O documento discute medidas de dispersão em estatística, especificamente o desvio médio absoluto. Explica como calcular o Dam para uma amostra, comparando os desempenhos de dois candidatos em testes de admissão usando o Dam para determinar o melhor candidato.
O documento discute medidas de dispersão e desvio padrão. Explica como calcular o desvio padrão para determinar qual candidato teve desempenho mais consistente em um teste, ao comparar as variâncias de suas notas.
O documento discute medidas de dispersão de dados estatísticos, especificamente a variância e o desvio padrão. Explica como calcular o desvio padrão de um conjunto de notas de candidatos para determinar qual candidato teve as notas menos dispersas em relação à média, caso a média das notas seja igual entre os candidatos.
O documento discute medidas de dispersão, especificamente o desvio médio absoluto (DMA). Explica que o DMA mede o afastamento médio dos elementos da amostra em relação à média aritmética e ilustra seu cálculo com um exemplo de desempenho de candidatos em provas.
O documento discute medidas de dispersão em estatística, especificamente a variância. Explica que a variância mede o quão distantes os elementos da amostra estão da média aritmética e é definida como a média aritmética dos quadrados das diferenças entre cada elemento e a média. Fornece um exemplo numérico para calcular a variância de dois candidatos em uma seleção de empregos.
O documento discute medidas estatísticas de tendência central e dispersão, incluindo variância. A variância é definida como a média dos quadrados dos desvios dos elementos em relação à média e pode ser usada para comparar o desempenho regular de candidatos em testes quando suas médias são iguais. Um exemplo calcula as variâncias de dois candidatos a uma vaga de emprego e conclui que um teve desempenho mais consistente.
O documento discute medidas estatísticas de dispersão como variância, desvio padrão e coeficiente de variação. Apresenta fórmulas para calcular essas medidas e exemplos numéricos de seu cálculo. Explica como essas medidas podem ser usadas para comparar conjuntos de dados e tomar decisões com base na variabilidade dos valores em relação à média.
O documento discute medidas estatísticas como desvio médio, variância e desvio padrão. O desvio médio mede a distância média dos dados em relação à média. A variância calcula a diferença entre cada valor e a média. O desvio padrão é a raiz quadrada da variância e fornece uma medida da dispersão dos dados.
1) O documento discute várias medidas estatísticas de dispersão como desvio padrão, variância, coeficiente de variação e amplitude semi-interquartílica.
2) É apresentado um exemplo detalhado de cálculo dessas medidas com dados reais de uma pesquisa médica.
3) O documento também explica o box plot, um gráfico que relaciona visualmente os valores de uma variável e medidas estatísticas de dispersão.
O documento discute medidas de dispersão e desvio padrão. Explica como calcular o desvio padrão para determinar qual candidato teve desempenho mais consistente em um teste, ao comparar as variâncias de suas notas.
O documento discute medidas de dispersão de dados estatísticos, especificamente a variância e o desvio padrão. Explica como calcular o desvio padrão de um conjunto de notas de candidatos para determinar qual candidato teve as notas menos dispersas em relação à média, caso a média das notas seja igual entre os candidatos.
O documento discute medidas de dispersão, especificamente o desvio médio absoluto (DMA). Explica que o DMA mede o afastamento médio dos elementos da amostra em relação à média aritmética e ilustra seu cálculo com um exemplo de desempenho de candidatos em provas.
O documento discute medidas de dispersão em estatística, especificamente a variância. Explica que a variância mede o quão distantes os elementos da amostra estão da média aritmética e é definida como a média aritmética dos quadrados das diferenças entre cada elemento e a média. Fornece um exemplo numérico para calcular a variância de dois candidatos em uma seleção de empregos.
O documento discute medidas estatísticas de tendência central e dispersão, incluindo variância. A variância é definida como a média dos quadrados dos desvios dos elementos em relação à média e pode ser usada para comparar o desempenho regular de candidatos em testes quando suas médias são iguais. Um exemplo calcula as variâncias de dois candidatos a uma vaga de emprego e conclui que um teve desempenho mais consistente.
O documento discute medidas estatísticas de dispersão como variância, desvio padrão e coeficiente de variação. Apresenta fórmulas para calcular essas medidas e exemplos numéricos de seu cálculo. Explica como essas medidas podem ser usadas para comparar conjuntos de dados e tomar decisões com base na variabilidade dos valores em relação à média.
O documento discute medidas estatísticas como desvio médio, variância e desvio padrão. O desvio médio mede a distância média dos dados em relação à média. A variância calcula a diferença entre cada valor e a média. O desvio padrão é a raiz quadrada da variância e fornece uma medida da dispersão dos dados.
1) O documento discute várias medidas estatísticas de dispersão como desvio padrão, variância, coeficiente de variação e amplitude semi-interquartílica.
2) É apresentado um exemplo detalhado de cálculo dessas medidas com dados reais de uma pesquisa médica.
3) O documento também explica o box plot, um gráfico que relaciona visualmente os valores de uma variável e medidas estatísticas de dispersão.
O documento descreve as principais funções e ferramentas do Excel 2010, incluindo fórmulas, formatação de células e layout, filtros, classificação de dados, validação de dados, gráficos, controles para localizar e substituir, copiar/recortar/colar, congelamento de painéis, atalhos, travamento de células, proteção de documentos com senha. O objetivo é ensinar os usuários a efetuar cálculos, formatar planilhas, compor gráficos e utilizar ferramentas úteis para
Este documento discute conceitos e métodos de análise de regressão linear. Ele explica o que é regressão simples e múltipla, como interpretar os coeficientes de regressão, e métodos para selecionar variáveis preditoras, como entrada forçada, hierárquica e passo a passo. Também aborda diagnósticos para identificar valores atípicos e casos influentes e a importância de validar se um modelo pode ser generalizado.
