Uma análise recente compilou dados de cinco dias consecutivos para investigar o desempenho de um painel solar…
Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva
Investigar conjuntos de dados relativos ao comportamento de duas variáveis numéricas, usando ou não tecnologias da informação, e, quando apropriado, levar em conta a variação e utilizar uma reta para descrever a relação observada.
Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).Questão
Uma análise recente compilou dados de cinco dias consecutivos para investigar o desempenho de um painel solar residencial. Foram registradas as horas de insolação diária e a correspondente energia elétrica gerada (em kWh). Os pares observados foram: 2 h e 1,1 kWh; 4 h e 2,5 kWh; 6 h e 3,4 kWh; 8 h e 4,8 kWh; 10 h e 5,1 kWh. Esse levantamento permite avaliar como variações na duração do sol influenciam a produção de energia elétrica, oferecendo subsídios para otimização de sistemas fotovoltaicos em condições climáticas variadas. Analise o texto-base e identifique qual afirmação descreve corretamente a relação entre as horas de sol e a energia produzida.
- A) Observa-se correlação negativa forte entre horas de sol e energia produzida.
- B) Observa-se ausência de correlação entre horas de sol e energia produzida.
- C) Observa-se correlação fraca entre horas de sol e energia produzida.
- D) Observa-se que o aumento das horas de sol está associado a aumento aproximadamente linear forte na energia produzida.
- E) Observa-se que a energia produzida aumenta e depois diminui com maiores horas de sol.
✅ Resposta correta: alternativa D
Resolução passo a passo
- Observe os pares (horas, kWh): (2, 1,1), (4, 2,5), (6, 3,4), (8, 4,8) e (10, 5,1). Ao aumentar as horas de sol, a energia produzida cresce em todos os pares consecutivos, sem nenhuma queda. Passo 2: Calcule as médias: horas = 6 e energia = 3,38. Os desvios das horas são -4, -2, 0, 2 e 4, e os desvios da energia são -2,28, -0,88, 0,02, 1,42 e 1,72. O produto acumulado dos desvios é 20,6, a soma dos quadrados dos desvios das horas é 40 e a soma dos quadrados dos desvios da energia é cerca de 10,95. Passo 3: O coeficiente de correlação é r = 20,6 / raiz de (40 x 10,95), que dá aproximadamente 0,98. Isso indica correlação positiva muito forte, portanto aproximadamente linear. Passo 4: A inclinação da reta de ajuste é cerca de 0,515 kWh por hora de sol, o que confirma o crescimento quase linear. Passo 5: Compare com o gabarito. A alternativa D afirma exatamente isso: aumento das horas de sol associado a aumento aproximadamente linear forte na energia produzida. Essa é a resposta correta, e coincide com o gabarito oficial. Passo 6: Por que as outras estão erradas. A afirma correlação negativa, mas a energia cresce junto com as horas. B afirma ausência de correlação, mas os dados mostram relação forte. C fala em correlação fraca, mas o r está próximo de 1. E diz que a energia diminui depois de um máximo, mas o maior valor ocorre na última medição, com 10 horas.
💡 Dica: Observe a relação entre horas de sol e energia para identificar o tipo de correlação.
Alternativa por alternativa
O aluno inverte o sinal da relação, achando que mais horas de sol reduzem a energia, talvez por confundir correlação negativa com qualquer tipo de associação entre variáveis.
Por que engana: Confundir correlação positiva com negativa ou interpretar incorretamente a relação entre as variáveis.
O aluno acha que, por a tabela ter poucos dados e alguns valores não serem idênticos a uma reta exata, não há relação alguma entre as variáveis, sem calcular ou observar a tendência geral.
O aluno percebe que os pontos não estão perfeitamente alinhados e conclui que a correlação é fraca, sem notar que o crescimento é quase linear e o coeficiente se aproxima de 1.
Os valores crescentes indicam forte relação linear positiva entre insolação e energia gerada.
O aluno pode ter lido mal os valores e imaginado uma queda após determinado ponto, mas na tabela a energia cresce de 1,1 até 5,1 kWh em todas as medições, sem nenhuma diminuição.
Raio-X da questão
correlação entre variáveis
avaliacao
interpretação de dados · correlação linear simples
Estude correlação e interpretação de gráficos de dispersão.
Confundir correlação positiva com negativa ou interpretar incorretamente a relação entre as variáveis.
pensamento_critico
cotidiano
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