A figura a seguir representa um gráfico boxplot.

O boxplot é composto por seis elementos: limite inferior, quartil 1, mediana (= quartil 2), quartil 3, limite superior e outliers.

A esse respeito, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) De posse da informação que a diferença entre o terceiro e o primeiro quartil é denominada amplitude interquartil -AIQ, é correto afirmar que a AIQ = 7 anos.

( ) O ponto 43 anos não é um outlier.

( ) A mediana é 28,5 anos.

As afirmativas são, respectivamente,

Os outliers são dados que se diferenciam drasticamente de todos os outros. Em outras palavras, um outlier é um valor que foge da normalidade e que pode causar anomalias nos resultados obtidos por meio de algoritmos e sistemas de análise Sobre o tema, analise as afirmativas a seguir.

I. Uma das melhores formas de identificar dados outliers é utilizando gráficos, porque, ao plotar um gráfico, o analista consegue claramente perceber que existe algo diferente.

II. A maneira mais complexa, mas bastante precisa, de encontrar outliers em uma análise de dados, é encontrar a distribuição estatística que mais se aproxima à distribuição dos dados e utilizar métodos estatísticos para detectar os pontos discrepantes.

III. Os outliers podem ser excluídos do gráfico, uma vez que as estratégias de tratamento de outliers não têm impacto direto em negócios e aumentam o tempo e os custos do trabalho ou projeto.

Está correto o que se afirma em

Regressão espúria é quando tentamos relacionar variáveis que, por possuírem propriedades estatísticas semelhantes, apresentam correlação alta e significativa mesmo que não faça sentido. A respeito de regressão espúria, analise as afirmativas a seguir.

I. A regressão espúria é bastante comum em séries temporais. Isso ocorre porque séries que apresentam tendência ao longo do tempo são não estacionárias. Essa característica de não estacionariedade pode levar à obtenção de uma correlação significativa entre as séries somente por crescerem com o tempo, sem que haja uma relação entre elas.

II. Uma relação espúria é a relação estatística existente entre duas variáveis, mas onde não existe nenhuma relação causa e feito entre elas. Essa relação estatística pode ocorrer por pura coincidência ou por causa de uma terceira variável.

III. São exemplos de relação espúria: a quantidade de calor em uma sala pode fazer com que ela se torne mais húmida; a quantidade de luz solar recebida por uma planta pode afetar o seu crescimento; o stress a que uma pessoa está sujeita pode afetar seu desempenho no trabalho.

Está correto o que se afirma em

Associe os modelos de distribuição discreta de probabilidades às suas características.

1. Distribuição de Bernoulli

2. Distribuição Binomial

3. Distribuição de Poisson

( ) A variável aleatória X é uma contagem do número de sucessos em n tentativas. Repetições independentes de um ensaio, com a mesma probabilidade de ocorrência de “sucesso”, dão origem ao modelo.

( ) Experimento aleatório com espaço amostral infinito enumerável. São exemplos: chamadas telefônicas por minuto; mensagens que chegam a um servidor por segundo; acidentes por dia.

( ) Uma variável assume apenas dois valores, 1 se ocorrer sucesso (S) e 0 se ocorrer fracasso (F), com probabilidade de sucesso. São exemplos: o resultado de um exame médico para detecção de uma doença é positivo ou negativo; um entrevistado concorda ou não com a afirmação feita; no lançamento de um dado ocorre ou não face 6.

Assinale a opção que indica a associação correta, na ordem apresentada.

Um vendedor tem duas reuniões de vendas no mesmo dia. Na primeira reunião, ele acredita ter 70% de chance de fazer uma venda que lhe renderá R$1000. Na segunda, ele acredita ter 40% de chance de fazer uma venda que se realizada lhe renderá R$1500. Assumindo que as vendas são independentes. Quanto de comissão ele espera ganhar em dias como este?

Assim, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Podemos definir Y como sendo a v.a. comissão. Ω = {0, 1000, 1500, 2500}.

( ) A distribuição de probabilidade de Y para 0, 1000, 1500, 2500 é, respectivamente 0,18; 0,42; 0,12; e 0,28.

( ) O valor esperado é de R$ 1.050.

As afirmativas são, respectivamente,

Pesquisadores entrevistaram funcionários das sociedades empresárias A e B, do ramo de produção de equipamentos de segurança para o setor de óleo e gás.

A tabela a seguir mostra a renda anual dos funcionários de A e B que responderam à pesquisa.

Escolhe-se aleatoriamente um funcionário. Com base nas informações acima, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Os eventos “renda igual ou superior a $40.000” e “trabalha na sociedade empresária B” são dependentes.

( ) A probabilidade de o funcionário selecionado aleatoriamente receber R$40.000 ou mais é 0,25.

( ) A probabilidade de o funcionário selecionado aleatoriamente receber R$40.000 ou mais, sabendo-se que ele trabalha na sociedade empresária B, é de 0,20.

As afirmativas são, respectivamente,

Em uma família no interior de São Paulo, há uma lenda de que um tesouro foi enterrado em algum lugar abaixo da superfície da terra do terreno da chácara da família. A figura a seguir mostra a vista superior do terreno em que o círculo mostrado é a projeção ortogonal de um lago existente na chácara.

Considerando π = 3, a probabilidade de que o tesouro não tenha sido escondido abaixo da região limitada pelo lago é de, aproximadamente,

A ciência de dados usa as análises descritiva, a diagnóstica, a preditiva e a prescritiva para estudar dados. Uma companhia aérea contratou um estudo dos dados para melhorar sua performance no mercado. Associe a metodologia de estudo ao exemplo dado.

1. Análise Descritiva

2. Análise Diagnóstica

3. Análise Preditiva

( ) O serviço de reserva de voos da companhia pode registrar dados como o número de bilhetes reservados a cada dia. A análise revelará picos de reservas, quedas nas reservas e meses de alta performance para este serviço.

( ) O serviço de voo da companhia pode fazer drill-down em um mês particularmente de alta performance para entender melhor o pico de reserva.

( ) A equipe de serviço de voo da companhia pode usar a ciência de dados para prever, no início de cada ano, padrões de reserva de voo para o próximo ano.

Assinale a opção que apresenta a sequência correta, na ordem apresentada.

O esquema a seguir representa a classificação de variáveis.

Sobre a classificação de variáveis, analise as afirmativas a seguir.

I. As variáveis quantitativas discretas possuem características mensuráveis que podem assumir apenas um número finito ou infinito contável de valores e, assim, somente fazem sentido valores inteiros.

II. A variável idade, medida em anos completos, é quantitativa contínua, mas, se for informada apenas a faixa etária (0 a 5 anos, 6 a 10 anos etc.), a variável é qualitativa ordinal.

III. O número de filhos, o número de bactérias por litro de leite, o número de cigarros fumados por dia são exemplos de variáveis contínuas.

Está correto o que se afirma em

Analise o diagrama de dispersão, a seguir, elaborado para estudar a relação entre a quilometragem de um carro usado e o seu preço de venda.

Analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) O diagrama de dispersão sugere uma regressão linear, ou seja, a relação entre as duas variáveis poderá ser descrita por uma equação linear.

( ) O digrama de dispersão demonstra a existência de correlação positiva entre as variáveis e os fenômenos variam no mesmo sentido.

( ) No diagrama de dispersão podemos assumir que a quilometragem é a variável explicativa ou independente medida sem erro (não aleatória) e o preço de venda é a variável explicada ou dependente (aleatória).

As afirmativas são, respectivamente,