Aula de Métodos e Técnicas de Análise da Informação para Planejamento, julho de 2017, UFABC
Apresentação disponível em: https://youtu.be/cQ8ZfzL3SfI
Bases de dados disponíveis em:https://app.box.com/s/4yl70hj73c9mqyh1jb0l8skics4xf8i1
1. O documento descreve os conceitos e métodos de regressão linear simples e múltipla utilizando o software estatístico SPSS.
2. A regressão permite ajustar modelos preditivos matemáticos para prever valores de uma variável dependente a partir de uma ou mais variáveis independentes.
3. O documento explica como realizar análises de regressão linear simples e múltipla no SPSS, interpretando os resultados e estatísticas geradas como coeficientes de regressão, R2, ANOVA e outros.
1) O documento discute o conceito de inferência estatística e como ela pode ser usada para estimar parâmetros populacionais a partir de amostras.
2) A média é apresentada como um modelo estatístico comum e como sua precisão pode ser medida pelo desvio padrão.
3) A correlação é introduzida como uma medida do relacionamento linear entre variáveis e como ela pode ser representada graficamente através de diagramas de dispersão.
O documento resume conceitos estatísticos básicos como medidas de tendência central (média, mediana e moda), notações estatísticas e exemplos de cálculo destas medidas.
[1] O documento discute conceitos estatísticos como distribuição amostral, teorema do limite central e intervalos de confiança. [2] É explicado que as médias de amostras aleatórias de uma população se aproximam de uma distribuição normal e que o erro padrão da média pode estimar a precisão da média amostral. [3] O documento mostra como calcular intervalos de confiança para estimar faixas nos quais a média populacional verdadeira provavelmente se encontra.
Este documento fornece instruções sobre análise exploratória de dados no SPSS, incluindo estatísticas descritivas, gráficos como caixas e bigodes e Q-Q plots, e transformações de dados para corrigir problemas de normalidade. O objetivo é explorar os dados amostrais para entender a distribuição da população e tirar conclusões estatísticas.
[1] O documento introduz conceitos básicos de inferência estatística, incluindo medidas de tendência central, medidas de variabilidade, distribuições de frequência e probabilidade. [2] É apresentado o software SPSS para aplicar esses conceitos em análises estatísticas de dados. [3] O documento fornece uma visão geral desses importantes conceitos estatísticos e como eles podem ser aplicados na prática usando softwares como o SPSS.
O documento discute o modelo de regressão linear simples. Explica que a regressão analisa a dependência entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis explicativas, estimando o valor médio da primeira em termos dos valores das segundas. Também apresenta o método dos mínimos quadrados ordinários para estimar os parâmetros da regressão linear simples a partir de uma amostra, de modo a aproximar a regressão amostral da regressão populacional.
Modelo de regressão linear: aspectos teóricos e computacionais Rodrigo Rodrigues
Este documento apresenta os conceitos e técnicas de regressão linear simples utilizando o software estatístico R. A análise é aplicada a um conjunto de dados sobre tartarugas nas ilhas Galápagos e estima a relação entre número de espécies e espécies endêmicas. Os resultados são analisados por meio de gráficos, testes estatísticos e intervalos de confiança para avaliar a significância do modelo.
Este documento descreve os conceitos e procedimentos da análise fatorial, incluindo a extração de fatores, critérios para determinar o número de fatores e a interpretação dos mesmos. A análise fatorial é uma técnica estatística que resume um conjunto de variáveis em fatores subjacentes com menor perda de informação.
O documento apresenta as medidas de dispersão desvio absoluto médio, variância e desvio padrão. Ele também fornece os resultados de provas de dois candidatos, Ana e Felipe, para uma vaga de gerente de produção, onde ambos tiveram média 8,0, mas seus desempenhos individuais nas provas variaram.
La Corte Suprema de Justicia del Perú adoptó en el IV Pleno Jurisdiccional Supremo en Materia Laboral y Previsional los siguientes acuerdos:
1. El Juez debe actuar los medios probatorios documentales ofrecidos oportunamente por el demandando, de acuerdo con el artículo 21° de la NLPT, sin que se pueda imponer al demandado ninguna carga procesal, por su ausencia a la Audiencia de Juzgamiento, no establecida en la ley.
2. Si el trabajador inicia sus labores al servicio del Estado mediante un Contrato Administrativo de Servicios (CAS), y luego de su vencimiento continúa laborando, se produce una prórroga automática de dicho contrato en sus mismo términos y por el mismo plazo.
3. La facultad del pensionista de reclamar los montos pensionarios devengados es imprescriptible. No extensible a sus herederos. Sólo hay prescripción su ya existe una suma líquida de las pensiones devengadas por entregar y el pensionista no lo reclama. En el plazo de 03 años en el Decreto Ley 20530 y 10 años en los demás regímenes pensionales.
4. En aquellos casos de Empresas con participación estatal, bajo la administración de FONAFE no les corresponde a sus pensionistas el pago de los beneficios de los Decretos de Urgencia N° 090-96, 073-97 y 011-99. En casos de entidades, no empresas con participación estatal, bajo la administración de FONAFE, sólo les corresponde el pago de los beneficios de los Decretos de Urgencia N° 090-96, 073-97 y 011-99 sino existe negociación colectiva que les haya otorgado incremento remunerativo en los años 1996, 1997 y 1998, respectivamente.
O documento discute os conceitos de escala no desenho técnico, definindo escalas como a proporção entre medidas reais e medidas representadas no desenho. Apresenta os tipos de escalas (numérica, gráfica, redução, ampliação, natural), formas de representá-las e suas aplicações em diferentes tipos de desenho como plantas e mapas. Explica também o uso de escalímetros para medição em diferentes escalas.
