Ano 2023#huggingface#maritaca-ai-enem#enem#enem-2023

Sobre o tema

Em estatística, as medidas de tendência central, média, mediana e moda, resumem um conjunto de dados. A média é a soma dos valores dividida pelo número de observações; a mediana é o valor central quando os dados são ordenados; a moda é o valor mais frequente. A relação entre essas medidas revela a assimetria da distribuição. Em distribuições simétricas, média = mediana = moda. Em distribuições assimétricas à direita (cauda longa à direita), a média é maior que a mediana, que por sua vez é maior que a moda. Essa relação é útil para interpretar rapidamente a forma dos dados, especialmente em gráficos de barras ou histogramas, como ocorre em problemas do ENEM.

Tópicos relacionados

  • Medidas de tendência central
  • Assimetria de distribuições
  • Relação entre média, mediana e moda
  • Interpretação de gráficos de barras
  • Estatística descritiva no ENEM

Enunciado

Uma empresa de transporte faz regularmente um levantamento do número de viagens realizadas durante o dia por todos os 160 motoristas cadastrados em seu aplicativo. Em um certo dia, foi gerado um relatório, por meio de um gráfico de barras, no qual se relacionaram a quantidade de motoristas com a quantidade de viagens realizadas até aquele instante do dia.
[[placeholder]]
Comparando os valores da média, da mediana e da moda da distribuição das quantidades de viagens realizadas pelos motoristas cadastrados nessa empresa, obtém-se

Alternativas

  • A)

    mediana = média < moda.

  • B)

    mediana = moda < média.

  • C)

    mediana < média < moda.

  • D)

    moda < média < mediana.

  • E)

    moda < mediana < média.

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Perguntas frequentes

O que significa uma distribuição assimétrica à direita?

Significa que a cauda da distribuição se estende mais para a direita, com valores altos pouco frequentes, puxando a média para cima, enquanto a mediana e a moda ficam menores.

Como calcular a mediana em um conjunto de dados com número ímpar de elementos?

Ordenam-se os dados e a mediana é o valor central. Por exemplo, em 5 dados ordenados, a mediana é o terceiro valor.

Por que a média pode ser maior que a mediana em distribuições com outliers?

Outliers (valores extremos) afetam a média, mas não a mediana. Se há outliers altos, a média aumenta, superando a mediana.