UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ

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Ministério da Educação UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Campus Curitiba Diretoria de Graduação e Educação Profissional Departamento Acadêmico de Estatística

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Disciplina: Probabilidade e Estatística (MA70H)

Profª Silvana Heidemann Rocha

Equipe 05: Eric Yutaka, Fabio Seiti, Pedro Henrique, Breno Augusto.                

Código: aaaaa, 2126591, 1661523, 2192870.

LISTA DE EXERCÍCIOS 1

Assuntos: Conceitos básicos em Estatística, técnicas de amostragem

1) Nos exercícios abaixo, identifique a população, a unidade elementar, o tamanho da população, a amostra, a unidade amostral, o tamanho da amostra, o parâmetro de interesse, a técnica de amostragem, a variável de interesse e respectiva unidade de medida, classifique a variável e identifique a escala de medição da variável:

1. A gerência de uma loja de eletrônicos deseja verificar se os consumidores que compraram uma televisão de 32 polegadas, nos últimos seis meses, estavam satisfeitos com o produto. A gerência planeja investigar 500 desses consumidores.

Solução:

• População: Todos os consumidores da loja que compraram uma televisão de 32 polegadas, nos últimos seis meses
• Unidade elementar: Cada consumidor da loja que comprou uma televisão de 32 polegadas, nos últimos seis meses
• Tamanho da população (N): não informado
• Amostra: Todos os consumidores da loja investigados pela gerência
• Unidade amostral: Cada consumidor da loja investigado pela gerência
• Tamanho da amostra (n): 500 consumidores
• Parâmetro de interesse (): quantidade de consumidores satisfeitos com o produto; percentual de consumidores satisfeitos com o produto; proporção de consumidores satisfeitos com o produto[pic 3]
• Técnica de amostragem: não informado
• Variável: Satisfação com o produto (sim, não); Grau de satisfação com o produto (muito satisfeito, satisfeito, pouco satisfeito)
• Unidade de medida da variável: não há
• Classificação da variável: nominal, se a variável for "satisfação com o produto"; ordinal, se a variável for "grau de satisfação com o produto"
• Escala de medição da variável: escala nominal, se a variável "satisfação com o produto" tiver resultados "sim" ou "não"; escala ordinal, se a variável "grau de satisfação com o produto" tiver como resultados "muito satisfeito", "satisfeito", "pouco satisfeito"; escala de proporcionalidade (ou escala de razão) se a variável "grau de satisfação com o produto" for um número de 0 a 100, sendo "0" nada satisfeito e "100" totalmente satisfeito.

1. Numa pesquisa de intenção de voto para tentar prever o resultado de uma eleição para prefeito, de 32.873 eleitores foram entrevistados 2.560, em 600 domicílios, respeitando-se a proporção de sexo, classe social, idade e bairro da residência dos eleitores.

• População: Eleitores.
• Unidade elementar: Eleitor.
• Tamanho da população (N): 32.873 Eleitores.
• Amostra: Eleitores entrevistados pela pesquisa de intenção de voto.
• Unidade amostral: Eleitor entrevistado pela pesquisa de intenção de voto.
• Tamanho da amostra (n): 2.560 eleitores entrevistados pela pesquisa da intenção de voto.
• Parâmetro de interesse (): A intenção de voto dos eleitores.[pic 4]
• Técnica de amostragem: *Amostragem proporcional estratificada. // Revisar
• Variável: Intenção de voto para prefeito.
• Unidade de medida da variável: Não há.
• Classificação da variável: Qualitativa nominal.
• Escala de medição da variável: Escala nominal.

1. Um lote contém 2.342 peças de um mesmo tipo, não ordenadas. Retira-se dali, ao acaso e sem reposição, 85 peças para estimar o percentual de peças defeituosas no lote.

