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CEBRASPE 51.363 questões FGV 25.316 questões FCC 24.632 questões AOCP 23.456 questões IBFC 11.190 questões VUNESP 10.983 questões Instituto Quadrix 9.793 questões FUNDATEC 9.088 questões IBADE 7.820 questões CESGRANRIO 6.013 questões OBJETIVA 4.740 questões CONSULPLAN 4.174 questões FEPESE 3.585 questões IADES 3.439 questões IESES 2.627 questões SELECON 2.377 questões IDECAN 1.907 questões MS CONCURSOS 1.485 questões Instituto Legalle 1.281 questões FAFIPA 1.161 questões FUMARC 842 questões ACAFE 551 questões INSTITUTO AOCP 430 questões NUCEPE 378 questões FUNIVERSA 348 questões FAURGS 203 questões FIOCRUZ 48 questões MACKENZIE 48 questões CETRO 17 questões

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5 questões encontradas

ID 124291 Estatística Análise Multivariada CEBRASPE 2025

Com relação a imagens térmicas, tratamento e análise de sinais, processamento de imagens e espectroscopia de emissão por plasma induzido por laser (LIBS), julgue o próximo item. Métodos como a análise de componentes principais (PCA) ou a análise de componentes independentes (ICA) são usados para reduzir a dimensionalidade de grandes conjuntos de dados espectrais, facilitar a visualização e identificar padrões ocultos para a caracterização de substâncias.

A Certo

B Errado

ID 23026 Estatística Análise Multivariada FGV 2025

Com relação à detecção de anomalias, avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para verdadeira e (F) para falsa.

( ) A detecção de valor discrepante corresponde à identificação de uma observação, evento ou ponto de dados que representa um espaço vetorial multidimensional convexo e fixo, tornando-o inconsistente em relação ao resto do conjunto de dados.

( ) O aprendizado de máquina e a inteligência artificial são empregados para identificar automaticamente alterações inesperadas no comportamento normal de um conjunto de dados.

( ) As anomalias costumam ser raras e as características do comportamento normal podem ser complexas e dinâmicas, o que torna a detecção desafiadora. As afirmativas são, respectivamente,

A F – F – V.

B V – F – F.

C F – V – V.

D V – F – V.

E F – V – F.

ID 8246 Estatística Análise Multivariada CEBRASPE 2025

A respeito das regras de associação e da análise de agrupamentos na exploração de dados, julgue o item subsequente. O algoritmo k-means é um método de clusterização do tipo particional que requer a definição prévia do número de clusters e utiliza a média dos elementos como critério para a atualização dos centroides.

A Certo

B Errado

ID 5023 Estatística Análise Multivariada CESGRANRIO 2024

A lógica fuzzy é uma extensão da lógica booleana. Embora as técnicas de controle possam ser implementadas por modelos matemáticos, as implementações baseadas na lógica fuzzy apresentam um melhor desempenho. Qual é o aspecto fundamental da lógica fuzzy?

A É ideal para sistemas em que as variáveis de entrada têm limites bem definidos e não variam.

B Permite modelar situações em que os limites entre categorias são difusos e não nitidamente definidos.

C Requer que todas as regras sejam expressas em termos de “se-então” para funcionar corretamente.

D Utiliza sempre conjuntos crisp para representar valores de entrada e saída.

E Utiliza somente funções lineares para representar a pertinência dos elementos aos conjuntos fuzzy.

ID 171258 Estatística Análise Multivariada FCC 2018

Seja a variável X = (X 1 , X 2 , X 3 ) uma distribuição normal com média μ = (0, 0, 0) e matriz de covariância
O coeficiente de correlação entre X 1 e (X 2 , X 3 ) é dado por

A 0,40.

B 0,67.

C 0,80.

D 0,50.

E 0,90.

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Questões por banca

A lógica fuzzy é uma extensão da lógica booleana. Embora as técnicas de controle possam ser implementadas por modelos matemáticos, as implementações baseadas na lógica fuzzy apresentam um melhor desempenho. Qual é o aspecto fundamental da lógica fuzzy?

Seja a variável X = (X 1 , X 2 , X 3 ) uma distribuição normal com média μ = (0, 0, 0) e matriz de covariância O coeficiente de correlação entre X 1 e (X 2 , X 3 ) é dado por

Seja a variável X = (X 1 , X 2 , X 3 ) uma distribuição normal com média μ = (0, 0, 0) e matriz de covariância
O coeficiente de correlação entre X 1 e (X 2 , X 3 ) é dado por