ANÁLISE DE DADOS & PROBABILIDADE

Documentos relacionados
P x. 2 i = P y. 2 i = Analise os dados e comente a possibilidade de existir uma relação linear entreasvariáveisemestudo.

EXAME DE ESTATÍSTICA / ESTATÍSTICA I

EXAME DE ESTATÍSTICA / ESTATÍSTICA I

Probabilidades e Estatística - LEIC + LERCI + LEE 2 o semestre 2004/05

Seja (X,Y) uma v.a. bidimensional contínua ou discreta. Define-se valor esperado condicionado de X para um dado Y igual a y da seguinte forma:

Variáveis aleatórias discretas

Estatística Computacional (Licenciatura em Matemática) Duração: 2h Exame 14/06/10 NOME:

Nome: Número: Espaço reservado para classificações

AFRF Exercícios Tele-Transmitido. Prof. Sérgio Altenfelder Estatística - 01

DISCIPLINA: EPIDEMIOLOGIA E BIOESTATÍSTICA LICENCIATURA: ENFERMAGEM; FISIOTERAPIA

ESTATÍSTICA DESCRITIVA E PREVISÃO INDICE

Probabilidades e Estatística

INE 7001 Estatística para Administradores I Turma Prática 1 15/08/2016 GRUPO:

Mestrado em Gestão de Empresas 2009/2010. Edição em Cabo Verde - Colaboração com o ISCEE

Nessa situação, a média dessa distribuição Normal (X ) é igual à média populacional, ou seja:

Capítulo 3: Elementos de Estatística e Probabilidades aplicados à Hidrologia

ESTATÍSTICA. x(s) W Domínio. Contradomínio

Prova de Estatística

Análise de regressão linear simples. Diagrama de dispersão

UNIVERSIDADE DOS AÇORES CURSO DE SOCIOLOGIA INTRODUÇÃO À ESTATÍSTICA Ficha de Exercícios nº 3- Variáveis Aleatórias

IND 1115 Inferência Estatística Aula 6

Prova escrita de conhecimentos específicos de MATEMÁTICA APLICADA ÀS CIÊNCIAS SOCIAIS

Probabilidade II. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba. Prof. Tarciana Liberal (UFPB) Aula Desigualdades 02/14 1 / 31

ESTATÍSTICA DESCRITIVA EXERCÍCIOS

ESTATÍSTICA DESCRITIVA EXERCÍCIOS

Nome: N o : Espaço reservado a classificações

UNIVERSIDADE LUSÍADA DE LISBOA. Programa da Unidade Curricular ANÁLISE DE DADOS Ano Lectivo 2014/2015

Nome: Turma: Processo

INSTITUTO SUPERIOR DE ECONOMIA E GESTÃO Estatística II - Licenciatura em Gestão Época de Recurso - Parte prática (14 valores) 24/01/2011.

Probabilidades e Estatística LEAN, LEGM, LEIC-A, LEIC-T, MA, MEMec

Administração. Previsão de Estoques. Professor Rafael Ravazolo.

Aula de Estatística 13/10 à 19/10. Capítulo 4 (pág. 155) Distribuições Discretas de Probabilidades

DISTRIBUIÇÕES BERNOULLI E BINOMIAL

Probabilidades e Estatística

UNIVERSIDADE DA BEIRA INTERIOR

ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA E GESTÃO

AULAS 6 e 7. ESPERANÇA, MOMENTOS E DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES de VARIÁVEIS DISCRETAS 05/05/2017

Sumário. CAPÍTULO 1 Conceitos preliminares 1. CAPÍTULO 2 Descrição de dados: análise monovariada 47

ELEMENTOS DE MATEMÁTICA DISCRETA Exame de Segunda Data 18/01/2011

Investigação Operacional 2º Semestre 2002/2003 Problema Resolvido

Introdução ao modelo de Regressão Linear

Soluções da Colectânea de Exercícios

Distribuições de Probabilidade

Universidade da Beira Interior Departamento de Matemática

Resolução da Prova de Matemática Financeira e Estatística do ISS Teresina, aplicada em 28/08/2016.