1) O documento apresenta 50 questões de matemática com diferentes temas como geometria plana e espacial, funções, porcentagem e estatística.
2) São fornecidos enunciados e figuras para cada questão e cinco alternativas de resposta.
3) As questões abordam conceitos como triângulos, elipses, progressões, porcentagem, áreas de figuras planas e volumes.
Este documento apresenta uma prova de matemática da segunda fase do vestibular da UNICAMP. Contém três questões sobre sistemas lineares, volumes e áreas de objetos tridimensionais, e recorte de retalhos. O documento discute exemplos acima e abaixo da média e fornece dicas para os candidatos melhorarem seu desempenho.
Este documento apresenta 20 questões de múltipla escolha sobre línguas, códigos e suas tecnologias, com respostas corretas indicadas. As questões abordam tópicos como compreensão de texto em inglês e espanhol, análise de gráficos, figuras de linguagem e gêneros textuais.
VESTIBULAR UPE SSA 1 2013 - PRIMEIRO DIAIsaquel Silva
O texto resume as principais ideias debatidas sobre como combater a fome no Brasil de forma sustentável. Apesar de a ONU recomendar o consumo de insetos, esta não é vista como uma solução viável culturalmente no Brasil. Como alternativa, pesquisadores defendem a integração de florestas e agricultura para produzir alimentos sem degradar o meio ambiente. Há divergências sobre a viabilidade desta abordagem em larga escala.
1) O documento apresenta uma série de expressões matemáticas com números naturais e seus respectivos resultados.
2) Também apresenta problemas para calcular o máximo divisor comum e mínimo múltiplo comum entre números naturais.
3) Por fim, inclui problemas envolvendo frações algébricas e proporções.
O documento descreve as principais funções e ferramentas do Excel 2010, incluindo fórmulas, formatação de células e layout, filtros, classificação de dados, validação de dados, gráficos, controles para localizar e substituir, copiar/recortar/colar, congelamento de painéis, atalhos, travamento de células, proteção de documentos com senha. O objetivo é ensinar os usuários a efetuar cálculos, formatar planilhas, compor gráficos e utilizar ferramentas úteis para
Este documento discute conceitos e métodos de análise de regressão linear. Ele explica o que é regressão simples e múltipla, como interpretar os coeficientes de regressão, e métodos para selecionar variáveis preditoras, como entrada forçada, hierárquica e passo a passo. Também aborda diagnósticos para identificar valores atípicos e casos influentes e a importância de validar se um modelo pode ser generalizado.
Aula de Métodos e Técnicas de Análise da Informação para Planejamento, julho de 2017, UFABC
Apresentação disponível em: https://youtu.be/cQ8ZfzL3SfI
Bases de dados disponíveis em:https://app.box.com/s/4yl70hj73c9mqyh1jb0l8skics4xf8i1
1. O documento descreve os conceitos e métodos de regressão linear simples e múltipla utilizando o software estatístico SPSS.
2. A regressão permite ajustar modelos preditivos matemáticos para prever valores de uma variável dependente a partir de uma ou mais variáveis independentes.
3. O documento explica como realizar análises de regressão linear simples e múltipla no SPSS, interpretando os resultados e estatísticas geradas como coeficientes de regressão, R2, ANOVA e outros.
1) O documento discute o conceito de inferência estatística e como ela pode ser usada para estimar parâmetros populacionais a partir de amostras.
2) A média é apresentada como um modelo estatístico comum e como sua precisão pode ser medida pelo desvio padrão.
3) A correlação é introduzida como uma medida do relacionamento linear entre variáveis e como ela pode ser representada graficamente através de diagramas de dispersão.
O documento resume conceitos estatísticos básicos como medidas de tendência central (média, mediana e moda), notações estatísticas e exemplos de cálculo destas medidas.
[1] O documento discute conceitos estatísticos como distribuição amostral, teorema do limite central e intervalos de confiança. [2] É explicado que as médias de amostras aleatórias de uma população se aproximam de uma distribuição normal e que o erro padrão da média pode estimar a precisão da média amostral. [3] O documento mostra como calcular intervalos de confiança para estimar faixas nos quais a média populacional verdadeira provavelmente se encontra.
Este documento fornece instruções sobre análise exploratória de dados no SPSS, incluindo estatísticas descritivas, gráficos como caixas e bigodes e Q-Q plots, e transformações de dados para corrigir problemas de normalidade. O objetivo é explorar os dados amostrais para entender a distribuição da população e tirar conclusões estatísticas.
[1] O documento introduz conceitos básicos de inferência estatística, incluindo medidas de tendência central, medidas de variabilidade, distribuições de frequência e probabilidade. [2] É apresentado o software SPSS para aplicar esses conceitos em análises estatísticas de dados. [3] O documento fornece uma visão geral desses importantes conceitos estatísticos e como eles podem ser aplicados na prática usando softwares como o SPSS.
O documento discute o modelo de regressão linear simples. Explica que a regressão analisa a dependência entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis explicativas, estimando o valor médio da primeira em termos dos valores das segundas. Também apresenta o método dos mínimos quadrados ordinários para estimar os parâmetros da regressão linear simples a partir de uma amostra, de modo a aproximar a regressão amostral da regressão populacional.
Modelo de regressão linear: aspectos teóricos e computacionais Rodrigo Rodrigues
Este documento apresenta os conceitos e técnicas de regressão linear simples utilizando o software estatístico R. A análise é aplicada a um conjunto de dados sobre tartarugas nas ilhas Galápagos e estima a relação entre número de espécies e espécies endêmicas. Os resultados são analisados por meio de gráficos, testes estatísticos e intervalos de confiança para avaliar a significância do modelo.
