

Seu próximo nível começa aqui
Com a Assinatura Ilimitada, você tem tudo que precisa para sua aprovação.
Com a Assinatura Ilimitada, você combina prática, teoria e método em uma única assinatura com tudo que você precisa para sua aprovação.
Em um estudo sobre a eficiência de diferentes métodos de ensino, os pesquisadores utilizaram o gráfico QQplot (quantil-quantil) para comparar a distribuição dos escores de desempenho dos alunos com uma distribuição teórica. O QQplot é uma ferramenta visual que permite comparar a forma de duas distribuições de dados ao analisar a relação entre seus quantis. Com base no uso do QQplot, pode-se afirmar que
a presença de outliers em um QQplot é indicada quando os pontos se aproximam da linha diagonal, mas isso não necessariamente implica uma inadequação do modelo de regressão.
o QQplot só pode ser usado para comparar duas distribuições amostrais entre si, não sendo frequentemente aplicável para comparar uma distribuição amostral com uma distribuição teórica.
no QQplot, a relação entre os quantis das distribuições é avaliada pela proximidade dos pontos em relação à linha média de referência, sendo que uma correspondência próxima à linha média indica distribuições semelhantes.
para conjuntos de dados multivariados, QQplots podem ser utilizados separadamente para cada variável, permitindo uma análise eficaz das distribuições marginais de cada variável comparada.
o QQplot é uma ferramenta adequada para avaliar a homocedasticidade dos resíduos em um modelo de regressão linear, o que é indicado por uma dispersão aleatória dos pontos ao redor da linha diagonal.
Em um gráfico do tipo box-plot são representados: a mediana (Md), o 1º quartil (Q1), o 3º quartil (Q3) e os possíveis pontos atípicos (outliers). O intervalo interquartil (IQR) é a diferença entre Q3 e Q1. Para um valor x ser considerado atípico em um gráfico box-plot, ele deve satisfazer
x < Q1 - IQR ou x > Q3 + IQR
x > Q1 - IQR ou x < Q3 + IQR
x < Q1 - 1,5*IQR ou x > Q3 + 1,5*IQR
x > Q1 - 1,5*IQR ou x < Q3 + 1,5*IQR
A seguinte figura ilustra um conjunto de medições de temperatura de uma determinada localidade conforme a técnica box plot, apresentando uma escala em graus Celsius. Não há ocorrências de outliers.

É possível afirmar que
a temperatura máxima é igual a 35 ºC.
pelo menos 75% das medições são iguais ou inferiores a 30 ºC.
mais que 50% das medições são maiores que 25 ºC.
a temperatura máxima é igual a 30 ºC.
até 75% das medições são iguais ou superiores a 15 ºC.
Ainda com relação ao diagrama de caixa, o seu limite superior é:
92.
85.
74.
90.
80.
O boxplot é um recurso gráfico usado para analisar a distribuição dos dados e visualizar a presença de valores discrepantes (outlier) com base nas medidas estatísticas descritivas, como mínimo, máximo, primeiro quartil, segundo quartil ou mediana e terceiro quartil.
Nesse diagrama, o Intervalo Interquartil (IQR) é utilizado para calcular os limites superior e inferior, como:
IQR = (Terceiro Quartil - Primeiro Quartil)
Limite Superior = Terceiro Quartil + 1,5 * IQR
Limite Inferior = Primeiro Quartil - 1,5 * IQR
Observe o boxplot a seguir.

Dado um conjunto de valores, um valor é considerado outlier se estiver:
entre o terceiro quartil e a mediana;
entre a mediana e o primeiro quartil;
entre o primeiro quartil e o limite inferior;
entre o terceiro quartil e o limite superior;
acima do limite superior ou abaixo do limite inferior.
Um analista de dados do município foi encarregado de avaliar se a renda familiar está relacionada com o bairro em que a família reside. Como uma primeira análise exploratória, decidiu utilizar o gráfico de caixas da variável renda familiar por bairro. Ele utilizará o software R, no qual os dados estão organizados em um objeto, nomeado de dados, do tipo data.frame, contendo as variáveis renda e bairro.
A forma correta de obter o gráfico de caixas para a renda familiar de acordo com o bairro é:
plot(renda~bairro, type=box, data=dados)
plot(renda, bairro, type=box, data=dados)
boxplot(renda~bairro, data=dados)
boxplot(renda,bairro, data=dados)
plot(renda~bairro, type=”caixa”, data=dados)
Analise o box plot a seguir, que traz informações sobre o valor de investimentos per capita em política social durante um mês em um determinado município.

Em relação ao gráfico apresentado, é possível afirmar que
25% das pessoas analisadas estão entre os valores de R$40,00 e R$60,00.
não há outlier no gráfico analisado.
a moda deste conjunto é de R$40,00.
a mediana do conjunto de dados apresentado é de R$40,00.
o primeiro quartil possui o valor de R$40.
Com relação ao diagrama de caixa (ou boxplot) relativo aos dados, é correto afirmar que, entre eles:
existem dois outliers.
todos os dados acima da mediana são outliers.
todos os dados abaixo do 1º quartil são outliers.
o único outlier é a idade 40 anos.
inexistem outliers.
Se um diagrama boxplot fosse produzido a partir desse conjunto de dados, o valor 14 seria considerado outlier.
Certo
Errado
Qual gráfico é indicado para apresentar o primeiro e terceiro quartis, a mediana e a possível presença de outlier?
Histograma.
Dispersão.
Box-plot.
Setor.
O gráfico por meio do qual é possível representar localização, dispersão, assimetria, comprimento da cauda e outliers, mediante o mínimo, o primeiro quartil, a mediana, o terceiro quartil e o máximo, é denominado
gráfico de linha.
gráfico de setor.
box plot.
scatter plot.
A seguir encontra-se o box-plot múltiplo, mostrando a distribuição do diâmetro em mm de engrenagens produzidas em três linhas de produção (A, B e C). X é o valor da média do diâmetro em cada linha de produção.

