1. Análise Exploratória de Dados (Parte I - Resumo de Dados)

1. Análise Exploratória de Dados (Parte I - Resumo de Dados)

Quiz do primeiro módulo de Estatística

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Maria Tereza

1

Dentre as variáveis QUALITATIVAS, podemos fazer uma distinção entre dois tipos: variável QUALITATIVA NOMINAL e variável QUALITATIVA ORDINAL.

Verdadeiro
Falso
2

Dentre as variáveis QUANTITATIVAS, podemos fazer uma distinção entre dois tipos: variável QUANTITATIVA DISCRETA e variável QUANTITATIVA CONTÍNUA.

Verdadeiro
Falso
3

As variáveis QUALITATIVAS NOMINAIS expressam atributos, sem nenhum tipo de ordenação categórica de importância. Exemplo: Nome, Marca, Cor, País, Cidade, UF.

Falso
Verdadeiro
4

As variáveis QUALITATIVAS ORDINAIS expressam uma ordem categórica nos seus resultados. Exemplo: grau de escolaridade, colocação em um ranking, classe social, nível de satisfação em uma pesquisa.

Falso
Verdadeiro
5

Variáveis QUANTITATIVAS DISCRETAS assumem apenas valores inteiros e formam um conjunto finito ou enumerável de números. Exemplo: Nº de filhos, Nº de irmãos, Nº de alunos.

Falso
Verdadeiro
6

Variáveis QUANTITATIVAS CONTÍNUAS são aquelas cujos possíveis valores pertencem a um intervalo de números reais e que resultam de uma mensuração. Exemplo: Idade, Altura, Peso, Área, Salário.

Verdadeiro
Falso
7

Em uma base de dados, qual das variáveis abaixo pode ser considerada QUALITATIVA NOMINAL?

Grau de Escolaridade
Altura
Idade
Nome
8

Em uma base de dados, qual das variáveis abaixo pode ser considerada QUALITATIVA NOMINAL?

Nº de filhos
Altura
Salário
País
9

Em uma base de dados, qual das variáveis abaixo pode ser considerada QUALITATIVA NOMINAL?

Idade
Longitude
Latitude
Estado Civil
10

Em uma base de dados, qual das variáveis abaixo pode ser considerada QUALITATIVA ORDINAL?

Grau de Escolaridade
Salário
Idade
Gênero
11

Em uma base de dados, qual das variáveis abaixo pode ser considerada QUALITATIVA ORDINAL?

Nível de Satisfação
Cores
Nomes
País
12

Em uma base de dados, qual das variáveis abaixo pode ser considerada QUALITATIVA ORDINAL?

Colocação em um ranking
Cidade
País
UF
13

Em uma base de dados, qual das variáveis abaixo pode ser considerada QUALITATIVA ORDINAL?

Classe social
Nº de filhos
Idade
Área
14

Em uma base de dados, qual das variáveis abaixo pode ser considerada QUANTITATIVA DISCRETA?

Nome
Idade
Nº de filhos
Salário
15

Em uma base de dados, qual das variáveis abaixo pode ser considerada QUANTITATIVA DISCRETA?

Nº de alunos
nome
cidade
classe social
16

Em uma base de dados, qual das variáveis abaixo pode ser considerada QUANTITATIVA CONTÍNUA?

Idade
Nome
Cor
Colocação em um ranking
17

Em uma base de dados, qual das variáveis abaixo pode ser considerada QUANTITATIVA CONTÍNUA?

Salário
Cidade
Sobrenome
Grau de escolaridade
18
Quando se estuda uma variável, o maior interesse do pesquisador é conhecer o comportamento dessa variável, analisando a ocorrência de suas possíveis realizações. A DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIAS nos mostra um agrupamento de dados resumidos, dividida em classes mutuamente exclusivas e o número de ocorrências de uma classe.

Quando se estuda uma variável, o maior interesse do pesquisador é conhecer o comportamento dessa variável, analisando a ocorrência de suas possíveis realizações. A DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIAS nos mostra um agrupamento de dados resumidos, dividida em classes mutuamente exclusivas e o número de ocorrências de uma classe.

Falso
Verdadeiro
19
Podemos optar por construir faixas de valores para variáveis QUANTITATIVAS CONTÍNUAS (discretização da variável) para que possamos obter uma melhor visualização da tabela de frequências.

Podemos optar por construir faixas de valores para variáveis QUANTITATIVAS CONTÍNUAS (discretização da variável) para que possamos obter uma melhor visualização da tabela de frequências.

Verdadeiro
Falso
20
Para construir faixas de valores para variáveis QUANTITATIVAS CONTÍNUAS (discretização da variável) podemos utilizar como parâmetro os intervalos interquartis.

