Gestão de Negócios Internacionais

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UNIPAN/ ANHANGUERA EDUCACIONAL

CURSO DE ADMINISTRACÃO

ESTATÍSTICA

ATIVIDADE PRÁTICA SUPERVISONADA - ATPS

CASCAVEL/PR

2014/10

UNIPAN/ ANHANGUERA EDUCACIONAL

CURSO DE CIÊNCIAS CONTÁBEIS

ESTATÍSTICA

ATIVIDADE PRÁTICA SUPERVISONADA: ATPS

Trabalho apresentado à disciplina de Estatística, 4ª Fase do Curso de Administracão, - UNIPAN/ANHANGUERA EDUCACIONAL.

Orientadora: Prof.ª. Pâmela Gonçalves

CASCAVEL/PR

2014/10

INTRODUÇÃO

        Este trabalho tem por objetivo, compreender alguns fundamentos da probabilidade como gráficos em software conceitos básicos de como calcular a probabilidade de algum fato ocorrer, seja em jogos de carta, moeda, bolas coloridas entre outros.

ETAPA 3

PASSO 1

INTRODUÇÃO A PROBABILIDADE

        No nosso cotidiano, lidamos sempre com situações em que está presente a incerteza do resultado, embora, muitas vezes, os resultados possíveis sejam conhecidos. É conveniente, então, dispormos de uma medida que exprima a incerteza presente em cada um destes acontecimentos. Tal medida é a probabilidade.

1.2.1 EXPERIMENTO ALEATÓRIO

        Um experimento aleatório é um processo que acusa variabilidade em seus resultados, isto é, repetindo-se o experimento sob as mesmas condições, os resultados serão diferentes. Contrapondo aos experimentos deterministicos que são experimentos que repetidos sob as mesmas condições, conduzem a resultados idênticos.

1.2.2 ESPAÇO AMOSTRAL

        O espaço amostral de um experimento aleatório é o conjunto de todos os resultados póssiveis desse experimento. Vamos denotar tal conjunto pela letra grega ômega Ω. Quando o espaço amostral é finito ou infinito inumerável, é chamado espaço amostral discreta, caso contrário, isto é, quando Ω é não inumerável, vamos chamá-lo de espaço amostral contínuo.

1.2.3 EVENTOS ALEATÓRIOS

        Os subconjuntos de Ω são chamados eventos aleatórios é os elementos de Ω são chamados eventos elementares, os eventos, sendo conjuntos, serão representados por letras maiúsculas do nosso alfabeto, enquanto os elementos de um evento serão representados por letras minusculas.

PASSO 3

I – A probabilidade de que pelo menos uma delas seja uma carta de espadas é de 58,647%

(  )Verdadeiro   (X)Falso

13/52  x 1/3 = 39/52 = 0,72 ou 72% de chance

II – A probabilidade de a 3ª carta ser um 5 de paus, sabendo que a 1ª carta é um 7 de espadas e a 2ª carta é um valete de ouros é de 5,60412%

(  )Verdadeiro   (X)Falso

52/52    51/51    1/50 = 0,02 ou 2% de chance

III – A probabilidade da 1ª carta ser um às, a 2ª carta ser uma figura e a 3 carta um número é de 1,30317%

(X)Verdadeiro   (  )Falso

4/52  x 15/51 = 60/2.652  x  36/50 = 2.160/132.600 = 0,01303 ou 1,3 %

IV – A probabilidade de todas as cartas serem um rei é de 4%

(  )Verdadeiro   (X)Falso

4/52 = 0,077    3/51 = 0,059   2/50 = 0,04     = 0,077+0,059+0,04 = 0,176 ou 17,6%

ETAPA 4

PASSO 1

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR

        Existe um conjunto de métodos estatísticos que visam estudar a associação entre duas ou mais variaveis aleatórios. Dentre tais métodos, a teoria da regressão e correlação ocupa um lugar de destaque por ser o de uso mais difundido.

        Na engenharia de recursos hídricos, algumas questões referem-se ao conhecimentoda associação e do grau de associação entre duas ou mais variáveis, como por exemplo, as relações (i) entre as intensidades, as durações e as frequências das precipitações intensa (ii) entre as vazões médias anuais e as áreas de drenagem (iii) entre as alturas anuais de precipitação e as altitudes dos postos pluviométricos.

        O primeiro objetivo é o de analisar o comportamento simultâneo das variáveis, tomadas duas a duas, verificando se a variação positiva ( ou negativa) de uma delas está associada a uma variação positiva/ou negativa) da outra, ou mesmo, se não há nenhuma forma de dependência entre eles. Nesse sentido, uma primeira abordagem exploratória é a elaboração de um diagrama de disperção entre as observações simultâneas das variáveis ou co-variação observada em um diagrama de disperção é a correlação entre duas variáveis. Essa medida é realizada numericamente por meio dos coeficientes de correlação que representam o grau de associação entre duas variáveis contínuas.

DESAFIO A[pic 1]

DESAFIO B

I – O coeficiente de correlação de Pearson para os dados amostrais apresentados na tabela 2 é dado por r=0,9566

(X)Verdadeiro    (  )Falso

        Resultados

Coeficiente de Pearson (r)=        0.9429

t =        9.8025

(p)=        < 0.0001

Número de pares =        14

II – Equação de regressão de mínimos quadrados para os dados apresentados na tabela 2 é dada por: Yx = 1.694,7042 + 36,6921X

(X)Verdadeiro    (  )Falso

Fontes de variação        GL        SQ        QM

Regressão        1        430940984.2438        430940984.2438