A estatística fornece métodos e técnicas de pesquisa para que seja possível mensurar situações incertas.

...

com a amplitude tabulada = 1.100 – 680 = 420

Ponto Médio da Faixa = Ls - Li / 2 = 70/2 = 35

Media = x ̅ = ∑=((fi.pm))/fi=(36.510)/40 = 912,75

Comparando com a média verdadeira (36.386)/40 = 909

Moda = valor que mais ocorre na série = 852 e 926 bimodal

√(∑(pm-x ⃑)² )/(n-1) √(88.855.36 )/39 = √(2.278.34) = 47.73

Variância = 2.278.34

Dados exibidos em histograma, polígono de frequência e a ogiva da marca (A)

TABELA DE DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIAS (marca B)

Classe n°.horas pm fi.pm (pm-x ̅) (pm-x ⃑)² fr% FA

Li Ls fi

815 /-----/----- 885 02 850 1.700 -168 28.224 5 02

885 /-----/----- 955 09 920 8.280 -98 9.604 22.5 11

955 /-----/----- 1.025 13 990 12.870 -28 784 32.5 24

1.025 /-----/----- 1.095 06 1.060 6.360 42 1.764 15 30

1.095 /-----/----- 1.165 07 1.130 7.910 112 12.544 17.5 37

1.165 /-----/----- 1.235 03 1.200 3.600 182 33.124 7.5 40

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

∑fi ∑(fi.pm) ∑(pm-x ⃑)² ∑(pm-x ⃐)² ∑fi%

40 40.720 42 86.044 100

Amplitude verdadeira da série de dados = Ls – Li = 1.230 – 819 = 411

Comparada com a amplitude tabulada = 1.235 – 815 = 420

Ponto Médio da Faixa = Ls - Li / 2 = 70/2 = 35

Media = x ̅ = ∑=((fi.pm))/fi=40.720/40 = 1.018

Comparando com a média verdadeira (40.734 )/40 = 1.018.35

Moda = valor que mais ocorre na série = 1077 e 1113 bimodal

√(∑(pm-x ⃑)² )/(n-1) √(86.044 )/39 = √(2.206.25 ) = 46.97

Variância = 2.206.25

Dados exibidos em histograma, polígono de frequência e a ogiva da marca (B)

Estatística etapa 2

Quando falamos de estatística é comum pensar isso se resume apenas a apresentar tabelas de números em colunas econômicas ou esportivas de jornais e revistas, ilustradas com gráficos, pilhas de moedas, etc., ou quando muitos associam a estatística à previsão de resultados eleitorais. A estatística não se limita apenas a compilar tabelas de dados e os ilustrar com gráficos.

Na Antiguidade, vários povos já registravam o número de habitantes, de nascimentos, de óbitos, faziam estimativas de riquezas, cobravam impostos e faziam inquéritos quantitativos por processos que, hoje, denominaríamos de estatística. Na Idade Média colhiam-se informações geralmente com finalidades tributárias ou bélicas. Com o passar do tempo, as tabelas tornaram-se mais completas, surgiram os gráficos e o cálculo das probabilidades, e a Estatística deixou de ser simples catalogação de dados numéricos coletivos para se tornar o estudo de como chegar a conclusões sobreo todo, partindo da observação de partes desse todo. Desta forma, utilizando a estatística podemos planejar a obtenção de dados, interpretar e analisar os dados obtidos e apresentar os resultados de maneira a facilitar a tomada de decisões razoáveis. Podemos dividir este estudo em dois ramos principais: a estatística descritiva e a inferência estatística.

Passo 2

Relatório 2 – Medidas de Posição e Dispersão

I– o tempo médio de vida útil das lâmpadas A e B são respectivamente: 894,65 horas e

1003,35 horas. (errada) (0)

Lâmpada da Marca A Fórmula:

X=∑ Pm.F n X=(715.3)+(785.1)+(855.11)+(925.14)+995.7)+(1065.4)

40

X=36.510

40

X = 912,75 Horas

Lâmpada da Marca B Fórmula:

X=∑Pm.F n X=(850.3)+(920.8)+(990.13)+(1060.6)+(1130.7)+(1200.3)

40

X=40.650

40

X=1016.25 Horas

R: O tempo de vida útil das lâmpadas A é de 912,75 horas e das lâmpadas B é de 1016.25 horas.

II–comumente, as lâmpadas da marca A duram 852 horas e da marca B 1.077 horas; (errada) (0)

Como exemplo no exercício anterior.

III–o tempo mediano de vida útil para a lâmpada da marca A é 910 horas e para a lâmpada B

é 1.015,5 horas; (certa) (1)

R: