Na análise de dados de vendas de um novo produto, um analista deseja comparar as médias de vendas em diferentes regiões para determinar se existem diferenças significativas. Se a distribuição dos dados não segue uma forma conhecida e não pode ser assumida como normal, qual abordagem estatística o analista deve utilizar para realizar essa comparação? A) Testes paramétricos, como o teste t de Student, assumindo que as médias de vendas seguem uma distribuição normal em todas as regiões. B) Regressão linear, para modelar a relação entre a localização da região e as vendas do produto. C) Testes não paramétricos, como o teste de Kruskal-Wallis, que não requerem a suposição de normalidade dos dados para comparar as médias. D) Análise de variância (ANOVA), para comparar as médias de vendas entre mais de duas regiões, assumindo homogeneidade de variâncias.

D) Análise de variância (ANOVA), para comparar as médias de vendas entre mais de duas regiões, assumindo homogeneidade de variâncias.

Questões Banco de Dados

Na análise de dados de vendas de um novo produto, um analista deseja comparar as médias...

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1Q904635 | Banco de Dados, Especialização em Banco de Dados, Prefeitura de Rio Branco AC, IV UFG, 2024

Na análise de dados de vendas de um novo produto, um analista deseja comparar as médias de vendas em diferentes regiões para determinar se existem diferenças significativas. Se a distribuição dos dados não segue uma forma conhecida e não pode ser assumida como normal, qual abordagem estatística o analista deve utilizar para realizar essa comparação?

✂️ a) Testes paramétricos, como o teste t de Student, assumindo que as médias de vendas seguem uma distribuição normal em todas as regiões.
✂️ b) Regressão linear, para modelar a relação entre a localização da região e as vendas do produto.
✂️ c) Testes não paramétricos, como o teste de Kruskal-Wallis, que não requerem a suposição de normalidade dos dados para comparar as médias.
✂️ d) Análise de variância (ANOVA), para comparar as médias de vendas entre mais de duas regiões, assumindo homogeneidade de variâncias.