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estatística, dados bivariados – ficha 01
1.
Construa um diagrama de dispersão para cada um dos seguintes conjuntos de dados.
1.1.
X
6
8
7
12
10
13
8
9
14
15
Y
5
10
6
8
8
12
3
12
15
10
X
2
4
10
12
5
13
15
14
7
8
Y
3
5
8
14
6
11
17
15
7
6
X
15
10
14
8
5
5
3
4
1
7
Y
2
7
4
10
12
14
12
13
15
10
1.2.
1.3.
2.
Classifique, quanto à correlação linear dos pontos de dispersão representados.
15
15
15
10
10
10
5
5
5
0
0
0
0
5
10
0
15
Gráfico A
10
20
0
Gráfico B
10
20
Gráfico C
3.
Defina correlação linear total.
4.
No estudo de duas variáveis, qual a utilidade da reta de regressão?
5.
Na tabela encontram-se os dados relativos ao número de clientes diários da loja da Teresa e
o número de peças de roupa vendidas.
Nº de clientes
5
7
15
30
45
10
32
40
33
44
Nº de peças vendidas
2
3
3
12
25
8
25
25
18
35
5.1.
Construa o diagrama de dispersão com os dados presentes na tabela.
5.2.
Represente no diagrama de dispersão o centro de gravidade da nuvem de pontos e a reta
de regressão.
5.3.
Nos dias em que a loja da Teresa tenha 35 clientes, qual o número de vendas que se
espera?
5.4.
Para um volume de vendas diário de 20 peças, qual o valor aproximado de clientes que a
loja deverá ter?
5.5.
Que tipo de correlação linear existe? Classifique-a.
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estatística, dados bivariados – ficha 01
6.
Para perceber melhor a possível relação de duas características de uma população foi feito
um questionário com duas questões a 10 indivíduos dessa população.
Questão 1
x
50
55
80
74
75
65
90
85
70
68
Questão 2
y
37
36
43
42
42
38
45
44
39
38
6.1.
Comente a natureza da relação entre as duas variáveis recorrendo ao coeficiente de
correlação linear de Pearson.
6.2.
Represente, num diagrama de dispersão, as duas variáveis e represente a reta de regressão
que melhor se ajusta aos dados.
6.3.
Recorrendo à calculadora, determine a equação da reta de regressão linear.
6.4.
Verifique que o centro de gravidade pertence à reta de regressão linear.
6.5.
Qual será o valor esperado de y quando x é 83.
7.
Considere os valores de duas variáveis.
X
3
5
7
10
8
12
6
Y
20
25
30
28
32
35
21
7.1.
Utilize o coeficiente de Pearson para medir e classificar o grau de associação linear entre
as variáveis.
7.2.
Determine as coordenadas do centro de gravidade da nuvem de pontos.
7.3.
Comprove o resultado anterior com o gráfico de dispersão.
7.4.
Represente a reta de regressão que melhor se assemelhe ao conjunto de pontos.
7.5.
Recorrendo à calculadora, determine a equação da reta de regressão linear.
7.6.
Qual o valor esperado para y quando x tem o valor 4?
7.7.
Qual o valor esperado para x quando y tem o valor 26?
7.8.
Será de esperar que quando o valor de x seja 2 o valor de y seja 30?
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estatística, dados bivariados – ficha 01
8.
Assinale na tabela a correspondência correta entre os valores das correlações e os gráficos
seguintes.
r  0,05
r  0,95
r  0,60
r  0,90
Gráfico A
Gráfico B
Gráfico C
Gráfico D
9.
Numa escola básica foi feito um questionário às notas dos alunos nas disciplinas de
português e matemática. Posteriormente, com os dados obtidos construiu-se uma tabela de
contingência.
Níveis obtidos
Disciplinas
Matemática
2
3
4
16
75
45
Português
Total
68
38
5
Total
28
172
67
9.1.
Complete a tabela.
9.2.
Qual a percentagem de negativas e de negativas nas duas disciplinas?
9.3.
Dos alunos inquiridos qual a percentagem de nível 5?
Bom trabalho!!
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