• População: Peças de um mesmo tipo, não ordenadas.
• Unidade elementar: Cada peça desse mesmo tipo.
• Tamanho da população (N): 2.342 peças.
• Amostra: Peças de mesmo tipo, não ordenadas.
• Unidade amostral: Peças de mesmo tipo escolhida ao acaso e sem reposição.
• Tamanho da amostra (n): 85 peças, de um mesmo tipo, escolhidas ao acaso e sem reposição.
• Parâmetro de interesse ():  Percentual de peças defeituosas no lote.[pic 5]
• Técnica de amostragem: Amostragem aleatória simples ou casual.
• Variável: Peça com defeito (sim ou não).
• Unidade de medida da variável: Não há.
• Classificação da variável: Qualitativa nominal.
• Escala de medição da variável: Escala nominal.

1. A polícia rodoviária de uma localidade deseja estimar a proporção de carros com pneus carecas que passam pelo posto policial, durante um mês. Assim, adota a prática de parar um carro para inspeção dos pneus, a cada 30 minutos, durante duas semanas.

• População: Carros que passam pelo posto policial durante duas semanas.
• Unidade elementar: Cada carro que passa pelo posto policial durante 1 mês.
• Tamanho da população (N): Não informado.
• Amostra: Todos os carros parados pela polícia.
• Unidade amostral: Cada carro parado pela polícia.
• Tamanho da amostra (n): 672.
• Parâmetro de interesse (): Proporção de carros com pneus carecas que passam pelo posto policial.[pic 6]
• Técnica de amostragem: Amostragem sistemática.
• Variável: Carros com pneus carecas (sim ou não).
• Unidade de medida da variável: Não há.
• Classificação da variável: Qualitativa nominal.
• Escala de medição da variável: Escala nominal.

1. Uma pesquisadora pretende estimar o rendimento médio e o número médio de pessoas das 18.540 famílias de uma cidade. Para isso, ela selecionou aleatoriamente 624 famílias, levando em conta o percentual de residências em cada bairro daquela cidade.

• População: Famílias selecionadas de cada bairro da cidade.
• Unidade elementar: Cada pessoa que pertence a uma família selecionada de cada bairro da cidade.
• Tamanho da população (N): 624 famílias selecionadas aleatoriamente.
• Amostra: Todas as famílias da cidade.
• Unidade amostral: Cada pessoa que pertence a uma família da cidade.
• Tamanho da amostra (n): Não informado.
• Parâmetro de interesse (): Rendimento médio e número médio das pessoas da cidade.[pic 7]
• Técnica de amostragem: Percentual de residências em cada bairro da cidade.
• Variável: Rendimento médio mensal de cada membro da família selecionada (R$); Número de membros da família selecionada.
• Unidade de medida da variável: Real (R$); Pessoas.
• Classificação da variável: Quantitativa contínua para o rendimento médio e quantitativa discreta para o número médio de pessoas.
• Escala de medição da variável: Escala de razão(proporcionalidade) para o rendimento médio e para o número médio de pessoas.

1. Para avaliar uma localidade, o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) foi criado, no final da década de 1990, com o objetivo de oferecer um contraponto a outro índice muito usado até então, o Produto Interno Bruto (PIB), criado no final da década de 1930. Ambos os índices, PIB e IDH, foram reconhecidos internacionalmente e seus criadores receberam o Prêmio Nobel de Economia, naquelas ocasiões. O cálculo do IDH está à cargo do Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD) e abrange três dimensões, educação, saúde ou longevidade e renda. A Tabela 1, a seguir, apresenta alguns dados sobre a Região Metropolitana de Curitiba. Analise essa tabela e escreva algumas observações coerentes com os dados apresentados.

Observação

         Caso deseje complementar seu conhecimento, consulte o "Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil", disponível em <http://www.atlasbrasil.org.br>, acesso em 10/10/2020. Ali, você encontrará também informações sobre a metodologia para calcular o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH).

Tabela 1 - Municípios da Região Metropolitana de Curitiba, segundo a extensão territorial, a distância à capital do estado, a população, o produto interno bruto (PIB) e o índice de desenvolvimento humano municipal (IDHM) – Curitiba – 2019

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