Descreva um algoritmo em pseudocódigo que receba uma lista de medidas de chuva coletadas em vários municípios…
Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva
Construir e interpretar tabelas e gráficos de frequências com base em dados obtidos em pesquisas por amostras estatísticas, incluindo ou não o uso de softwares que inter-relacionem estatística, geometria e álgebra.
Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).Questão
Descreva um algoritmo em pseudocódigo que receba uma lista de medidas de chuva coletadas em vários municípios, agrupe os valores em classes de igual amplitude, construa a tabela de frequências (absoluta e relativa) e produza vetores prontos para plotagem de histograma. Justifique como escolheu o número e a amplitude das classes.
✍️ Questão dissertativa: veja abaixo a resposta esperada e a explicação.
Resposta esperada
Exemplo de solução (pseudocódigo): 1. Entrada: lista V de n valores de chuva. 2. calcular minV = min(V), maxV = max(V). 3. decidir k = número de classes (ex.: regra de Sturges k = ?log2(n)+1?) e amplitude h = (maxV-minV)/k. 4. criar classes [minV + i*h, minV + (i+1)*h) para i=0..k-1, última inclui maxV. 5. inicializar vetor freq_abs[i]=0. 6. para cada x em V: determinar i tal que x ? classe i; incrementar freq_abs[i]. 7. calcular freq_rel[i] = freq_abs[i]/n. 8. preparar vetores: limites_centros[i] = minV + (i+0.5)*h; hist_vals = freq_abs (ou freq_rel). 9. saída: tabela (classe, freq_abs, freq_rel) e vetores (limites_centros, hist_vals). Justificativa de escolhas: usar Sturges ou raiz de n fornece k adaptado ao tamanho da amostra; amplitude igual permite comparação entre classes; ajustar k caso classes fiquem com zero frequência ou muito dispersas; para dados georreferenciados pode agrupar por município antes de agregar. Em implementação prática, usar bibliotecas (p.ex. matplotlib/pandas) para plotagem do histograma a partir de limites_centros e hist_vals.
Explicação
O pseudocódigo apresentado segue uma abordagem sistemática para agrupar dados em classes, calcular frequências e preparar dados para visualização, utilizando a regra de Sturges para determinar o número de classes de forma adequada ao tamanho da amostra. A escolha de classes de igual amplitude facilita a comparação entre os dados, enquanto a inclusão de frequências absolutas e relativas proporciona uma análise mais completa. Além disso, a preparação de vetores para plotagem garante que os dados estejam prontos para visualização em histogramas, facilitando a interpretação dos resultados.
Raio-X da questão
algoritmo e tabela de frequências
avaliacao
algoritmos e pseudocódigo · tabela de frequências
Revisar conceitos de agrupamento de dados e tabelas de frequências.
O aluno pode confundir a construção da tabela de frequências com a simples listagem dos dados, sem agrupar ou calcular as frequências corretamente.
ciencia_tecnologia
pensamento_critico
cientifico
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