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.
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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.