já que em análises químicas sempre se elimina o maior resultado.
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Q1066380 • Estatística • Conhecimentos de Estatística • CESGRANRIO • CNU • tarde • 2024
Uma equipe de pesquisadores em políticas públicas de saúde laboral deseja estimar a proporção de indivíduos de determinada população que estão sofrendo de problemas relacionados a burnout. A estimação será feita utilizando técnicas de Inferência Estatística.
A equipe tem acesso a qualquer indivíduo dessa população, mas tem capacidade para coletar os dados de apenas uma parcela irrisória da população como um todo. A composição e as características gerais dessa população são totalmente desconhecidas.
Diante desse cenário, a equipe de pesquisa deve fazer sua coleta de dados mediante um processo de amostragem
- a) censitária
- b) aleatória simples
- c) por cota
- d) em bola de neve
- e) de conveniência
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Q1063894 • Estatística • Conhecimentos de Estatística • FGV • INPE • Analista de Sensoriamento Remoto • 2024
Durante muitos anos o coeficiente kappa que, originalmente, foi desenvolvido para comparação entre classificações feitas por dois especialistas diferentes, vem sendo utilizado na avaliação de resultados de mapeamentos temáticos resultantes de classificações digitais.
Sobre aspectos envolvendo o coeficiente kappa, analise as afirmativas a seguir.
I. O kappa tem características similares ao cálculo da acurácia global, sobretudo por ignorar os valores que estão dispostos fora da diagonal principal da matriz de confusão. II. O kappa faz uma comparação entre a concordância da classificação observada e a concordância esperada ao acaso. Se a concordância esperada ao acaso for alta, mesmo um modelo de classificação mediano pode ter um valor de kappa alto, causando conclusão enganosa sobre seu real desempenho. III. O kappa não leva em conta se algumas classes são muito mais comuns do que outras. Isso significa que ele pode não refletir com precisão o quão bem a classificação se saiu nas classes menos frequentes.
Está correto o que se afirma em
- a) I, apenas.
- b) II, apenas.
- c) III, apenas.
- d) II e III, apenas.
- e) I, II e III.
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Q1063893 • Estatística • Conhecimentos de Estatística • FGV • INPE • Analista de Sensoriamento Remoto • 2024
A respeito das métricas que podem ser calculadas a partir da Matriz de Confusão, considere a seguinte expressão:
“Indica a proporção de verdadeiros positivos em relação ao total de amostras positivas da referência.”
Assinale a opção que indica o termo corretamente definido pela expressão.
- a) Acurácia.
- b) Precisão.
- c) Recall.
- d) f-score.
- e) Concordância.
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Q1063892 • Estatística • Conhecimentos de Estatística • FGV • INPE • Analista de Sensoriamento Remoto • 2024
Sobre avaliação de resultados de classificação, relacione os termos elencados a seguir, às respectivas definições.
1. Acurácia Global 2. Matriz de confusão 3. Acurácia do produtor 4. Acurácia do usuário
( ) Relacionada aos erros de comissão, indica a proporção de amostras classificadas corretamente para uma determinada classe em relação ao número total de amostras classificadas como sendo dessa classe. ( ) Índice que representa uma avaliação geral do desempenho de um modelo de classificação. ( ) Tabela específica que tem como intuito permitir a visualização do desempenho do modelo de classificação. ( ) Relacionada aos erros de omissão, representa a proporção de amostras classificadas corretamente para uma determinada classe em relação ao número total de amostras de referência pertencentes a essa classe.
Assinale a opção que apresenta a relação correta, na ordem apresentada.
- a) 3 – 1 – 2 – 4.
- b) 4 – 1 – 2 – 3.
- c) 3 – 2 – 1 – 4.
- d) 4 – 2 – 1 – 3.
- e) 3 – 4 – 2 – 1.
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Q1055216 • Estatística • Conhecimentos de Estatística • CONSULPLAN • CFC • Bacharel em Ciências Contábeis • 2020
A empresa Fernandes Ltda. possui dois investimentos W e Y. O departamento financeiro levantou as seguintes informações: o retorno esperado de W é de 1,5% e o de Y 1,4%. O desvio-padrão é de 10% para W e para Y. Considerando que o nível de risco absoluto é igual para ambas as alternativas de investimento pelo critério da variação relativa (coeficiente de variação), assinale qual investimento é mais arriscado.
- a) Considerando que o risco absoluto é o mesmo para os dois investimentos, as duas alternativas não serão interessantes.
- b) Os dois são interessantes, pois, pelo critério proposto, os riscos de ganhar ou perder para os dois investimentos são os mesmos. Portanto, não faz diferença.
- c) O investimento W é bem mais arriscado do que o Y, pois, para cada R$ 1,00 de retorno do investimento em W, a empresa pode perder ou ganhar R$ 0,14; já o investimento Y, para cada R$ 1,00 de retorno, a empresa pode ganhar ou perder R$ 0,15.
- d) O investimento Y é mais arriscado do que W, pois, para cada R$ 1,00 de retorno do investimento W, a empresa pode perder ou ganhar R$ 6,67; já o investimento Y, para cada R$ 1,00 de retorno, a empresa pode ganhar ou perder R$ 7,14.
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Q1054101 • Estatística • Conhecimentos de Estatística • Consulplan • HEMOBRÁS • Controle da Qualidade 3 Tarde • 2021
O coeficiente alfa de Cronbach foi apresentado por Lee J. Cronbach, em 1951, como uma forma de estimar a confiabilidade de um questionário aplicado em uma pesquisa. Sobre esse coeficiente, analise as afirmativas a seguir.

