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A tabela apresenta algumas informações sobre o número de unidades vendidas dos produtos A, B e C, o valor unitário de custo e o respectivo valor unitário de venda.
Produto | Nº de unidades vendidas | Valor unitário de custo | Valor unitário de venda |
A | 30 | R$ 5,00 | 4x |
B | y | R$ 4,00 | R$ 10,00 |
C | 25 | x | R$ 8,00 |
Sabendo que o custo de todas essas unidades foi de R$ 385,00 e que o valor obtido com a venda de todas elas foi de R$ 960,00, então, se todas as unidades do produto B tivessem sido vendidas pelo valor unitário de venda do produto A, o valor obtido com a venda de todas as unidades do produto B teria sido de
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- Estatística DescritivaMedidas de Tendência CentralMédiasMédia AritméticaMédia Simples (Não Agrupados)
A média aritmética dos valores de venda de 5 imóveis é R$ 380.000,00. A média aritmética do valor de venda dos 2 imóveis mais caros supera em R$ 100.000,00 a média aritmética do valor de venda dos outros 3 imóveis. Se a diferença entre o valor de venda dos 2 imóveis mais caros é R$ 20.000,00, o valor do imóvel mais caro é igual a
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A tabela a seguir mostra a distribuição do tempo, em minutos, em que pessoas de certa região ficam conectadas às redes sociais por dia.
|
Classe de tempo |
Frequência relativa |
|
0 |--- 80 |
0,20 |
|
80 |--- 160 |
0,15 |
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160 |--- 240 |
0,10 |
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240 |--- 320 |
0,15 |
|
320 |--- 400 |
0,40 |
As classes nas quais a média e a mediana do tempo estão localizadas são, respectivamente:
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Em uma amostra de n pares (x, y) das variáveis aleatórias Y e X, se for usado o método de mínimos quadrados com Y sendo a variável dependente, tem-se o modelo de regressão linear ajustado:
!$ \hat{y} !$ = 10 + 0,4x
Sabendo que a correlação linear de Pearson entre as variáveis é 0,80, analise as afirmativas a seguir.
I. VAR(ŷ) = 0,64 ⋅ VAR(y), onde VAR(ŷ) = variância dos valores preditos pelo modelo ajustado e VAR(y) = variância dos valores observados da variável dependente.
II. Se ajustar o modelo de regressão x = b0 + b1·y, com x sendo agora a variável dependente, o coeficiente angular obtido nesse modelo seria b1 = 1,6.
Assinale a alternativa correta.
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O tempo de espera até o próximo cliente ser atendido em uma fila de um banco segue a distribuição de probabilidade exponencial com média de M minutos. Se 40% dos clientes desse banco esperam até 18 minutos na fila para serem atendidos, o tempo médio M de espera é: Dados: ln(0,4) !$ \approx !$ –0,9 ln(0,6) !$ \approx !$ –0,5
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Uma seguradora de carros realizou um estudo para estimar o gasto médio por carro que a empresa paga nos consertos dos veículos sinistrados. Com uma amostra aleatória simples de 36 clientes que utilizaram o seguro no último mês, foi possível obter o seguinte intervalo de confiança de 99% para o valor médio (M, em mil reais) do conserto:
9,8 !$ \le !$ M !$ \le !$ 20,2
Dados: Para Z com distribuição normal padrão, considere as probabilidades:
• P(–1,6 ≤ Z ≤ 1,6) ≈ 0,90;
• P(–2,0 ≤ Z ≤ 2,0) ≈ 0,95;
• P(–2,6 ≤ Z ≤ 2,6) ≈ 0,99.
Se o intervalo precisasse ser recalculado para um nível de confiança de 95%, ele seria:
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Uma pizzaria recém-inaugurada quer realizar um estudo com o objetivo de estimar a média de gastos dos clientes no estabelecimento. A pizzaria deseja que o erro de estimação não seja maior que 20% do desvio-padrão dos gastos. Considerando um nível de confiança de 90% nos resultados, a menor quantidade de clientes que deve ser escolhida em um esquema de amostragem aleatória simples é:
Dados: Para Z com distribuição normal padrão, considere as probabilidades:
• P(Z !$ \le !$ 1,3) !$ \approx !$ 0,90;
• P(Z !$ \le !$ 1,6) !$ \approx !$ 0,95;
• P(Z !$ \le !$ 2,0) !$ \approx !$ 0,98.
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As vendas mensais realizadas pelos representantes comerciais de uma empresa seguem a distribuição normal, com média de 50 mil reais e desvio-padrão de 10 mil reais. Selecionando ao acaso quatro representantes dessa empresa, e supondo que suas vendas sejam independentes, a probabilidade da soma dessas vendas estar no intervalo de 170 a 230 mil reais é:
Dados: Para Z com distribuição normal padrão, considere as probabilidades:
• P(Z !$ \le !$ 0,75) !$ \approx !$ 0,77;
• P(Z !$ \le !$ 1,5) !$ \approx !$ 0,93.
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Uma fábrica de alimentos precisa garantir que 10% de suas embalagens de macarrão espaguete tenham peso menor que 494,8 gramas. Supondo que, no processo de empacotamento, o peso das embalagens de macarrão segue a distribuição normal com média de 500 gramas e variância desconhecida, pode-se dizer que o valor da variância dos pesos necessário para que o processo garanta a exigência da fábrica é:
Dados: Para Z com distribuição normal padrão, considere as probabilidades:
• P(Z !$ \le !$ 1,3) !$ \approx !$ 0,90;
• P(Z !$ \le !$ 1,6) !$ \approx !$ 0,95;
• P(Z !$ \le !$ 2,0) !$ \approx !$ 0,98.
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Uma agência de automóveis realizou um estudo, entre seus clientes, para avaliar a associação entre o nível de escolaridade e a preferência por carro popular. A partir das respostas de uma amostra aleatória de 60 clientes, foram obtidos os resultados a seguir.
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Você compraria carro popular? |
Possui nível superior |
Não possui nível superior |
| Sim | 10 | 32 |
| Não | 10 | 8 |
Considerando que um teste qui-quadrado de independência deve ser usado para testar as hipóteses nula H0 versus a alternativa H1 com nível de significância de α = 5%, analise as afirmações a seguir (use uma casa decimal nos cálculos).
I. A estatística de teste é igual a 5,7.
II. A hipóteses testadas são H0: “preferência por carro popular e nível de escolaridade estão associados” versus H1: “preferência por carro popular e nível de escolaridade não estão associados”.
III. A região de rejeição de H0 usa um valor crítico obtido da distribuição qui-quadrado com 3 (= L x C – 1) graus de liberdade, onde L = número de linhas e C = número de colunas na tabela.
IV. A hipótese nula H0 deve ser rejeitada se o valor da estatística de teste for menor que o valor crítico do teste obtido de uma distribuição qui-quadrado.
Está(ão) correta(s) a(s) afirmativa(s)
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