Para construir faixas de valores para variáveis QUANTITATIVAS CONTÍNUAS (discretização da variável) podemos utilizar como parâmetro os intervalos interquartis.

Verdadeiro
Falso
21

A variável IDADE é considerada uma variável QUANTITATIVA CONTÍNUA pois, embora possa estar armazenada na base de dados como um número inteiro (20, 30, 40) ela é uma variável contínua no tempo, você pode ter, por exemplo 20 anos 5 meses 3 dias 10 horas 3 minutos de idade.

Falso
Verdadeiro
22
Existem vários tipos de gráficos para representar variáveis QUALITATIVAS, como gráficos em BARRAS e gráficos de DECOMPOSIÇÃO EM SETORES ("pizza" ou retângulos).

Existem vários tipos de gráficos para representar variáveis QUALITATIVAS, como gráficos em BARRAS e gráficos de DECOMPOSIÇÃO EM SETORES ("pizza" ou retângulos).

Falso
Verdadeiro
23
O Boxplot pode ser utilizado para representar variáveis quantitativas.

O Boxplot pode ser utilizado para representar variáveis quantitativas.

Falso
Verdadeiro
24
Gráficos de Dispersão Univariados podem ser utilizados para representar variáveis QUANTITATIVAS.

Gráficos de Dispersão Univariados podem ser utilizados para representar variáveis QUANTITATIVAS.

Verdadeiro
Falso
25
O Histograma pode ser pensado como uma representação gráfica da tabela de frequência, em que as barras mostram o quão grande é a frequência nos intervalos. Assim, sua construção pode ser feita de forma similar ao procedimento empregado para construir a tabela de frequências com intervalos nas classes.

O Histograma pode ser pensado como uma representação gráfica da tabela de frequência, em que as barras mostram o quão grande é a frequência nos intervalos. Assim, sua construção pode ser feita de forma similar ao procedimento empregado para construir a tabela de frequências com intervalos nas classes.

Falso
Verdadeiro
26
A Regra Sturges é um método empírico amplamente usado em estatística descritiva para determinar o número de classes que devem existir em um histograma de frequência, a fim de classificar um conjunto de dados representando uma amostra ou população.

A Regra Sturges é um método empírico amplamente usado em estatística descritiva para determinar o número de classes que devem existir em um histograma de frequência, a fim de classificar um conjunto de dados representando uma amostra ou população.

Falso
Verdadeiro
27
Segundo o teorema do limite central, as médias de amostras grandes e aleatórias são aproximadamente normais.

Segundo o teorema do limite central, as médias de amostras grandes e aleatórias são aproximadamente normais.

Falso
Verdadeiro
28
25% da amostra está entre o valor mínimo e Q1.
50% da amostra está entre o valor mínimo e Q2.
75% da amostra está entre o valor mínimo e Q3.
100% da amostra está entre o valor mínimo e o máximo.

25% da amostra está entre o valor mínimo e Q1. 50% da amostra está entre o valor mínimo e Q2. 75% da amostra está entre o valor mínimo e Q3. 100% da amostra está entre o valor mínimo e o máximo.

Falso
Verdadeiro
29
Pela distribuição normal, os dados que divergem da média (para cima ou para abaixo) em duas vezes do desvio-padrão correspondem a 95,5% de todos os dados. Você pode usar esse conceito para remover os outliers da base.

Pela distribuição normal, os dados que divergem da média (para cima ou para abaixo) em duas vezes do desvio-padrão correspondem a 95,5% de todos os dados. Você pode usar esse conceito para remover os outliers da base.

Falso
Verdadeiro
30
Dependência entre Variáveis Quantitivas podemos utilizar o teste de correlação de Spearman.

Dependência entre Variáveis Quantitivas podemos utilizar o teste de correlação de Spearman.

Verdadeiro
Falso
31

Dependência entre Variáveis Qualitativas: O teste de Chi Quadrado mede a relação de dependência entre duas variáveis categóricas, verificando como os valores esperados desviam dos valores observados.

Falso
Verdadeiro
32
Dependência entre Variáveis Qualitativas e Quantitivas:
Para isso podemos utilizar a análise de variância ANOVA.

Dependência entre Variáveis Qualitativas e Quantitivas: Para isso podemos utilizar a análise de variância ANOVA.

Falso
Verdadeiro
33
Na ANOVA assume-se que as variáveis são independentes, têm distribuição normal com variância homogênea.

Na ANOVA assume-se que as variáveis são independentes, têm distribuição normal com variância homogênea.

Falso
Verdadeiro
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