Este documento descreve os conceitos e procedimentos da análise fatorial, incluindo a extração de fatores, critérios para determinar o número de fatores e a interpretação dos mesmos. A análise fatorial é uma técnica estatística que resume um conjunto de variáveis em fatores subjacentes com menor perda de informação.
O documento apresenta as medidas de dispersão desvio absoluto médio, variância e desvio padrão. Ele também fornece os resultados de provas de dois candidatos, Ana e Felipe, para uma vaga de gerente de produção, onde ambos tiveram média 8,0, mas seus desempenhos individuais nas provas variaram.
La Corte Suprema de Justicia del Perú adoptó en el IV Pleno Jurisdiccional Supremo en Materia Laboral y Previsional los siguientes acuerdos:
1. El Juez debe actuar los medios probatorios documentales ofrecidos oportunamente por el demandando, de acuerdo con el artículo 21° de la NLPT, sin que se pueda imponer al demandado ninguna carga procesal, por su ausencia a la Audiencia de Juzgamiento, no establecida en la ley.
2. Si el trabajador inicia sus labores al servicio del Estado mediante un Contrato Administrativo de Servicios (CAS), y luego de su vencimiento continúa laborando, se produce una prórroga automática de dicho contrato en sus mismo términos y por el mismo plazo.
3. La facultad del pensionista de reclamar los montos pensionarios devengados es imprescriptible. No extensible a sus herederos. Sólo hay prescripción su ya existe una suma líquida de las pensiones devengadas por entregar y el pensionista no lo reclama. En el plazo de 03 años en el Decreto Ley 20530 y 10 años en los demás regímenes pensionales.
4. En aquellos casos de Empresas con participación estatal, bajo la administración de FONAFE no les corresponde a sus pensionistas el pago de los beneficios de los Decretos de Urgencia N° 090-96, 073-97 y 011-99. En casos de entidades, no empresas con participación estatal, bajo la administración de FONAFE, sólo les corresponde el pago de los beneficios de los Decretos de Urgencia N° 090-96, 073-97 y 011-99 sino existe negociación colectiva que les haya otorgado incremento remunerativo en los años 1996, 1997 y 1998, respectivamente.
O documento discute os conceitos de escala no desenho técnico, definindo escalas como a proporção entre medidas reais e medidas representadas no desenho. Apresenta os tipos de escalas (numérica, gráfica, redução, ampliação, natural), formas de representá-las e suas aplicações em diferentes tipos de desenho como plantas e mapas. Explica também o uso de escalímetros para medição em diferentes escalas.
1) O documento apresenta 50 questões de matemática com diferentes temas como geometria plana e espacial, funções, porcentagem e estatística.
2) São fornecidos enunciados e figuras para cada questão e cinco alternativas de resposta.
3) As questões abordam conceitos como triângulos, elipses, progressões, porcentagem, áreas de figuras planas e volumes.
Este documento apresenta uma prova de matemática da segunda fase do vestibular da UNICAMP. Contém três questões sobre sistemas lineares, volumes e áreas de objetos tridimensionais, e recorte de retalhos. O documento discute exemplos acima e abaixo da média e fornece dicas para os candidatos melhorarem seu desempenho.
Este documento apresenta 20 questões de múltipla escolha sobre línguas, códigos e suas tecnologias, com respostas corretas indicadas. As questões abordam tópicos como compreensão de texto em inglês e espanhol, análise de gráficos, figuras de linguagem e gêneros textuais.
VESTIBULAR UPE SSA 1 2013 - PRIMEIRO DIAIsaquel Silva
O texto resume as principais ideias debatidas sobre como combater a fome no Brasil de forma sustentável. Apesar de a ONU recomendar o consumo de insetos, esta não é vista como uma solução viável culturalmente no Brasil. Como alternativa, pesquisadores defendem a integração de florestas e agricultura para produzir alimentos sem degradar o meio ambiente. Há divergências sobre a viabilidade desta abordagem em larga escala.
1) O documento apresenta uma série de expressões matemáticas com números naturais e seus respectivos resultados.
2) Também apresenta problemas para calcular o máximo divisor comum e mínimo múltiplo comum entre números naturais.
3) Por fim, inclui problemas envolvendo frações algébricas e proporções.
Este documento lista uma série de "Questões Resolvidas" sobre diversos assuntos como matemática, física e lógica. As questões 1-20 abordam vários tópicos diferentes e as questões 21-26 discutem tópicos específicos como binômio de Newton, razões e problemas lógicos. O documento também fornece resumos detalhados das soluções para cada questão.
Perguntas para o ensino fundamental maiorFábio Brito
Este documento contém 896 questões de Matemática dos 5o ao 8o ano para preparar avaliações, simulados ou questões extras. Fornece também os contatos dos professores que elaboraram as questões.
O documento apresenta 12 questões de matemática resolvidas pelo professor Fabrício Maia, abordando tópicos como funções, logaritmos, equações e sistemas de equações, polinômios e geometria analítica.
O documento discute medidas estatísticas como amplitude, desvio, variância e desvio padrão que podem ser usadas para determinar a variação entre as notas de alunos. A amplitude é a diferença entre a maior e menor nota. O desvio é a diferença entre cada nota e a média. A variância mostra o quão distantes as notas estão da média e o desvio padrão é a raiz quadrada da variância, indicando o erro de substituir uma nota pela média.
Medidas de dispersão desviomédio, desvio-padrão e variância.pptxValquíria Santos
Este documento explica medidas de dispersão como desvio médio, variância e desvio padrão. Ele define cada medida usando um exemplo numérico e explica como calcular cada uma. O documento fornece exercícios de fixação para ajudar os alunos a praticar o cálculo dessas medidas.
