)Timemania Como jogar A Timemania é a loteria para os apaixo...

)Timemania Como jogar A Timemania é a loteria para os apaixonados por futebol. Além de o seu palpite valer uma bolada, você ainda ajuda o seu time do coração. Você escolhe dez números entre os oitenta disponíveis e um Time do Coração. São sorteados sete números e um Time do Coração por concurso. Se você tiver de três a sete acertos, ou acertar o time do coração, ganha. Você pode deixar, ainda, que o sistema escolha os números para você (Surpresinha) e/ou continuar com o seu jogo por 2 ou 4 concursos consecutivos (Teimosinha). [...] Com base nas informações anteriores e na tabela a seguir, a probabilidade de premiação em percentual, acertando-se 3 números na Timemania é: Alternativas:

a)0,29%. b)0,034%. c)29,0%. d)3,4%. e)0,3%. 2) Um erro comum no campo da estatística é utilizar a covariância para dimensionar a correlação entre duas variáveis. A covariância é influenciada pela escala, logo quanto maiores os valores de um conjunto de dados, maiores as chances de a covariância assumir valores maiores. Uma maneira de corrigir isso é utilizar variáveis padronizadas open parentheses x subscript i minus x with bar on top close parentheses divided by D p left parenthesis X right parenthesis space e space open parentheses y subscript i minus y with bar on top close parentheses divided by D p left parenthesis Y right parenthesis e definir uma nova medida, o coeficiente de correlação. Essa medida é calculada utilizando a fórmula a seguir:

rho equals left parenthesis X comma Y right parenthesis equals open square brackets sum open parentheses left parenthesis x subscript i minus x with bar on top right parenthesis divided by D p left parenthesis X right parenthesis close parentheses times open parentheses left parenthesis y subscript i minus y with bar on top right parenthesis divided by D p left parenthesis Y right parenthesis close parentheses close square brackets divided by left parenthesis n minus 1 right parenthesis rho equals open square brackets sum open parentheses x subscript i minus x with bar on top close parentheses times left parenthesis y subscript i minus y with bar on top right parenthesis close square brackets divided by open square brackets left parenthesis n minus 1 right parenthesis times D p left parenthesis X right parenthesis times D p left parenthesis Y right parenthesis close square brackets rho equals C o v left parenthesis X comma Y right parenthesis divided by open square brackets D p left parenthesis X right parenthesis times D p left parenthesis Y right parenthesis close square brackets

Quanto mais próximo de 1 se encontra o valor de |r|, mais forte a correlação; quanto mais próximo de 0 se encontra o valor de |r|, mais fraca é a correlação. Além disso, se r subscript x y end subscript e r subscript z w end subscript são os coeficientes de correlação das variáveis X e Y, e Z e W, respectivamente, open vertical bar r subscript x y end subscript close vertical bar greater than open vertical bar r subscript z w end subscript close vertical barimplica que X e Y estão mais fortemente correlacionadas que Z e W.

Suponha que estejamos estudando as variáveis A, B, C e D, das quais conhecemos os seguintes valores:

Cov(A,B)=40;

Cov(A,C)=–60;

Cov(A,D)=–80;

Dp(A)=1;

Dp(B)=50;

Dp(C)=80;

Dp(D)=160.

Com base nas informações, assinale a alternativa correta.

Alternativas:

a) |¿(A,B)| < |¿(A,C)| < |¿(A,D)|.

b) |¿(A,B)| < |¿(A,C)| = |¿(A,D)|.

c) |¿(A,B)| = |¿(A,C)| < |¿(A,D)|.

d) |¿(A,B)| > |¿(A,C)| = |¿(A,D)|.

e) |¿(A,B)| > |¿(A,C)| > |¿(A,D)|.

Através do diagrama de dispersão é possível ter uma ideia inicial de como as variáveis estão relacionadas: a direção da correlação (isto é, o que ocorre com os valores de Y quando os valores de X aumentam, eles aumentam também ou diminuem), a força da correlação (em que “taxa” os valores de Y aumentam ou diminuem em função de X) e a natureza da correlação.

Fonte:Disponível em:http://www.inf.ufsc.br/~marcelo.menezes.reis/Cap3.pdfAcesso.04.Set.2018

Analise a imagem a seguir.

editor

Fonte:O autor,2018.

Agora julgue as asserções e as relações proposta entre elas.

I - Á medida que a variável X aumenta, os valores de Y tendem a aumentar também.

PORQUE

II - Há correlação linear, ou seja, é possível ajustar os dados por uma reta positiva.

A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta.

Alternativas:

a) As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I.

b) As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.

c) A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.

d) A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.

e) As asserções I e II são proposições falsas.

Uma forma de minimizar as discrepâncias entre os pontos de determinada série e ajustar uma reta é pelo método dos mínimos quadrados. Considerando esta afirmação, um analista de produção se deparou com os seguintes dados, referente às quantidades produzidas comparadas ao custos de produção unitário:

Quantidade (em unidades) 10 11 12 13 14 15 Custo unitário (em Reais) 100 112 119 130 139 142 Para tanto, qual seria o custo unitário se produzisse 20 unidades?

Alternativas:

a) Custo de R$ 202,15 por unidade.

b) Custo de R$ 188,39 por unidade.

c) Custo de R$ 184,00 por unidade.

d) Custo de R$ 157,00 por unidade.

e) Custo de R$ 156,74 por unidade.

5)Texto base: Assinale a alternativa INCORRETA.

Alternativas:

a) A probabilidade é igual à razão entre o número de resultados favoráveis a um evento pelo total de resultados possíveis no espaço amostral.

b) Denominamos evento qualquer subconjunto de um espaço amostral.

c) Quanto mais próxima de 1, maior a probabilidade de ocorrência de um evento.

d) Um ponto amostral é um valor específico de Ω.

e) Quando a probabilidade de ocorrência de um evento é igual a zero, dizemos que o evento é certo.