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A turma B apresentou maior dispersão absoluta.
A dispersão relativa é igual à dispersão absoluta.
Tanto a dispersão absoluta quanto a relativa são maiores para a turma B.
A dispersão absoluta de A é maior do que a de B, mas em termos relati-vos as duas turmas não diferem quanto ao grau de dispersão das notas.
boa, porque depende dos desvios da média.
insatisfatória, a não ser que se calcule sua raiz quadrada.
boa, porque dispersão é uma medida de distância.
insatisfatória, porque tal medida é sempre igual a zero.
O desvio padrão da distribuição A é maior do que o da distribuição B, e as médias são iguais.
O desvio padrão de A é menor do que o de B e as médias são diferentes.
O desvio padrão de A é igual ao de B, independentemente do valor da média.
As distribuições possuem o mesmo coeficiente de variação.
Um investigador criminal está empenhado em levar a julgamento dois assassinos em série e distintos – um deles costuma atacar prostitutas, enquanto o outro tem como alvo estudantes universitárias. Pela experiência anterior, o investigador é levado a admitir que tem uma chance de 0,50 de prender o assassino das prosti-tutas e uma chance de 0,65 de prender o assassino das estudantes. A fim de calcular a probabilidade de prender ambos os assassinos, você deve:
somar as probabilidades.
subtrair as probabilidades.
multiplicar as probabilidades.
dividir as probabilidades.
A probabilidade de acertar "por palpite" pelo menos duas questões em 10, do tipo "verdadeiro ou falso", é:
1023 / 1004
1023 / 1034
1013 / 1024
1023 / 1034
Qual das afirmações seguintes NÃO é válida para uma curva normal verdadeira?
É assimétrica.
É uma distribuição de probabilidade.
Sua área total contém 100% dos casos.
A moda, a mediana e a média são idênticas.
Sobre teste de significância foram feitas as seguintes afirmações:
I- Teste de significância é uma regra de decisão que permite aceitar ou rejeitar como verdadeira uma hipótese nula (Ho), com base na evidência amostral.
II- Nível de significância de um teste é a probabilidade de se cometer o erro tipo I, ou seja, rejeitar uma hipótese verdadeira.
III- Erro tipo I: Consiste em rejeitar uma hipótese Ho, quando Ho é verdadeira.
IV- Erro tipo II: Consiste em aceitar como verdadeira uma hipótese Ho, quando Ho é falsa.
O número de afirmações verdadeiras é:
2
4
3
1
Durante muito tempo, o coeficiente de correlação entre a nota final num curso de treinamento de agentes de saúde e sua produtividade, após 6 meses de curso, foi 0,50. Foram introduzidas modificações no curso, com o intuito de aumentar a correlação. O coeficiente de correlação de uma amostra de 28 agentes submetidos ao novo curso foi de 0,65. Quanto ao estabelecimento das hipóteses Ho (nula) e H1 (alternativa), podemos afirmar:
Quando os entrevistados que obtêm altos escores no teste de avaliação esco-lar SAT tendem também a obter altas notas na faculdade, há razão para pres-supormos uma correlação:
positiva entre os escores SAT e as notas da faculdade.
negativa entre os escores SAT e as notas da faculdade.
nula entre os escores SAT e as notas da faculdade.
positiva perfeita entre os escores SAT e as notas da faculdade.
Uma medida da proporção da variância em Y explicada por X é conhecida como:
coeficiente de não-determinação
coeficiente de determinação
regressão múltipla
inclinação
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