Comente sobre os formatos dos dados (assimetria, posição, variabilidade, modalidade (modas)), além da presença ou não de outliers.
Passo 1
Beleza, vamos começar resumindo o que a questão pede. Temos que comentar sobre vários aspectos dos dados: assimetria, posição, variabilidade, modalidade (ou modas) e também verificar se tem algum outlier. Isso tudo faz parte da estatística descritiva, que ajuda a entender melhor como os dados estão distribuídos e quais são suas características principais.
Passo 2
Primeiro, vamos falar sobre assimetria. Assimetria indica se a distribuição dos dados está mais “esticada” para um lado ou para o outro. Se a cauda da distribuição for mais longa à direita, dizemos que é assimétrica à direita (ou positiva). Se for mais longa à esquerda, é assimétrica à esquerda (ou negativa). Se não tiver essa “esticar”, a distribuição é simétrica.
Passo 3
Agora, sobre a posição dos dados. Isso geralmente se refere a medidas de tendência central, como a média, a mediana e a moda. Essas medidas nos dizem onde os dados estão “concentrados”. A média é o valor médio, a mediana é o valor do meio quando os dados estão ordenados, e a moda é o valor que aparece com mais frequência.
Passo 4
Vamos falar da variabilidade. Essa é a medida de quão espalhados os dados estão. As principais medidas são o desvio padrão e o intervalo interquartil. O desvio padrão mostra, em média, quanto cada dado difere da média. Já o intervalo interquartil olha para a diferença entre o terceiro quartil (75%) e o primeiro quartil (25%), mostrando a variabilidade sem se preocupar com os valores extremos.
Passo 5
Sobre a modalidade ou modas, estamos falando de como os dados estão distribuídos em termos de frequência. Uma distribuição pode ser unimodal (com uma única moda), bimodal (duas modas) ou multimodal (várias modas). Isso nos ajuda a entender se há diferentes grupos ou padrões nos dados.
Passo 6
Por fim, vamos verificar a presença de outliers, que são valores que ficam muito distantes dos outros dados. Eles podem ser identificados usando o método do intervalo interquartil, por exemplo. Calcular
e
, onde
é o intervalo interquartil (
). Valores abaixo ou acima desses limites são considerados outliers.
Resposta
Então, ao analisar os dados, observamos a assimetria para entender se a distribuição é balanceada ou inclinada, usamos medidas de posição como a média e a mediana para identificar onde os dados estão concentrados, avaliamos a variabilidade para saber o quão dispersos estão, observamos a modalidade para identificar padrões ou grupos, e verificamos a presença de outliers para identificar valores atípicos que podem influenciar a análise. Tudo isso nos dá uma visão completa e detalhada de como os dados se comportam.
Exercícios relacionados
Uma pessoa vende colhedeiras de milho. Visita semanalmente uma, duas ou três propriedades rurais com probabilidades
e 0,3 , respectivamente. De cada contato pode conseguir a venda de 1 colhedeira por
com probabilidade 0,3 , ou nenhuma venda com probabilidade 0,7 . Determinar o valor total esperado (médio) das vendas semanais.
Um jogador
paga
a
e lança um dado. Se sair face 3 , ganha
. Se sair faces 4,5 ou 6 , perde. Se sair faces 1 ou 2 , tem o direito de jogar novamente. Desta vez lança dois dados. Se sair duas faces 6 , ganha
. Se sair uma face 6, recebe o dinheiro pago de volta. Nos demais casos, perde. Seja
o lucro líquido do jogador
nesse jogo.
Determinar:
c) .
Determinar:
c)
eja
a renda familiar em
, e
o número de carros da família. Considere o quadro:
|
2 | 3 | 4 | 2 | 3 | 3 | 4 | 2 | 2 | 3 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
1 | 2 | 2 | 2 | 1 | 3 | 3 | 1 | 2 | 2 |
Calcular:
a) ;
a)
Dada a tabela:
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0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
---|---|---|---|---|---|---|
|
0 |
|
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c) Calcule $P( | X-3 | <2)$. |