Econometria em Finanças e Atuária

Previsões da Procura

4. Distribuições de probabilidade e

Antes de iniciar a sua prova, tenha em atenção os seguintes aspectos:

Aula 2 Tópicos em Econometria I. Porque estudar econometria? Causalidade! Modelo de RLM Hipóteses

Probabilidades e Estatística LEAN, LEE, LEGI, LEMat, LETI, LMAC, MEAmb, MEAer, MEBiol, MEBiom, MEEC, MEFT, MEQ

Cap. 8 - Variáveis Aleatórias

GESTÃO DA TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO DA PRODUÇÃO GTIP

Probabilidades e Estatística

QUESTÕES DE CONCURSOS PÚBLICOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA

MOQ-13 PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA. Professor: Rodrigo A. Scarpel

(a) Seja X o número de pessoas que apreciam o refrigerante da marca Cola, X Bin(200; 0, 4). Logo, 200 x. Logo,

ESTATÍSTICA E BIOESTATÍSTICA

Aula 03 Estatística, Correlação e Regressão

Ministério da Educação. Nome:... Número:

Matemática Aplicada às Ciências Sociais. Prova Global de Avaliação PROVA NÚMERO 1

Variável Aleatória. O conjunto de valores. Tipos de variáveis. Uma função X que associa a cada

EXERCICIOS SOBRE: TEORIA DO CONSUMIDOR VII Rendimento total, médio e marginal e conceito de elasticidade aplicado á procura e á oferta

Contabilometria. Aula 9 Regressão Linear Inferências e Grau de Ajustamento

Distribuições Importantes. Distribuições Discretas

SÃO PAULO TURISMO S.A. PROCESSO SELETIVO Nº 001/2007. Cód 36 Estatístico

Microeconomia I Exame Final, 2006/07

Probabilidade II. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba

Estatística aplicada ao Melhoramento animal

ESCOLA SECUNDÁRIA C/3º CICLO DO ENSINO BÁSICO DE LOUSADA. 7.º Ano de Escolaridade 3.º Ciclo do Ensino Básico

3.1 - Medidas de Posição Medidas de Dispersão Quantis Empiricos Box-plots Graficos de simetria 3.

Distribuições de probabilidade

Separe em grupos de folhas diferentes as resoluções dos grupos I e II das resoluções dos grupos III e IV GRUPO I (50 PONTOS)

PREVISÃO DA DEMANDA MILKA SOUSA DE MEDEIROS

Um conceito importante em Probabilidades e Estatística é o de

CAPÍTULO 4 CONCEITOS BÁSICOS DE ESTATÍSTICA E PROBABILIDADES

Probabilidade II. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba

Exame de Segurança Estrutural Mestrado em Estruturas de Engenharia Civil Duração: 2horas 15/04/1998

Lista de Exercicios 1 MEDIDAS RESUMO. ESTIMAÇÃO PONTUAL.

Excel - Funções Estatísticas

ESTATÍSTICA. Profa. Ms. Francini Mandolesi. Setembro/ Telefone: (011)

Modelos Binomial e Poisson

Distribuições derivadas da distribuição Normal. Distribuição Normal., x real.

Filho, não é um bicho: chama-se Estatística!

Escola de Engenharia de Lorena EEL/USP Curso de Engenharia de Produção. Prof. Fabrício Maciel Gomes

Probabilidade e Estatística (Aula Prática - 23/05/16 e 24/05/16)

Exercícios Funções Multivariadas, Exponencial e Outras

ECONOMETRIA. Prof. Patricia Maria Bortolon, D. Sc.

EST029 - Cálculo de Probabilidades I Lista 05

Teoria da Correlação. Luiz Carlos Terra

Material exclusivo para o livro ESTATÍSTICA (São Paulo, Pleiade, 2008). Proibida a reprodução, sob pena da lei.

INTRODUÇÃO À MACROECONOMIA Teste Intermédio

INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E tecnologia PARAÍBA. Ministério da Educação

Estudos Correlacionais e Estudos Causal Comparativos. Trabalho Elaborado por: Ana Henriques Carla Neves Idália Pesquita

Estatística para Cursos de Engenharia e Informática

LISTA DE EXERCÍCIOS 3 INE 7001 PROF. MARCELO MENEZES REIS ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

Cap. 6 Variáveis aleatórias contínuas

Prova de Estatística

UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA FACULDADE DE MATEMÁTICA LISTA DE EXERCÍCIOS PROVA 2- BIOESTATÍSTICA

Transcrição:

LICENCIATURA EM GESTÃO LICENCIATURA EM ECONOMIA ANÁLISE DE DADOS & ROBABILIDADE Exame 1ª Época 4/6/01 Tópicos de Resolução Equipa Docente: Madalena Hibon; Marta Cachola; Magda Gomes; atrícia Xufre i 1. A Dogs & uppies é uma loja especializada na venda de cães de pequeno porte, em particular das raças Chihuahua, Yorkshire Terrier, omeranian e Dachshund. Na tabela seguinte encontra-se indicado o preço e a quantidade de cães destas raças, vendidos pela loja nos anos 008 e 011: Raça 008 011 reço unitário Nº de cachorros reço unitário Nº de cachorros Chihuahua 35 5 350 30 Yorkshire Terrier 450 5 500 0 omeranian 75 0 35 10 Dachshund 00 30 5 40 a) Considerando 008 como o ano base, encontre a variação percentual do preço de p 11 = = = 11/08 450 08 venda de um cão da raça Yorkshire Terrier. 500 100% 100% 111,(11)% (0.5 val) Q Q b) Determine o Índice de preços de aasche para 011 com base em 008. Interprete-o. 350 30 + 500 0 + 35 10 + 5 40 100 100 111,017% p 11 11 = = = 11/08 35 30 + 450 0 + 75 10 + 00 40 08 11 O preço deste cabaz de cães aumentou 11,017% de 011 em relação a 008. c) Como classifica a variável Nº total de cães vendidos anualmente? Qual deverá ser a escala de medida utilizada para essa variável? Variável quantitativa discreta. Escala: rácio

. Indique, justificando, a veracidade das seguintes afirmações: (0,5 val cada) a) O coeficiente de correlação linear e o coeficiente de determinação podem ser iguais. Verdadeiro, quando tomam o valor um e zero. r r xy xy R R = 1 = 1 = 0 = 0 b) Como a dimensão da população é sempre superior à da amostra, então a média populacional é sempre superior à média da amostra. Falso. Contra-exemplo: opulação (4 elementos): 1, 1, 1, 10 Média: 3,5 Amostra ( elementos): 1, 10 Média: 5,5 Verdadeiro. c) Quando a distribuição é negativamente assimétrica, a moda é usualmente superior à mediana. (Mostrar com Gráfico) d) Se o coeficiente de variação é 40% e a média é 70, então a variância é 8. s s cv = 100% 40% = 100% s = 8 784 x 70 s = e) Quando os ponderadores utilizados no cálculo de um índice agregado são as quantidades actuais consumidas de cada bem, o índice em causa designa-se por Índice de preços de Laspeyres. Falso, Laspeyres pondera com as quantidades do ano base enquanto que aasche pondera com as quantidades do ano corrente. L Q Q p = t 0 t/0 0 0 100 Q p t t t/0 0Qt = 100 f) Numa série temporal, a componente que reflecte a variabilidade que ocorre devido a desastres naturais, designa-se por componente cíclica. Falso, essa variabilidade é reflectida na componente irregular

3. A empresa Waterski comercializa pequenas embarcações náuticas. Apresenta-se a seguir informação referente ao número de embarcações vendidas no período 007-011: Ano Trimestre Nª embarcações Ano Trimestre Nº embarcações 007 T1 300 009 T3 390 007 T 40 009 T4 410 007 T3 40 010 T1 490 007 T4 90 010 T 450 008 T1 350 010 T3 440 008 T 300 010 T4 510 008 T3 80 011 T1 540 008 T4 30 011 T 530 009 T1 410 011 T3 50 009 T 400 011 T4 540 a) Explique sucintamente em que consiste o modelo de decomposição aditivo. Em que situações é a sua aplicação mais adequada do que a do modelo multiplicativo? Ver aula teórica. b) Considerando um modelo de decomposição aditivo, procedeu-se ao cálculo da componente de tendência (através de regressão linear) e dos factores sazonais. Os resultados obtidos apresentam-se a seguir: Trimestre Factor Sazonal Corrigido 1 45,5-5,5 3-31,75 4 A =4+, com t=1 correspondente ao 1º trimestre de 007. Sabendo que: =94460; =870; =3361700; =10; =7950. Encontre o valor de A e de B. ( val) 45,5 5,5 31,75 + A = 0 A = 8,5 10 7950 t y N t y 94460 0 t t B = = 0 0 = 16,5 t N t 10 870 0 0 c) Utilizando os valores encontrados para a componente de sazonalidade e da componente de tendência, obtenha a previsão para o segundo trimestre de 01. 3 Nome: Nº