O documento descreve medidas estatísticas descritivas utilizadas para resumir e analisar conjuntos de dados numéricos. Ele discute medidas de localização como média, mediana e moda, que indicam tendências centrais nos dados. Também cobre medidas separatrizes como quartis, que dividem os dados em porcentagens. Por fim, aborda medidas de dispersão como amplitude e variância, que quantificam a variabilidade dos dados em relação à média ou mediana.
O documento apresenta conceitos básicos de estatística, dividindo-a em estatística geral e descritiva e indutiva. A estatística geral busca métodos aplicáveis a fenômenos de massa, enquanto a descritiva diz respeito à coleta e organização de dados e a indutiva extrai conclusões sobre populações a partir de amostras. Conceitos como população, amostra e frequências são explicados.
O documento discute medidas estatísticas de dispersão como desvio médio, variância, desvio padrão e coeficiente de variação. Essas medidas quantificam a variabilidade dos dados em torno da média e são úteis para comparar conjuntos de dados diferentes. O desvio padrão é especialmente útil porque é expresso na mesma unidade dos dados originais.
O documento discute os conceitos fundamentais de medição e unidades de medida no Sistema Internacional (SI), incluindo: 1) as sete unidades básicas do SI (metro, quilograma, segundo etc), 2) como medir com precisão utilizando valores médios e desvios, e 3) os diferentes tipos de erros que podem ocorrer nas medições.
O documento discute conceitos estatísticos básicos como média, mediana, moda, desvio padrão e variância. Explica a diferença entre testes paramétricos e não paramétricos e como eles são usados para testar hipóteses estatísticas.
O documento apresenta conceitos básicos de estatística, incluindo amostragem, distribuição de frequência, média, mediana, moda, desvio médio, variância e desvio-padrão. É construída uma tabela com os resultados de uma pesquisa sobre times de futebol preferidos por jovens e são apresentados diferentes tipos de gráficos para representar dados estatísticos.
O documento discute os conceitos de erros experimentais, incluindo erros absolutos, desvio-padrão, erro estatístico, erro total e erro relativo. Também aborda algarismos significativos, propagação de erros e índices de precisão e exatidão para avaliar a qualidade de medições experimentais.
Este documento apresenta um resumo sobre medidas de tendência central em estatística, incluindo média, mediana e moda. Explica como calcular cada medida e fornece exemplos para ilustrar os cálculos. Também fornece referências adicionais para estudos sobre o tema.
1) Uma empresa planeja instalar uma fábrica em Portugal e precisa analisar dados sobre a mão de obra local, renda média e capacidade de consumo para tomar sua decisão.
2) A estatística é o método usado para analisar e organizar grandes quantidades de dados, agrupando-os, classificando-os e extraindo conclusões. Ela é usada em diversas áreas como economia, psicologia e medicina.
3) O documento explica os conceitos básicos de estatística descritiva como frequência absoluta,
1) O documento descreve as medidas de tendência central moda, média e mediana, explicando o que são e como calculá-las.
2) A moda é o valor mais recorrente em um conjunto de dados. A média é a soma dos valores dividida pela quantidade de itens. A mediana é o valor do meio quando os dados são ordenados.
3) Exemplos ilustram como calcular cada medida para diferentes conjuntos de dados.
O documento apresenta uma introdução ao Excel, incluindo conceitos básicos como planilhas, células, endereços, formatação e funções. Também aborda tópicos como referências, funções condicionais e análise de dados em listas.
1) O documento apresenta informações sobre um curso de estatística em uma escola técnica, incluindo o nome do professor, coordenadores e unidades temáticas do curso.
2) As unidades temáticas abordam conceitos básicos de estatística, ferramentas de cálculo e regras de arredondamento.
3) O documento fornece exemplos e exercícios sobre esses tópicos para fixar os conceitos ensinados.
[1] O documento discute medidas de tendência central para analisar dados amostrais, incluindo média, mediana e moda. [2] Aplica esses conceitos a dados reais de batimentos cardíacos de estudantes para calcular cada medida. [3] A moda é 76 batimentos por minuto, a média é 81,71 e a média ponderada é 81,48.
Estatística e probabilidade - 7 Medidas de VariabilidadeRanilson Paiva
Este documento discute medidas de variabilidade e variação, definindo variabilidade como a diversificação dos valores de uma variável em torno de um valor central. Ele explica medidas como amplitude total, variância, desvio padrão e coeficiente de variação, fornecendo fórmulas e um exemplo de cálculo destas medidas para dados reais.
O documento apresenta os principais conceitos e técnicas da estatística descritiva, incluindo medidas de posição central e dispersão para resumir conjuntos de dados, além de métodos de amostragem e organização de dados em tabelas de frequência e gráficos.
O documento introduz conceitos sobre medidas de dispersão e descreve o cálculo da amplitude total e do desvio médio simples. Apresenta três casos para o cálculo destas medidas: 1) variável discreta com dados brutos, 2) variável discreta, e 3) variável contínua. Fornece exemplos detalhados para cada caso.
MEDIDAS DE DISPERSÃO introduz medidas de dispersão absoluta como amplitude total e desvio médio simples. A amplitude total é a diferença entre o maior e menor valor da série. O desvio médio simples é a média aritmética dos desvios de cada elemento em relação à média da série. O documento explica o cálculo destas medidas para variáveis discretas e contínuas.
O documento discute medidas estatísticas como média, mediana, moda, desvio padrão e variância. Ele fornece definições e fórmulas para calcular essas medidas e aplica os conceitos a um conjunto de dados de altura de plantas de tomate cereja para determinar as medidas estatísticas desse conjunto.
This document contains the answers to a Portuguese multiple choice test for 6th grade students in their first bimester. It lists the correct answer for each of the 20 multiple choice questions on the test as either A, B, C or D.
This document contains the answers to a Portuguese multiple choice test for 9th grade students in their first bimester. It lists the correct answer choices as either A, B, C or D for 20 multiple choice questions.