Com base no box-plot, assinale a alternativa correta.
A distribuição dos diâmetros na linha de produção A apresenta a menor distância interquartil.
A distribuição dos diâmetros pode ser considerada assimétrica à direita na linha de produção A.
Na linha de produção C, 50% dos diâmetros das engrenagens estão acima de 50 mm e 50% abaixo de 50 mm.
Há valores discrepantes superiores nas distribuições dos diâmetros nas três linhas de produção.
As distribuições dos diâmetros podem ser consideradas simétricas nas três linhas de produção.
A amplitude total dos dados em tela é inferior a 6.
Certo
Errado
O gráfico abaixo representa um diagrama de caixa (box-plot) de uma variável quantitativa qualquer. Assinale a alternativa que melhor representa as letras A, B, C e D destacadas no gráfico, respectivamente.

Valores atípicos – 3º quartil – 2º quartil – valor mínimo.
Valores atípicos – 4º quartil – mediana – 1º quartil.
Valores máximos – 3º quartil – média – valor mínimo.
Outliers – 2º quartil – mediana – valor mínimo.
Outliers – 4º quartil – 3º quartil – 1º quartil.
Considere a figura e os textos a seguir, abordando um tema da área clínico-cirúrgica:
Pressão intraocular de 243 indivíduos, divididos em cinco grupos:

Grupo 1: não suspeito
Grupo 2: suspeito
Grupo 3: doentes
Grupo 4: em tratamento
Grupo 5: operados
A figura apresenta cinco gráficos do tipo box-plot, lado a lado. São dados de pressão intraocular (em mmHg) de uma amostra de 243 indivíduos, que foram divididos em cinco grupos, segundo a condição clínica do glaucoma.
(Fonte: Barbetta, P.A. Estatística Aplicada a Ciências Sociais. Editora da UFSC,1994.)
Glaucoma é uma doença ocular causada principalmente pela elevação da pressão intraocular que provoca lesões no nervo ótico e, como consequência, comprometimento visual. Se a doença não for tratada adequadamente, pode levar à cegueira. Ao descrever a figura, pode-se obter uma análise exploratória comparativa dos cinco grupos, com relação à pressão intraocular, conforme características identificáveis no box-plot: localização, dispersão e assimetria dos dados, bem como prováveis dados atípicos.
Considerando as informações apresentadas, assinale a alternativa correta.
A diferença entre o terceiro e o primeiro quartis de pressão intraocular é a mesma nos cinco grupos.
Pelo menos dois indivíduos do grupo 4 parecem ter pressão intraocular bem acima do restante do grupo, já que os seus valores de pressão intraocular ficam abaixo do primeiro quartil, a uma distância maior do que 1,5 vezes a amplitude interquartis.
O grupo 5 tende a se comportar de forma semelhante ao grupo 1 com relação à assimetria dos dados de pressão intraocular.
Os gráficos dos grupos 2 e 3 indicam a presença de prováveis dados atípicos (outliers), tanto no extremo inferior como no extremo superior dos dados de pressão intraocular.
O grupo 1 tem a maior dispersão de pressão intraocular comparativamente aos demais grupos.
A turma com notas mais homogêneas nessa prova foi a
1.
2.
3.
4.
5.
Nesse diagrama, a porção da distribuição dos dados representada pela parte inferior do diagrama mostrada a seguir representa exatamente 25% dos dados em questão.

Certo
Errado
O terceiro quartil é inferior a 11 e superior a 10.
Certo
Errado
A figura a seguir apresenta a distribuição do peso dos estudantes da UFPE, por sexo.

Com base nos dados apresentado na figura, analise as afirmativas que seguem.
1) As distribuições são levemente assimétricas positivas.
2) Não é adequado usar este tipo de gráfico para comparar as médias dos pesos, por sexo.
3) A distribuição do peso dos homens é mais deslocada para direita em relação a distribuição do peso das mulheres.
4) É possível afirmar que a mediana do peso dos homens é maior que a média do peso das mulheres.
Está(ão) correta(s):
3, apenas.
2 e 4, apenas.
1, 3 e 4, apenas.
1, 2 e 3, apenas.
1, 2, 3 e 4.
Uma sociedade empresária ocupa um prédio de 6 andares e em cada andar há uma impressora para uso dos funcionários. Cada funcionário tem que acessar apenas a impressora do andar e não tem acesso às impressoras dos outros andares. Como não havia um controle no uso das impressoras, foram então coletadas durante 50 dias informações sobre o número de impressões de cada andar. O boxplot abaixo mostra a distribuição do número de impressões do segundo andar, onde MIN = 20, Q1 = 130, Q2 = 250, Q3 = 360, MAX = 500.

A distribuição do “número de impressões no segundo andar” possui:
amplitude interquartílica 480 e tem valores atípicos;
amplitude interquartílica 230 e tem valores atípicos;
amplitude interquartílica 230 e não tem valores atípicos;
amplitude 230 e tem valores atípicos;
amplitude 480 e tem valores atípicos.