Grátis: Em um estudo sobre os hábitos alimentares de estudantes universitários, um pesquisador decide investigar todas as refeições consumidas durante uma ... – Questões Respondidas

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Em um estudo sobre os hábitos alimentares de estudantes universitários, um pesquisador decide investigar todas as refeições consumidas durante uma semana em um campus universitário.
Este grupo de refeições consumidas pelos estudantes representa
Um agrupamento aleatório de dados sem nenhuma sequência específica.
A organização sequencial das refeições consumidas, ordenadas do menor ao maior consumo calórico.
A variação calórica encontrada ao comparar a refeição com maior caloria com a de menor caloria.
O agrupamento total de elementos ou observações que compartilham uma característica alimentar comum.
Uma seleção específica retirada de um conjunto maior de dados alimentares globais.

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Respostas

Ed

há 9 meses

No contexto do estudo sobre os hábitos alimentares de estudantes universitários, o grupo de refeições consumidas durante uma semana representa "o agrupamento total de elementos ou observações que compartilham uma característica alimentar comum". Isso porque todas as refeições analisadas pertencem ao mesmo grupo de estudantes e ao mesmo período de tempo, refletindo seus hábitos alimentares.

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Sobre a elaboração de gráficos com a função plot no RStudio é CORRETO afirmar que:
Para plotar o gráfico de dispersão seguindo a lógica da equação Consumo= β_0+β_1Renda, o código correto é: "plot(Consumo, Renda)", dado que as variáveis estão em um data frame chamado "dados".
Para plotar o gráfico de dispersão seguindo a lógica da equação Consumo= β_0+β_1Renda, o código correto é: "plot(dados$Consumo, dados$Renda)", dado que as variáveis estão em um data frame chamado "dados".
Para nomear os eixos do gráfico basta acrescentar "title(xlab = "Renda familiar", ylab = "Consumo familiar")" após a sintaxe correta do comando plot.
Para plotar o gráfico de dispersão seguindo a lógica da equação Consumo= β_0+β_1*Renda, incluindo os nomes dos eixos o código correto é: plot(dados$Renda, dados$Consumo, xlab = "Renda familiar", ylab = "Consumo familiar"), dado que as variáveis estão em um data frame chamado "dados".
Para incluir o nome do gráfico basta incluir mais uma linha com o código: title("Impacto da Renda no Consumo das famílias"). Este código deverá ser rodado separadamente do plot.

Um pesquisador analisa os resultados de um teste aplicado a um grupo de estudantes. Após calcular a média dos resultados, ele determina que a variância dos resultados é 16. Com base nessa informação, qual é o desvio-padrão dos resultados do teste e o que isso indica sobre a distribuição das notas dos estudantes em torno da média?
O desvio-padrão é:
O desvio-padrão é 4, indicando que as notas se distribuem moderadamente em torno da média.
O desvio-padrão é 16, mostrando uma variabilidade alta entre as notas dos estudantes.
O desvio-padrão é 256, sugerindo uma dispersão extremamente alta das notas em relação à média.
O desvio-padrão é 8, refletindo uma dispersão significativa das notas dos estudantes.
O desvio-padrão é 2, indicando uma concentração muito alta das notas em torno da média.

Um estatístico coleta dados sobre a quantidade de horas que os alunos de uma escola passam fazendo lição de casa por semana. Ele deseja sintetizar essas informações para representar um valor central que descreva a experiência típica dos alunos. Qual das seguintes medidas ele deveria calcular para atingir esse objetivo, considerando que os dados não estão organizados em uma distribuição de frequência?

Desvio padrão, que calcula a média das diferenças quadráticas das horas em relação à média.

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Considerando o texto, analise as afirmativas abaixo:
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Apenas I está correta.
Apenas II está correta.
Apenas III está correta.
Apenas I e III estão corretas.
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Comprimento: Qualitativa nominal; Distância de migração: Qualitativa ordinal.
Comprimento: Quantitativa contínua; Distância de migração: Qualitativa ordinal.
Comprimento: Quantitativa discreta; Distância de migração: Qualitativa nominal.
Comprimento: Qualitativa ordinal; Distância de migração: Quantitativa contínua.
Comprimento: Quantitativa contínua; Distância de migração: Quantitativa discreta.

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