Utilizando a ajuda de um software, construa um gráfico para as 50 observações do tempo de carga de um aplicativo. Observações: 4, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 17, 16, 10, 7, 9, 12, 14,13,8,10,6,8,15,13,17,9,5,8,4,15,17,8,11,8,10,12,13,11,8,7,6,5,16, 15, 9, 8, 9, 14, 13, 7, 8, 5, 8.

Passo 1

O enunciado pede para construirmos, com ajuda de software, um gráfico que mostre a distribuição dos 50 tempos de carga de um app. O conteúdo aqui é representação gráfica de distribuição de dados, mais especificamente histograma.

Passo 2

O primeiro passo é organizar essas 50 observações dentro de um vetor no software de sua escolha (por exemplo, R ou Python). Em R, faríamos algo como: data <- c(4,5,5,6,7,8,9,17,16,10,7,9,12,14,13,8,10,6,8,15,13,17,9,5,8,4,15,17,8,11,8,10,12,13,11,8,7,6,5,16,15,9,8,9,14,13,7,8,5,8).
Depois, escolhemos os intervalos (classes) para o histograma. Uma opção prática é usar amplitude fixa de 3 segundos, cobrindo o mínimo (4) até o máximo (17). Assim, definimos os cortes em seq(4, 18, by=3), gerando as classes [4,7), [7,10), [10,13), [13,16), [16,19).

Passo 3

Em seguida, calculamos as frequências em cada classe: [4,7):10 observações; [7,10):19; [10,13):7; [13,16):9; [16,19):5. Podemos confirmar isso programaticamente ou manualmente.

Passo 4

Por fim, usamos a função de histograma no software. Em R, por exemplo, basta executar:
breaks <- seq(4, 18, by=3)
hist(data, breaks=breaks, right=FALSE,
main=“Histograma do tempo de carga”,
xlab=“Tempo (s)”, ylab=“Frequência”,
col=“lightblue”)
Se quiser complementar, também é possível traçar um boxplot com boxplot(data, main=“Boxplot do tempo de carga”, ylab=“Tempo (s)”) para visualizar medianas e possíveis outliers.

Resposta

Para gerar o histograma no R use:
data <- c(4,5,5,6,7,8,9,17,16,10,7,9,12,14,13,8,10,6,8,15,13,17,9,5,8,4,15,17,8,11,8,10,12,13,11,8,7,6,5,16,15,9,8,9,14,13,7,8,5,8)
breaks <- seq(4, 18, by=3)
hist(data, breaks=breaks, right=FALSE,
main=“Histograma do tempo de carga”,
xlab=“Tempo (s)”, ylab=“Frequência”,
col=“lightblue”)
Tabela de frequências por classe:
[4,7): 10
[7,10): 19
[10,13): 7
[13,16): 9
[16,19): 5
Opcional: boxplot(data, main=“Boxplot do tempo de carga”, ylab=“Tempo (s)”) para complementar.

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