QuestLab Plataforma Inteligente de Questões
Entrar Criar conta
Banco público de questões

Questões para Concursos

Pesquise questões reais por disciplina, assunto, tópico, banca, órgão, cargo, ano e modalidade.

Questões por banca

29 bancas disponíveis. Clique para visualizar todas.

Acesse diretamente as bancas disponíveis na QuestLab. As quantidades abaixo consideram as questões ativas do banco.

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
Encontre as questões que procura
Limpar filtros
71 questões encontradas
ID 35004 Estatística Testes de hipóteses FGV 2022

Assuma que o valor anual gasto para pagamento de pessoal em municípios de uma certa região do Brasil possui distribuição normal com parâmetros desconhecidos. Em uma amostra de 16 municípios, observou-se um gasto médio de R$ 1.000.000,00 ao ano com desvio padrão amostral igual a R$ 500.000,00. Gostaríamos de testar se o gasto médio para pagamento de pessoal desses municípios é estatisticamente diferente de R$ 750.000,00. O teste a ser usado e o valor da sua estatística de teste são, respectivamente:

A teste T e a estatística de teste é igual a 2;
B teste Z e a estatística de teste é igual a 1/2;
C teste T e a estatística de teste é igual a 1/2;
D teste F e a estatística de teste é igual a 1/2;
E teste Z e a estatística de teste é igual a 2.
ID 35002 Estatística Definição do método FGV 2022

Numa empresa com 100 funcionários, todos foram perguntados a respeito de suas preferências sobre trabalho remoto ou presencial. Dos funcionários de 18 a 39 anos, 40% preferem trabalho presencial. Dos funcionários acima de 40 anos, 40% mostraram preferência pelo remoto. Dos 100 funcionários, 50 têm mais de 40 anos. O presidente da empresa está interessado em saber se a preferência por trabalho remoto é independente da categoria de idade (18 a 39 e acima de 40 anos). O teste a ser usado pelo presidente e o valor da estatística de teste são, respectivamente:

A teste T e o valor da estatística é 4;
B teste T e o valor da estatística é 0;
C teste chi-quadrado e o valor da estatística é 4/5;
D teste chi-quadrado e o valor da estatística é 4;
E teste chi-quadrado e o valor da estatística é 0.
ID 35001 Estatística Medidas de Posição FGV 2022

A demanda de um certo serviço público no mês t é modeladapela equação 20 + 3t + 2D(t) + ε t , onde D(t) = 1, se t = 6, e 0, casocontrário, e ε é um ruído com média zero e variância 4. As previsões de demanda nos meses 6 e 12 são, respectivamente:

A 40 e 56;
B 40 e 58;
C 42 e 58;
D 44 e 60;
E 56 e 40.
ID 35000 Algoritmos e Estrutura de Dados Árvores FGV 2022

Em um problema de classificação é entregue ao cientista de dados um par de covariáveis, (x 1 , x 2 ), para cada uma das quatro observações a seguir: (6,4), (2,8), (10,6) e (5,2). A variável resposta observada nessa amostra foi “Sim”, “Não”, “Sim”, “Não”, respectivamente. A partição que apresenta o menor erro de classificação quando feita na raiz (primeiro nível) de uma árvore de decisão é:

A x 1 > 2 (“Sim”) e x 1 ? 2 (“Não”);
B x 1 > 5 (“Sim”) e x 1 ? 5 (“Não”);
C x 2 > 3 (“Sim”) e x 2 ? 3 (“Não”);
D x 2 > 6 (“Sim”) e x 2 ? 6 (“Não”);
E x 1 > 1 (“Sim”) e x 1 ? 1 (“Não”).
ID 34999 Engenharia de Software FGV 2022

Seja uma rede neural com camada de entrada com dimensão dois que recebe dados (x 1 , x 2 ). Essa rede aplica pesos w 1 em x 1 , w 2 em x 2 e adiciona um viés w 0 . A função de ativação é dada pela função sinal s(z) = +1, se z ≥ 0, e s(z) = -1, se z < 0. Essa rede não tem nenhuma camada oculta e será utilizada para classificar observações em y=+1 ou y=-1. Para pesos w 1 = 2, w 2 = 3 e viés w 0 = 1, a região de classificação é uma reta que passa nos pontos:

A (x 1 = -1/2, x 2 = 0) e (x 1 = 0, x 2 = -1/3) e classifica como -1 os pontos acima da reta;
B (x 1 = 1/2, x 2 = 0) e (x 1 = 0, x 2 = 1/3) e classifica como +1 os pontos acima da reta;
C (x 1 = -1/2, x 2 = 0) e (x 1 = 0, x 2 = -1/3) e classifica como +1 os pontos acima da reta;
D (x 1 = -1/2, x 2 = 0) e (x 1 = 0, x 2 = 1/3) e classifica como +1 os pontos acima da reta;
E (x 1 = 1/2, x 2 = 0) e (x 1 = 0, x 2 = -1/3) e classifica como -1 os pontos acima da reta.
ID 34998 Banco de Dados FGV 2022

Um analista de dados deseja criar um modelo para classificação de documentos em duas categorias: sigilosos e públicos. À sua disposição, existe um conjunto de dados com N documentos, dos quais uma fração α deles é sigilosa. O analista quer escolher uma fração β dos N documentos para pertencer ao conjunto de teste. O objetivo é garantir que cada uma das classes (documentos sigilosos e públicos) seja responsável, em média, por ao menos 10% do total de documentos. Essa restrição precisa ser válida tanto no conjunto de treino quanto no conjunto de teste. Um par (α,β) que satisfaz as restrições do analista é:

A ? = 20% e ? = 70%;
B ? = 30% e ? = 80%;
C ? = 40% e ? = 60%;
D ? = 60% e ? = 80%;
E ? = 70% e ? = 20%.
ID 34997 Banco de Dados FGV 2022

Um analista do TCU gostaria de aplicar um modelo de Latent Dirichlet Allocation (LDA) em um conjunto de textos. A alternativa que melhor descreve o resultado do modelo é:

A uma lista de tópicos, cada um com um título diferente;
B uma lista das palavras mais importantes no conjunto de documentos;
C cada documento é classificado em somente um tópico, onde cada tópico é formado por uma lista de palavras;
D cada documento possui uma distribuição de probabilidade de pertencer a algum dos tópicos, onde cada tópico é formado por uma lista de palavras e cada palavra pertence a somente um tópico;
E cada documento possui uma distribuição de probabilidade de pertencer a algum dos tópicos, onde cada tópico é formado por uma distribuição de probabilidade sobre todas as palavras presentes nos documentos.
ID 34996 Programação R FGV 2022

A tabela presente no código em R abaixo apresenta a quantidade de processos analisados por três analistas (denotados por A1, A2 e A3) em diferentes anos. dados = tibble::tibble(Analista=c(“A1”, “A1”, “A1”, “A2”, “A2”, “A3”, “A3”, “A3”), Ano=c(2018,2019,2020,2019,2020,2018,2019,2020), Processos=c(10,15,20,25,20,8,7,12)) Um programador roda o código abaixo em R. tidyr::pivot_wider(data=dados, names_from=”Analista”, values_from=”Processos”) Os valores esperados na primeira linha do objeto resultante do comando acima são:

A 2018, 10, NA, 8;
B A1, 10, 15, 20;
C A1, 2018, 10;
D 2018, 18;
E A2, 2019, 25.
ID 34995 Direito Digital Disposições Preliminares da LGPD FGV 2022

Conjuntos de dados identificados de pessoas são úteis em pesquisas, ao mesmo tempo que são motivo de preocupação em relação à privacidade das pessoas naturais envolvidas. A classificação de atributos identificadores ajuda a priorizar atividades de desidentificação para alavancar a pesquisa sob a observância da LGPD. São exemplos: a) de identificadores explícitos, b) de identificadores sensíveis e c) de quasi identificadores:

A a) CNH – Carteira Nacional de Habilitação, b) número do telefone celular e c) endereço;
B a) CPF – Cadastro de Pessoas Físicas, b) quadro clínico e c) gênero;
C a) RG – Registro Geral, b) escolha política e c) registro de doença rara;
D a) data de nascimento, b) endereço de e-mail e c) endereço;
E a) CPF – Cadastro de Pessoas Físicas, b) município de residência e c) time de futebol preferido.