I. O coeficiente α é um índice utilizado para medir a confiabilidade do tipo consistência interna de uma escala, ou seja, para avaliar a magnitude em que os itens de um instrumento estão correlacionados.
II. O cálculo do coeficiente α é feito a partir da mediana dos itens individuais e da variância da soma dos itens de cada avaliador.
III. A consistência interna de um questionário é tanto maior quanto mais perto de 0 estiver o valor do coeficiente α.

Está correto o que se afirma em
- a) I, II e III.
- b) I, apenas.
- c) I e II, apenas.
- d) I e III, apenas.
- e) II e III, apenas.
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Q1052233 • Estatística • Conhecimentos de Estatística • Consulplan • HEMOBRÁS • Analista Administrativo • 2025
Considere o caso mais simples de uma variável independente e de uma variável dependente, em que a forma de relação entre ambas é linear: Y = α + βX + ε. Nesse caso, Xé usado para representar a variável independente e Y é usado para representar a variável dependente. Salienta-se que as letras maiúsculas X e Y representam a designação das variáveis aleatórias, já as minúsculas, valores específicos das variáveis aleatórias. Por sua vez, “ε” é um termo de distúrbio ou erro estocástico com média zero. Considerando essas informações e conhecimentos adicionais sobre análise de regressão linear simples, analise as afirmativas a seguir.

I. O valor da variável dependente Y é considerado como o de uma variável aleatória, que depende de valores fixos (não aleatórios) da variável independente X.
II. Uma relação teórica em linha reta existe entre Y e o valor esperado de X para cada um dos valores possíveis de X. Essa linha de regressão teórica: E (Y ̸X) = α + βX possui uma inclinação α e uma interseção β. Os coeficientes de regressão α e β constituem parâmetros de população, cujos valores são desconhecidos e se deseja estimá-los.
III. Associada a cada valor de X, existe uma distribuição de probabilidade p(y ̸x) dos valores possíveis da variável aleatória Y. Quando X for igual a um valor xi, o valor de Y observado será obtido da distribuição de probabilidade p(y ̸x_i) e não estará necessariamente na linha de regressão teórica.

Quanto às premissas subjacentes ao modelo de regressão linear simples, está correto o que se afirma apenas em
- a) I.
- b) II.
- c) I e III.
- d) II e III.
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