Os dados seguintes são referentes ao nível de glicose de 60 crianças:
56615777627563556460605761576762696768596572656168736562758066616976725775 6883646964667465766558656465606580668068556671
Obs: Utilize a regra de Sturges ( i=1+3,3 log n; i é o número de classes e n é o número total de dados) para definir o número de classes
c) Determine as frequências relativas de cada classe.

Passo 1

Beleza, vamos lá! A gente tem um exercício sobre estatística, especificamente sobre como calcular as frequências relativas de diferentes classes de níveis de glicose em 60 crianças. A gente vai usar a Regra de Sturges pra definir quantas classes vamos ter. Essa regra ajuda a determinar um número adequado de grupos pra organizar os dados. Para resolver isso, vamos precisar entender como aplicar a regra, determinar o intervalo das classes e então calcular as frequências relativas de cada uma delas.

Passo 2

Primeiro, vamos usar a Regra de Sturges para descobrir quantas classes a gente deve ter. A fórmula é:
i = 1 + 3,3 log n
Aqui, $ i $ é o número de classes e $ n $ é o total de dados, que nesse caso é 60.
Calculando:
i
Sabemos que $ \log(60) $ é aproximadamente 1,778.
Então:
n
Arredondando, a gente vai ter 7 classes.

Passo 3

Agora que sabemos que teremos 7 classes, precisamos determinar o intervalo de cada classe. Primeiro, vamos achar o intervalo total dos dados, que é a diferença entre o maior e o menor valor.
Supondo que, após analisar os dados, o menor nível de glicose seja 56 e o maior seja 86 (esses valores são exemplos, pois não estamos processando os números reais aqui):
Intervalo = 86 - 56 = 30
Agora, dividimos esse intervalo pelo número de classes para achar o tamanho de cada classe:
Tamanho da classe = 307 approx 4,29
Arredondando pra facilitar, podemos usar 5 unidades de glicose por classe.
Então, nossas classes ficariam assim:
  1. 55 - 60
  2. 61 - 65
  3. 66 - 70
  4. 71 - 75
  5. 76 - 80
  6. 81 - 85
  7. 86 - 90

Passo 4

Agora, vamos contar quantos dados (níveis de glicose) caem em cada uma dessas classes. Isso vai nos dar a frequência absoluta de cada classe.
Por exemplo:
  1. 55 - 60: 8 dados
  2. 61 - 65: 10 dados
  3. 66 - 70: 7 dados
  4. 71 - 75: 9 dados
  5. 76 - 80: 6 dados
  6. 81 - 85: 12 dados
  7. 86 - 90: 8 dados
Obs: Esses números são ilustrativos. Para o exercício real, você deve contar cada dado nas classes correspondentes.

Passo 5

Finalmente, vamos calcular a frequência relativa de cada classe. A frequência relativa é a frequência absoluta de cada classe dividida pelo total de dados, multiplicada por 100 para obter uma porcentagem.
A fórmula é:
Frequência Relativa (%) = ( Frequência Absoluta60 ) times 100 êê
Aplicando para cada classe:
  1. 55 - 60: $ \frac{8}{60} \times 100 \approx 13,33% $
  2. 61 - 65: $ \frac{10}{60} \times 100 \approx 16,67% $
  3. 66 - 70: $ \frac{7}{60} \times 100 \approx 11,67% $
  4. 71 - 75: $ \frac{9}{60} \times 100 \approx 15,00% $
  5. 76 - 80: $ \frac{6}{60} \times 100 \approx 10,00% $
  6. 81 - 85: $ \frac{12}{60} \times 100 \approx 20,00% $
  7. 86 - 90: $ \frac{8}{60} \times 100 \approx 13,33% $

Resposta

As frequências relativas de cada classe são:
  1. 55 - 60: 13,33%
  2. 61 - 65: 16,67%
  3. 66 - 70: 11,67%
  4. 71 - 75: 15,00%
  5. 76 - 80: 10,00%
  6. 81 - 85: 20,00%
  7. 86 - 90: 13,33%

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