<jupyter_start><jupyter_text>1) Determine se os dados são qualitativos ou quantitativos. Explique seu raciocínio.- Alturas de balões de ar quente -> Quantitativa, por que podemos dizer quantos metros os balões podem chegar em média.- Capacidades de carga de caminhonetes -> Quantitativa, podemos calcular a quantidade de carga que o caminhão suporta.- Cores dos olhos de modelos -> Qualitativa. Estamos observando as cores dos olhos das modelos, portanto estamos dando uma qualidade.- Números de identidade de estudantes -> Quantitativa, estamos observando quantas identidades existem de estudantes.- Respostas em uma pesquisa de opinião. -> Quantitativa. Quantas respostas da pesquisa foram coletadas. 2) A)- Sexo: Qualitativa, porque estamos categorizando se é masculino ou feminino e é qualitativa nominal porque não podemos ordená-las quantitativamente.(**Qualitativa nominal**).- Predileta: Qualitativa, porque estamos categorizando nomes, nesse caso são as matérias elas são nominais, porque não podemos ordenar quantitativamente os nomes.(**Qualitativa nominal**).- Nota: **Quantitativa discreta**, pois, podemos enumerar os valores e podemos ordena-los.<jupyter_code>#B)
#TABVELA

DFDOIS = pd.DataFrame({"SEXO": ['MASCULINO', 'FEMININO'], 
                    "Frequência absoluta":[21, 21],
                    "Frequência relativa":[0.50,0.50]})
DFDOIS
DFTRES= pd.DataFrame({"Predileta":['Português','Matemática', 'História','Geografia','Ciências'],"frq abs Masculino":[3,6,4,5,3],"frq abs Feminino":[7,8,3,3,0]})
DFTRES


DFDOIS = pd.DataFrame({"NOTA": ['Português','Matemática', 'História','Geografia','Ciências'], 
                    "Frequência absoluta":[21, 21],
                    "Frequência relativa":[0.50,0.50]})
DFDOIS<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**QUESTÃO 3**- PAP; Quantitativa discreta, aqui temos valores finitos 1 ou 0, sendo assim possível enumerar.- GI; Qualitativa ordinal, podemos colocar em ordem por escolaridade, mas não podemos quantificar a diferença entre chefes.- RES: Quantitativa  discreta, pois o conjunto é finito. Podemos dizer exatamente quantos membros existem na casa A ou na casa B.- RENDA Quantitativa contínua, pois temos valores expressos como número real, que pode ser somado. **QUESTÃO 3**<jupyter_code>totalPAP = 40
frqNAO = 16/40  
frqSIM = 24/40
df2 = pd.DataFrame({"PAP": ['1/SIM', '0/NÃO'], 
                    "Frequência absoluta":[24, 16],
                    "Frequência relativa":[frqSIM,frqNAO]})
df2
gi1 = 6/40
gi2 = 11/40
gi3 = 23/40
df3 = pd.DataFrame({"GI": ['1 = nenhum grau oficialmente completo', ' 2 = primeiro grau completo',' 3 = segundo   grau completo '], 
                    "Frequência absoluta":[6, 11,23],
                    "Frequência relativa":[gi1,gi2,gi3]})
df3
n1=1/40
n2=3/40
n3=6/40
n4=13/40
n5=11/40
n6=4/40
n8=2/40
df4 = pd.DataFrame({"Número de pessoas redesentes na casa/RES":['1Pessoas','2Pessoas','3Pessoas','4Pessoas','5Pessoas','6Pessoas','8Pessoas'],"Frequência absoluta":[1,3,6,13,11,4,2],"Frequência relativa":[n1,n2,n3,n4,n5,n6,n8]})
df4<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.12443292287751134, 'fraction_numerical': 0.0440699935191186, 'mean_word_length': 4.502673796791444, 'pattern_counts': {'":': 18, '<': 9, '<?xml version=': 0, '>': 14, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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