y = (4 + 16,5 ) 5,5 = 58,19 d) Se se conhecesse o número de embarcações vendidas no 1º trimestre deste ano e se se voltasse a calcular as componentes de tendência e de sazonalidade, a previsão encontrada para o segundo trimestre de 01 na alínea anterior manter-se-ia igual? Justifique. (0.5 val) Não, as estimativas dos parâmetros da recta de regressão e dos factores de sazonalidade poderiam alterarse. e) Que aumento médio se espera que as vendas de embarcações sofra trimestralmente? (0.5 val) Espera-se que, em média, o número de embarcações vendidas trimestralmente aumente 16,5 unidades 4. Sabe-se, por experiência passada, que 5 em cada 100 portugueses com mais de 40 anos sofre de cancro. A probabilidade de um médico diagnosticar correctamente uma pessoa com cancro é 0.78 e a probabilidade de diagnosticar incorrectamente uma pessoa que não tenha cancro é 0.06. C- ter cancro D diagnóstico positivo a) Qual é a probabilidade de ser diagnosticado cancro a uma pessoa portuguesa com mais de 40 anos? Informação dada: ( C) = 0.05 ( C) = 0.95; ( D C ) = 0.78; ( D C ) = 0.06 ( D) = ( C) ( D C) + ( C) ( D C) = 0,05 0,78 + 0,95 0,06 = 0,096 (1,5 val) b) Qual é a probabilidade de uma pessoa portuguesa com mais de 40 anos, a quem foi diagnosticado cancro, sofrer de facto dessa doença? ( C) ( D C) 0,05 0,78 ( C D) = = = 0,4065 ( D) 0,096 c) Qual é a probabilidade de, numa amostra de 100 pessoas portuguesas com mais de 40 anos, ser diagnosticado cancro no máximo a 7 delas? (1,5 val) X nº de pessoas portuguesas com mais de 40 anos a quem foi diagnosticado cancro, num conjunto de 100 X Bin(n = 100;p=(D)=0,096) Dado que o n é muito grande e p pequeno, podemos aproximar a distribuição Binomial a uma oisson com λ=np.

X ~ oisson (λ=9,6) (X 7) = 0,584 d) Em 50 pessoas portuguesas, com mais de 40 anos, a quem foi diagnosticado cancro, qual é o número esperado de pessoas que sofrem da doença? Y nº de pacientes, com mais de 40 anos, que têm cancro, num conjunto de 50 pessoas a quem foi diagnosticado cancro Y Bin(n = 50;p = (C D) = 0,4065) E(Y) = np = 50 * 0,4065 = 0,315 5. A junta de freguesia de Vila do aitorto já consegue emitir cartões do cidadão. No entanto, só uma das suas funcionárias consegue trabalhar com a máquina e por isso só conseguem atender 8 pedidos de cartão do cidadão por dia. Sabe-se que o comportamento da procura diária de pedidos do cartão do cidadão pode ser traduzido adequadamente por uma distribuição de oisson com λ=6. a) Determine a probabilidade de num dia a funcionária não conseguir atender todas as pessoas que pretendem pedir o cartão do cidadão? X procura diária de emissão de cartões de cidadão X oisson (λ=6) (X>8) = 1- (X 8) = 1 0,847 = 0,158 b) Se a funcionária trabalhar uma hora extra por dia, o número máximo de pedidos diários que consegue atender passa para 9. Contudo, se não houver pedidos suficientes nesse dia, a funcionária utiliza essa hora extra noutras tarefas da junta de freguesia. Calcule a probabilidade da funcionária utilizar a hora extra a emitir cartões do cidadão pelo menos uma vez por semana (5 dias úteis). Y nº de dias em que utiliza a hora extra para emitir cartões do cidadão, em 5 Y Bin(n = 5;p = (X>8)=0,158) (Y 1) = 1 (Y<1) = 1 (Y=0) = 1 (0,847) 6. a) Seja a variável aleatória X dada pela seguinte função de probabilidade: ( )= ( +1, = 1,0,1 9 (1,5 val) Determine (3 +4). 5 Nome: Nº

f(-1) = 4/9 f(0) = 1/9 f(1) = 4/9 E(X) = -1*(4/9) + 0 *(1/9) + 1 *(4/9) = 0 E(X ) = (-1) *(4/9) + 0 *(1/9) + 1 *(4/9) = 8/9 E(3 X X + 4) = 3E(X ) E(X) +4 = 3 *(8/9)- *0 + 4 =0/3 b) Admita que X é uma variável aleatória com distribuição de oisson de parâmetro. Se definirmos =+, será que Y também segue uma distribuição de oisson, para quaisquer números reais a e b? Justifique. Se Y for uma variável aleatória com distribuição de oisson, então E(Y)=var(Y). E(Y) = aλ+b Var (Y)=a λ Ora, nem sempre se tem E(Y)=Var(Y) (basta considerar p.ex. a=1/ e b= 3).