O gráfico mais adequado para resumir os dados contínuos designa-se de?

Exercício:

O gráfico mais adequado para resumir os dados contínuos designa-se de?

a. Histograma
b. Pictograma
c. Gráfico de colunas
d. Gráfico de barras

Resolução Exercício:

a. Histograma

O gráfico mais adequado para resumir dados contínuos é o histograma. O histograma é especialmente útil quando se deseja visualizar a distribuição de frequência de um conjunto de dados contínuos ou agrupados em classes.

Ele permite identificar padrões, assimetrias, outliers e outras características importantes nos dados de forma clara e concisa. Além disso, o histograma pode fornecer insights sobre a forma e a dispersão dos dados, facilitando a interpretação e análise estatística.

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Leitura: gráfico mais adequado para resumir os dados contínuos

Um histograma é um tipo de gráfico utilizado na estatística para representar a distribuição de frequência de um conjunto de dados contínuo ou agrupado em classes. Ele é especialmente útil para visualizar a forma e a dispersão dos dados.

Para construir um histograma, geralmente seguimos os seguintes passos:

1. Coleta de dados: Primeiramente, é necessário coletar os dados que se deseja representar. Esses dados devem ser contínuos ou agrupados em classes.
2. Organização em classes: Se os dados não estiverem agrupados em classes, é necessário organizá-los em intervalos ou classes. Esses intervalos devem ser mutuamente exclusivos e abranger todo o conjunto de dados.
3. Contagem de frequências: Em seguida, contamos quantas observações caem em cada classe.
4. Construção do histograma: No eixo horizontal, representamos os intervalos ou classes dos dados, enquanto no eixo vertical representamos as frequências correspondentes a cada classe. Cada barra do histograma tem uma altura proporcional à frequência da classe.
5. Adição de títulos e rótulos: Por fim, adicionamos um título ao gráfico e rótulos aos eixos horizontal e vertical para tornar a interpretação mais fácil.

O histograma é uma ferramenta poderosa para identificar padrões, assimetrias, outliers e outras características importantes nos dados. Ele pode ajudar os analistas a compreender a distribuição dos dados e tomar decisões informadas com base nessas informações.