Análise Estatística e Dados

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100 para expressar em porcentagem. É usado para comparar a variabilidade de conjuntos 
de dados com médias diferentes. 
 
3. **Problema:** Como você determinaria se uma distribuição de dados é normal ou não? 
 - **Resposta e Explicação:** Isso pode ser feito visualmente usando um histograma e 
um gráfico Q-Q (quantil-quantil). Além disso, testes estatísticos como o teste de Shapiro-
Wilk podem ser aplicados para verificar se os dados seguem uma distribuição normal. 
 
4. **Problema:** O que é o teste t de Student e em que situações é aplicado? 
 - **Resposta e Explicação:** O teste t de Student é utilizado para determinar se há 
diferença estatisticamente significativa entre as médias de dois grupos independentes. É 
apropriado quando os dados seguem uma distribuição normal e podem ser usados com 
pequenos tamanhos amostrais. 
 
5. **Problema:** Explique o que são outliers em estatística. 
 - **Resposta e Explicação:** Outliers são valores atípicos que se encontram 
significativamente distantes da maioria dos outros pontos de dados em um conjunto. Eles 
podem distorcer a interpretação dos resultados estatísticos e devem ser identificados e 
tratados adequadamente. 
 
6. **Problema:** Como a autocorrelação pode afetar a análise de séries temporais? 
 - **Resposta e Explicação:** A autocorrelação é a correlação de uma série temporal 
com suas próprias versões atrasadas. Se não for tratada, pode levar a previsões 
imprecisas ou estimativas de parâmetros enviesadas em modelos de séries temporais, 
pois viola a suposição de independência dos erros. 
 
7. **Problema:** O que é o coeficiente de correlação de Pearson e qual é o seu intervalo 
de valores? 
 - **Resposta e Explicação:** O coeficiente de correlação de Pearson mede a força e a 
direção da relação linear entre duas variáveis contínuas. Seus valores variam de -1 a 1, 
onde -1 indica uma correlação negativa perfeita, 0 indica ausência de correlação, e 1 
indica uma correlação positiva perfeita. 
 
8. **Problema:** Como a transformação logarítmica pode ser útil na análise de dados? 
 - **Resposta e Explicação:** A transformação logarítmica é útil para lidar com dados 
que possuem distribuições assimétricas ou que apresentam heterocedasticidade. Ela 
pode ajudar a estabilizar a variância e a tornar a relação entre variáveis mais linear, 
facilitando a interpretação e a modelagem estatística.