This document contains the answers to a Portuguese multiple choice test for 8th grade students in their first bimester. It lists the letters A, B, C, or D as the correct answer for each of the 20 multiple choice questions on the test.
O documento discute a crise energética mundial, destacando que: (1) a demanda por energia deve aumentar mais de 50% nos próximos 25 anos devido ao crescimento populacional e do consumo; (2) mais de 1,4 bilhão de pessoas não tem acesso à eletricidade, afetando sua qualidade de vida; (3) a ONU estabeleceu metas para 2030 de acesso universal à energia sustentável e aumento do uso de fontes renováveis.
Este documento apresenta informações sobre a XIII Olimpíada Brasileira de Biologia, incluindo instruções para os alunos e questões sobre diversos tópicos da biologia como produção de vacinas, pecuária, desenvolvimento embrionário e doenças.
Este documento fornece informações sobre o gabarito da 13a Olimpíada Brasileira de Biologia, incluindo:
1) O gabarito preliminar não teve alterações.
2) A data para o resultado da primeira fase e para a segunda fase.
3) O período para lançamento de notas pelos professores.
4) Considerações sobre alguns recursos impetrados, mantendo a maioria dos gabaritos.
This document appears to be an answer key for an English test for the 1st semester of the 2nd year of fundamental education. It lists 40 multiple choice questions and their corresponding answers in the format of question number - answer, with answers ranging from A to D.
This document appears to be an answer key or grading rubric for an objective science test given to first year middle school students. It lists letter answers A through E for 30 multiple choice questions on the test, indicating the correct answer for each question number.
This document appears to be an answer key or grading rubric for a science exam given to second year middle school students. It lists 30 multiple choice questions labeled 1 through 30, each followed by a single letter answer ranging from A to E. This key provides the correct answers to an objective, multiple choice assessment in sciences for second year middle school students.
This document contains the answers to a multiple choice mathematics test for the first bimester of the second year of elementary school. It lists the letter answers to 30 multiple choice questions in order from A to E.
O documento discute o uso de bicicletas no Brasil. Resume que há 70 milhões de bikes no país, mas poucas vias exclusivas para ciclistas. O Rio de Janeiro tem 361 km de ciclovias, mais do que qualquer outra capital, mas ainda menos do que Amsterdã em relação ao tamanho da cidade.
1) O documento contém exercícios de matemática resolvidos por uma equipe, incluindo problemas sobre adição, subtração, álgebra e geometria.
2) Um dos exercícios envolve determinar o número original dado que, por engano, foi subtraído 26 em vez de adicionado, obtendo a resposta 38.
3) Outro exercício pede para associar letras a valores em uma reta numérica, com as respostas sendo -4, 6 e -13.
O documento fornece instruções sobre como os alunos devem realizar e enviar suas respostas para o MATCEM online. Os alunos devem acessar a plataforma, clicar na aba do MATCEM para ver as questões na tela, responder todas as questões e clicar em "Enviar Respostas". Após o envio, os alunos poderão ver seus resultados na segunda-feira, incluindo quais questões acertaram e erraram.
O documento discute o uso de bicicletas no Brasil. Ele menciona que há aproximadamente 70 milhões de bicicletas no país, mas poucas vias exclusivas para ciclistas. O Rio de Janeiro tem a maior extensão de ciclovias entre as capitais, com 361km, mas ainda assim menos do que Amsterdã, que tem uma área e população menores.
1) A Rita deveria ter obtido 40. Ela adicionou 26 ao invés de subtrair, resultando em -14. Logo, o número correto seria 40.
2) Dois termômetros estavam desregulados. Um marcava 4°C a menos e o outro 2°C a mais do que a temperatura verdadeira, que era 10°C.
3) Uma aluna observava quatro fichas com valores de 3, 5, -4 e x. Sabendo que o produto era 120, x deveria ser 6.
O documento contém uma série de exercícios matemáticos e suas respectivas resoluções para o 7o ano. Inclui questões sobre geometria, álgebra, números inteiros e operações com frações.
A pessoa evitará a emissão de 5.100g de dióxido de carbono diariamente ao usar uma bicicleta para ir ao trabalho em vez de um carro a gasolina. O aumento das ciclovias no Rio de Janeiro após os Jogos Olímpicos foi de aproximadamente 130km. Cada prestação para comprar uma bicicleta de alumínio anunciada será de R$208,00.
2. Estatística:
1. Introdução à Estatística;
2. Conceitos;
3. Medidas Centrais;
4. Medidas de Dispersão:
a. Conceito;
b. Desvio Médio Absoluto;
c. Variância;
d. Desvio Padrão.
3. Medidas de Dispersão – São valores que visam demonstrar o quão espalhada ou
não é uma amostra de dados. Também chamada de espalhamento ou variabilidade.
Medidas de Dispersão
Existem várias formas de representar as
medidas de dispersão, as principais são:
Desvio Médio Desvio PadrãoVariância
4. Estatística:
1. Introdução à Estatística;
2. Conceitos;
3. Medidas Centrais;
4. Medidas de Dispersão:
a. Conceito;
b. Desvio Médio Absoluto;
c. Variância;
d. Desvio Padrão.
5. Desvio Médio Absoluto (Dam) – O desvio absoluto médio mede o afastamento
médio dos elementos da amostra em relação à média aritmética.
Medidas de Dispersão: Desvio Absoluto Médio (Dam)
6. Desvio Médio Absoluto (Dam) – O desvio absoluto médio mede o afastamento
médio dos elementos da amostra em relação à média aritmética.
