O Nielsen Home Technology Report fornece informações sobre a tecnologia de aparelhos domésticos e sua utilização. Os dados a seguir correspondem ao tempo em horas do uso de computadores pessoais, durante uma semana, para uma amostra de 50 pessoas.
cccccccccc 4,1 & 1,5 & 10,4 & 5,9 & 3,4 & 5,7 & 1,6 & 6,1 & 3,0 & 3,7 3,1 & 4,8 & 2,0 & 14,8 & 5,4 & 4,2 & 3,9 & 4,1 & 11,1 & 3,5 4,1 & 4,1 & 8,8 & 5,6 & 4,3 & 3,3 & 7,1 & 10,3 & 6,2 & 7,6 10,8 & 2,8 & 9,5 & 12,9 & 12,1 & 0,7 & 4,0 & 9,2 & 4,4 & 5,7 7,2 & 6,1 & 5,7 & 5,9 & 4,7 & 3,9 & 3,7 & 3,1 & 6,1 & 3,1
Sintetize os dados construindo o que é pedido
(a) Uma distribuição de frequências absolutas (use uma amplitude de classe de três horas).
(b) Uma distribuição de frequências relativas.
© Um histograma.
(d) Uma ogiva.
(e) Comente o que os dados indicam sobre o uso de computadores pessoais em casa.

Passo 1

Beleza, o enunciado tá nos dando 50 tempos (em horas) de uso de PC por semana e quer que a gente resuma esses dados criando:
• (a) uma tabela de frequência absoluta em classes de amplitude 3 h;
• (b) a tabela de frequência relativa;
• © o histograma;
• (d) a ogiva;
• (e) um comentário sobre o que isso indica.
Conteúdo: Estatística descritiva (distribuições de frequência, gráficos de distribuição e análise de dados). Vamos precisar saber:
  1. Como agrupar dados em classes de largura fixa.
  2. Como contar quantos valores caem em cada classe.
  3. Como transformar frequência absoluta em relativa.
  4. Como desenhar histograma (barras) e ogiva (polígono acumulado).

Passo 2

(a) Distribuição de frequências absolutas
Escolhemos classes de amplitude 3 h cobrindo de 0 até 15:
[0,3), [3,6), [6,9), [9,12), [12,15)
Contamos quantos valores caem em cada intervalo:
c|ccccc Classe (h) & [0,3) & [3,6) & [6,9) & [9,12) & [12,15)hline fi & 5 & 28 & 8 & 6 & 3
Explicação rápida: por exemplo, [3,6) inclui qualquer uso de 3,0 até <6,0, e achamos 28 desses valores.

Passo 3

(b) Distribuição de frequências relativas
A frequência relativa fri=fi50 Longrightarrow c|ccccc Classe & [0,3) & [3,6) & [6,9) & [9,12) & [12,15)hline fi & 5 &28 & 8 & 6 & 3 fri & 5/50=0,10 & 28/50=0,56 & 8/50=0,16 & 6/50=0,12 & 3/50=0,06 é dividido pelo total .
Ou seja, 56 % das pessoas usam entre 3 e 6 horas.

Passo 4

© Histograma
No histograma a gente desenha no eixo c|ccccc Classe & [0,3) & [3,6) & [6,9) & [9,12) & [12,15)hline fi & 5 &28 & 8 & 6 & 3 Acumulada& 5 & 5+28=33 & 33+8=41 & 41+6=47 & 47+3=50 as classes e, no eixo , a altura das barras igual a .
  • De 0 a 3: barra de altura 5
  • De 3 a 6: barra de altura 28
  • De 6 a 9: barra de altura 8
  • De 9 a 12: barra de altura 6
  • De 12 a 15: barra de altura 3
(d) Ogiva
A ogiva é o gráfico da frequência acumulada versus limite superior da classe. Primeiro calculamos cumulativa:
Depois plota-se pontos em e liga com linhas.

Passo 5

(e) Comentário dos dados
– A maior concentração está na classe [3,6): 56 % usam entre 3 e 6 horas por semana.
– Pouquíssimos usam menos de 3 h (10 %) ou mais de 12 h (6 %).
– Há um “pico” claro no uso moderado (3–6 h), com cauda descendente para tempos mais altos.

Resposta

Distribuições concluídas:
(a) Frequência absoluta:
[0,3):5,[3,6):28,[6,9):8,[9,12):6,[12,15):3
(b) Frequência relativa:
0,10, 0,56, 0,16, 0,12, 0,06
© Histograma: barras com alturas 5, 28, 8, 6 e 3 nas classes citadas.
(d) Ogiva: pontos acumulados em (3,5), (6,33), (9,41), (12,47), (15,50) ligados.
(e) Constatamos que o uso de PC em casa tende a se concentrar em 3–6 horas semanais, com pouca gente usando menos de 3 h ou mais de 12 h.

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