Grátis: Em um estudo de biologia marinha, pesquisadores estão interessados em analisar a relação entre o tamanho de diferentes espécies de tubarões e sua c... – Questões Respondidas

Biologia Molecular

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Em um estudo de biologia marinha, pesquisadores estão interessados em analisar a relação entre o tamanho de diferentes espécies de tubarões e sua capacidade de migração. Para isso, coletam dados sobre o comprimento (em metros) dos tubarões e categorizam as espécies segundo sua distância de migração (curta, média e longa).
Com base nessas informações, como podemos classificar a variável comprimento dos tubarões e a variável distância de migração das espécies?
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.

Desenvolvendo com Questões

há 9 meses

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há 9 meses

Lista de exercícios_Tema 2

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ESTÁCIO

Respostas

Ed

há 9 meses

Para classificar as variáveis no estudo mencionado: - Comprimento dos tubarões: é uma variável que pode assumir qualquer valor dentro de um intervalo, portanto, é Quantitativa contínua. - Distância de migração: as categorias (curta, média e longa) indicam uma ordem, mas não um valor numérico exato, então é Qualitativa ordinal. Portanto, a classificação correta é: Comprimento: Quantitativa contínua; Distância de migração: Qualitativa ordinal.

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Dentre as funcionalidades do RStudio destaca-se a criação de gráficos, que é uma de suas especialidades. Ele pode elaborar gráficos padrão, assim como personalizar "ao gosto do freguês". Suponha que você está trabalhando com um data frame chamado "dados" e deseja fazer um gráfico cruzando as informações das variáveis "consumo" e "renda".
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.

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.

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?

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Variância, para medir o grau de dispersão das horas em torno do valor central.

Média, que calcula o valor central somando todas as horas e dividindo pelo número total de alunos.

Moda, que determina o número de horas mais frequentemente reportado pelos alunos.

Um estudo sobre o impacto de diferentes níveis de instrução no acesso a tecnologias digitais categoriza os entrevistados em três níveis de instrução e registra o número de dispositivos tecnológicos que possuem.
Considerando o texto, analise as afirmativas abaixo:
I. Níveis de instrução podem ser classificados como uma variável qualitativa ordinal.
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III. Variáveis qualitativas como o tipo de dispositivo tecnológico possuído têm ordem natural.
Apenas I está correta.
Apenas II está correta.
Apenas III está correta.
Apenas I e III estão corretas.
Apenas I e II estão corretas.

Um analista está examinando o desempenho mensal de vendas de uma loja ao longo do último ano. Ele deseja apresentar os dados de uma maneira que facilite a visualização das tendências ao longo do tempo.
Qual dos seguintes tipos de gráficos ele deveria utilizar para atender melhor a este objetivo?
Gráfico de barras, por sua flexibilidade em representar diversos dados quantitativos.
Histograma, ideal para mostrar a distribuição de frequência com colunas adjacentes.
Gráfico de linhas, adequado para ilustrar variações e tendências em séries temporais.
Gráfico setorial, mais relevante para dados expressos em porcentagens.
Boxplot, útil para destacar a mediana, a variabilidade e identificar valores discrepantes.