Medidas de Dispersão: Desvio Absoluto Médio (Dam)
Exemplo: Para preencher uma vaga de gerente de produção, o departamento de recursos
humanos de uma empresa realizou um teste com vários candidatos, selecionando os dois
melhores: Leonor e Felipe. A tabela abaixo mostra os desempenhos dos dois candidatos
nas provas a que se submeteram:
7. Desvio Médio Absoluto (Dam) – O desvio absoluto médio mede o afastamento
médio dos elementos da amostra em relação à média aritmética.
Medidas de Dispersão: Desvio Absoluto Médio (Dam)
Exemplo: Para preencher uma vaga de gerente de produção, o departamento de recursos
humanos de uma empresa realizou um teste com vários candidatos, selecionando os dois
melhores: Leonor e Felipe. A tabela abaixo mostra os desempenhos dos dois candidatos
nas provas a que se submeteram:
Leonor Felipe
Conhecimento de informática 8,5 9,5
Língua portuguesa 9,5 9
Língua inglesa 8 8,5
Matemática 7 8
Conhecimentos de economia 7 5
Médias Média = 8,0 Média = 8,0
Candidato
Assunto
8. Desvio Médio Absoluto (Dam) – O desvio absoluto médio mede o afastamento
médio dos elementos da amostra em relação à média aritmética.
Medidas de Dispersão: Desvio Absoluto Médio (Dam)
Exemplo: Para preencher uma vaga de gerente de produção, o departamento de recursos
humanos de uma empresa realizou um teste com vários candidatos, selecionando os dois
melhores: Leonor e Felipe. A tabela abaixo mostra os desempenhos dos dois candidatos
nas provas a que se submeteram:
Leonor Felipe
Conhecimento de informática 8,5 9,5
Língua portuguesa 9,5 9
Língua inglesa 8 8,5
Matemática 7 8
Conhecimentos de economia 7 5
Médias Média = 8,0 Média = 8,0
Candidato
Assunto
Como saber o melhor se a medida
de tendência central fornece um
empate?
9. Medidas de Dispersão: Desvio Absoluto Médio (Dam)
Leonor Felipe
Conhecimento de informática 8,5 9,5
Língua portuguesa 9,5 9
Língua inglesa 8 8,5
Matemática 7 8
Conhecimentos de economia 7 5
Médias Média = 8,0 Média = 8,0
Candidato
Assunto Podemos utilizar o desvio médio para
determinar o quanto cada nota está
afastada da média aritmética, basta
efetuar a diferença entre a nota e a
média, nessa ordem; essa diferença é
chamada do desvio da nota. Esses desvios
são:
10. Medidas de Dispersão: Desvio Absoluto Médio (Dam)
Leonor Felipe
Conhecimento de informática 8,5 9,5
Língua portuguesa 9,5 9
Língua inglesa 8 8,5
Matemática 7 8
Conhecimentos de economia 7 5
Médias Média = 8,0 Média = 8,0
Candidato
Assunto Podemos utilizar o desvio médio para
determinar o quanto cada nota está
afastada da média aritmética, basta
efetuar a diferença entre a nota e a
média, nessa ordem; essa diferença é
chamada do desvio da nota. Esses desvios
são:
• 8,5 – 8,0 = 0,5 (a nota 8,5 está 0,5 acima da média)
• 9,5 – 8,0 = 1,5 (a nota 9,5 está 1,5 acima da média) 8,0 – 8,0 = 0,0 (a nota 8,0 coincide com a média)
• 7,0 – 8,0 = - 1,0 (as duas últimas notas, 7,0, estão 1,0 abaixo da média)
11. Medidas de Dispersão: Desvio Absoluto Médio (Dam)
Leonor Felipe
Conhecimento de informática 8,5 9,5
Língua portuguesa 9,5 9
Língua inglesa 8 8,5
Matemática 7 8
Conhecimentos de economia 7 5
Médias Média = 8,0 Média = 8,0
Candidato
Assunto Podemos utilizar o desvio médio para
determinar o quanto cada nota está
afastada da média aritmética, basta
efetuar a diferença entre a nota e a
média, nessa ordem; essa diferença é
chamada do desvio da nota. Esses desvios
são:
• 8,5 – 8,0 = 0,5 (a nota 8,5 está 0,5 acima da média)
• 9,5 – 8,0 = 1,5 (a nota 9,5 está 1,5 acima da média) 8,0 – 8,0 = 0,0 (a nota 8,0 coincide com a média)
• 7,0 – 8,0 = - 1,0 (as duas últimas notas, 7,0, estão 1,0 abaixo da média)
O módulo de cada um desses desvios é chamado de desvio absoluto da nota correspondente:
12. Medidas de Dispersão: Desvio Absoluto Médio (Dam)
Leonor Felipe
Conhecimento de informática 8,5 9,5
Língua portuguesa 9,5 9
Língua inglesa 8 8,5
Matemática 7 8
Conhecimentos de economia 7 5
Médias Média = 8,0 Média = 8,0
Candidato
Assunto Podemos utilizar o desvio médio para
determinar o quanto cada nota está
afastada da média aritmética, basta
efetuar a diferença entre a nota e a
média, nessa ordem; essa diferença é
chamada do desvio da nota. Esses desvios
são:
• 8,5 – 8,0 = 0,5 (a nota 8,5 está 0,5 acima da média)
• 9,5 – 8,0 = 1,5 (a nota 9,5 está 1,5 acima da média) 8,0 – 8,0 = 0,0 (a nota 8,0 coincide com a média)
• 7,0 – 8,0 = - 1,0 (as duas últimas notas, 7,0, estão 1,0 abaixo da média)
O módulo de cada um desses desvios é chamado de desvio absoluto da nota correspondente:
• o desvio absoluto da nota 8,5 é ( 0,5 ) = 0,5;
• o desvio absoluto da nota 9,5 é ( 1,5 ) = 1,5;
• o desvio absoluto da nota 8,0 é ( 0,0 ) = 0,0;
• o desvio absoluto de cada uma das duas últimas notas, 7,0 é ( -1,0 ) = 1,0.
