Question

37. Na etapa de exploração de dados, Questão é importante utilizar medidas de posição e de dispersão para obter informações sobre a amostra. A respeito destas medidas, analise assertivas: as

I. A média, embora seja uma medida amplamente utilizada, não é a mais adequada quando a distribuição é simétrica. e II. Média, moda mediana são medidas de posição central, que nada informam sobre a variabilidade dos dados. Para conhecê-la, se faz necessário trabalhar com medidas de dispersão, tais como o desvio-padrão e a variância. III. O desvio-padrão, obtido a partir da variância ao quadrado, não é adequado em conjuntos de dados com valores extremos (outliers). Nestes casos, é melhor utilizar o coeficiente de variação.

Está(ão) CORRETA(S):

(A) Apenas I. (B) Apenas II. (c) Apenas I e III. (D) Apenas III. (E) Apenas II e III.

o

A respeito das drstribuiçóes de probabilidade, assinale a alternativa INCORRETA

Accepted Answer

A) Pode-se errtender a distribuição binomial como a repetição de n ensaios de Bernoulli, sendo estes ensaios independentes entre si. A clistribuição binomial e comumente utilizada para modelar o total de sucessos em amostras de tamanho n, extraídas com repetição de uma população de tamanho N.

Answer

B) O modelo gaussiano para variáveis aleatorias e um dos mais relevantes em probabilidade e inferência, em parte graças ao teorema do limite central, o qual estabelece que, à medida que o tamanho da amostra aumenta, a distribuição amostral da media converge para uma distribuição normal.

Answer

C) Enquanto as distribuiçÕes normal e t de Student se aplicam a variáveis aleatórias contínuas, a distribuição binomial se aplica a variáveis aleatorias discretas.

Answer

D) Na distribuição normal, o segundo momento é dado por p e o terceiro momento por o2. Além disto, uma propriedade importante desta distribuição e que a moda, a mediana e a média são iguais.

Answer

E) A distribuição t de Student é importante na inferência de medias populacionais, e o gráfico da densidade de uma variável aleatória que segue essa distribuição com v graus de liberdade se aproxima do gráÍico de uma normal padrão, quando v e suficientemente grande.

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