13. Medidas de Dispersão: Desvio Absoluto Médio (Dam)
• 8,5 – 8,0 = 0,5 (a nota 8,5 está 0,5 acima da média)
• 9,5 – 8,0 = 1,5 (a nota 9,5 está 1,5 acima da média) 8,0 – 8,0 = 0,0 (a nota 8,0 coincide com a média)
• 7,0 – 8,0 = - 1,0 (as duas últimas notas, 7,0, estão 1,0 abaixo da média)
O módulo de cada um desses desvios é chamado de desvio absoluto da nota correspondente:
• o desvio absoluto da nota 8,5 é ( 0,5 ) = 0,5;
• o desvio absoluto da nota 9,5 é ( 1,5 ) = 1,5;
• o desvio absoluto da nota 8,0 é ( 0,0 ) = 0,0;
• o desvio absoluto de cada uma das duas últimas notas, 7,0 é ( -1,0 ) = 1,0.
14. Medidas de Dispersão: Desvio Absoluto Médio (Dam)
• 8,5 – 8,0 = 0,5 (a nota 8,5 está 0,5 acima da média)
• 9,5 – 8,0 = 1,5 (a nota 9,5 está 1,5 acima da média) 8,0 – 8,0 = 0,0 (a nota 8,0 coincide com a média)
• 7,0 – 8,0 = - 1,0 (as duas últimas notas, 7,0, estão 1,0 abaixo da média)
O módulo de cada um desses desvios é chamado de desvio absoluto da nota correspondente:
• o desvio absoluto da nota 8,5 é ( 0,5 ) = 0,5;
• o desvio absoluto da nota 9,5 é ( 1,5 ) = 1,5;
• o desvio absoluto da nota 8,0 é ( 0,0 ) = 0,0;
• o desvio absoluto de cada uma das duas últimas notas, 7,0 é ( -1,0 ) = 1,0.
A média aritmética entre esses desvios absolutos é chamada de desvio absoluto médio, que
se indica por Dam:
15. Medidas de Dispersão: Desvio Absoluto Médio (Dam)
• 8,5 – 8,0 = 0,5 (a nota 8,5 está 0,5 acima da média)
• 9,5 – 8,0 = 1,5 (a nota 9,5 está 1,5 acima da média) 8,0 – 8,0 = 0,0 (a nota 8,0 coincide com a média)
• 7,0 – 8,0 = - 1,0 (as duas últimas notas, 7,0, estão 1,0 abaixo da média)
O módulo de cada um desses desvios é chamado de desvio absoluto da nota correspondente:
• o desvio absoluto da nota 8,5 é ( 0,5 ) = 0,5;
• o desvio absoluto da nota 9,5 é ( 1,5 ) = 1,5;
• o desvio absoluto da nota 8,0 é ( 0,0 ) = 0,0;
• o desvio absoluto de cada uma das duas últimas notas, 7,0 é ( -1,0 ) = 1,0.
A média aritmética entre esses desvios absolutos é chamada de desvio absoluto médio, que
se indica por Dam:
16. Medidas de Dispersão: Desvio Absoluto Médio (Dam)
• 8,5 – 8,0 = 0,5 (a nota 8,5 está 0,5 acima da média)
• 9,5 – 8,0 = 1,5 (a nota 9,5 está 1,5 acima da média) 8,0 – 8,0 = 0,0 (a nota 8,0 coincide com a média)
• 7,0 – 8,0 = - 1,0 (as duas últimas notas, 7,0, estão 1,0 abaixo da média)
O módulo de cada um desses desvios é chamado de desvio absoluto da nota correspondente:
• o desvio absoluto da nota 8,5 é ( 0,5 ) = 0,5;
• o desvio absoluto da nota 9,5 é ( 1,5 ) = 1,5;
• o desvio absoluto da nota 8,0 é ( 0,0 ) = 0,0;
• o desvio absoluto de cada uma das duas últimas notas, 7,0 é ( -1,0 ) = 1,0.
A média aritmética entre esses desvios absolutos é chamada de desvio absoluto médio, que
se indica por Dam:
Analogamente obtém-se o desvio absoluto médio das notas obtidas por Felipe, D’am, no
conjunto de provas:
D’am = 1,2
17. Medidas de Dispersão: Desvio Absoluto Médio (Dam)
A média aritmética entre esses desvios absolutos é chamada de desvio absoluto médio, que
se indica por Dam:
Analogamente obtém-se o desvio absoluto médio das notas obtidas por Felipe, D’am, no
conjunto de provas:
D’am = 1,2
18. Medidas de Dispersão: Desvio Absoluto Médio (Dam)
A média aritmética entre esses desvios absolutos é chamada de desvio absoluto médio, que
se indica por Dam:
Analogamente obtém-se o desvio absoluto médio das notas obtidas por Felipe, D’am, no
conjunto de provas:
D’am = 1,2
Temos que as notas de Leonor estão, em média, 0,8 acima ou abaixo da média
aritmética 8; enquanto as notas de Felipe estão em média 1,2 acima ou abaixo da
média aritmética 8. Com base no Dam, conclui-se que Leonor teve um desempenho
mais regular que Felipe e, por isso, merece a vaga.
19. Desvio Médio Absoluto (Dam) – O desvio absoluto médio mede o afastamento
médio dos elementos da amostra em relação à média aritmética.
Medidas de Dispersão: Desvio Absoluto Médio (Dam)
Sendo x a média aritmética de uma amostra de números x1, x2, x3, ..., xn,
chama-se desvio absoluto médio, que se indica por Dam, o número:
ou