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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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ID 30128 Estatística Inferência Estatística FGV 2024

Suponha que uma população tenha altura média igual a 1,70 m com desvio padrão igual a 0,1 m. Considere: F 0,0 =0,500; F 0,5 =0,691; F 1,0 =0,841; F 1,5 =0,933; F 2,0 =0,977; F 2,5 =0,994; F 3,0 =0,999, onde F x é a função acumulada da distribuição normal padrão. O intervalo de confiança que contém aproximadamente 95% da população é:

A [1,65m; 1,75m];
B [1,60m; 1,80m];
C [1,55m; 1,85m];
D [1,50m; 1,90m];
E [1,45m; 1,95m].
ID 1508 Estatística Medidas de Posição AOCP 2024

Considere uma amostra aleatória com tamanho n = 5 do tempo de conclusão de processos, em meses, de indivíduos que respondem a processos em uma determinada Vara Federal: 2, 3, 1, 5, 3. Então, é correto afirmar que a variável tempo de conclusão de processos pode ser descrita pelas estatísticas amostrais média, mediana, desvio-padrão e coeficiente de variação cujos valores são, respectivamente:

A 3,0 3,5 1,502 50,07%.
B 2,5 3,3 1,482 49,71%.
C 2,7 2,9 1,500 51,12%.
D 2,8 3,0 1,483 52,96%.
E 2,6 2,8 1,301 48,91%.
ID 1507 Estatística Medidas de Dispersão Amplitude AOCP 2024

O Coeficiente de Variação é uma medida relativa de dispersão e é usado para comparar a variabilidade de duas amostras de dados distintas. Assim, uma regra básica para se usar o Coeficiente de Variação é que

A as duas amostras tenham médias diferentes.
B as duas amostras tenham a mesma distribuição normal.
C as duas amostras tenham quartis diferentes.
D as duas amostras tenham o mesmo tamanho.
E as duas amostras tenham médias iguais.
ID 1506 Estatística Tipos de variáveis AOCP 2024

Na Análise de Componentes Principais, conceitua-se algebricamente Componentes Principais como combinações lineares particulares não correlacionadas das p variáveis aleatórias X 1 , X 2 , ... , X p que compõem o vetor aleatório X . Também é correto afirmar que

A geometricamente essas combinações lineares representam a seleção de um novo sistema de coordenadas obtido por rotação do sistema original com X 1 , X 2 , ... , X p como eixos. Os novos eixos Y 1 , Y 2 , ... ,Y p representam as direções com variabilidade mínima e fornecem uma descrição completa do sistema mediano.
B geometricamente essas combinações lineares representam a seleção de um novo sistema de coordenadas obtido por rotação do sistema original com X 1 , X 2 , ... , X p como eixos. Os novos eixos Y 1 , Y 2 , ... ,Y p representam as direções com variabilidade máxima e fornecem uma descrição mais simples e mais parcimoniosa da estrutura de covariância.
C geometricamente essas combinações lineares representam a seleção de um novo sistema de coordenadas obtido da transformação do sistema original com X 1 , X 2 , ... , X p como eixos em um novo sistema com eixos Y 1 , Y 2 , ... ,Y p que representam as direções mutuamente dependentes duas a duas.
D geometricamente essas combinações lineares representam a seleção de um novo sistema de coordenadas obtido da transformação do sistema original com X 1 , X 2 , ... , X p como eixos em um novo sistema com eixos Y 1 , Y 2 , ... ,Y p tais que, quando se extrai m < p Componentes Principais, se alcança uma maior explicação quanto à variabilidade dos dados.
E geometricamente essas combinações lineares representam a seleção de um novo sistema de coordenadas obtido da transformação do sistema original com X 1 , X 2 , ... , X p como eixos em um novo sistema com eixos Y 1 , Y 2 , ... ,Y p que representam direções que cortam transversalmente os eixos originais.
ID 1505 Matemática AOCP 2024

Em um círculo de raio 2 m, foi marcado um setor circular com um ângulo de abertura α =72 0 .Uma pessoa dispara uma seta muito fina contra o círculo. Então, assumindo o valor de π = 3,1416,é correto afirmar que, dado que a seta atingiu o círculo, a probabilidade de ter acertado o setor é

A 25%.
B 31,1416%.
C 18%.
D 50%.
E 20%.
ID 1504 Estatística Probabilidade condicional AOCP 2024

Considere E1 e E2 dois eventos aleatórios associados a um experimento, supondo que P(E1) = 0,4 enquantoP(E1UE2) = 0,8 e P(E2) = p,então, o valor de p para que E1 e E2 sejam mutuamente exclusivos e o valor de p para que E1 e E2 sejam independentes são, respectivamente,

A p = 0,3 e p = 0,650.
B p = 0,5 e p = 0,500.
C p = 0,4 e p = 0,666.
D p = 0,3 e p = 0,500.
E p = 0,4 e p = 0,650.
ID 1503 Matemática AOCP 2024

Em determinada Vara Federal foram condenados 80 indivíduos processados por peculato e 20 outros indivíduos condenados por corrupção ativa. Um juiz resolve entrevistar dois

( 02 ) condenados dessa Vara Federal e escolhe, aleatoriamente, sem reposição da lista de processos, dois

( 02 ) condenados. Então, a probabilidade do evento T = {o 2º escolhido da amostra ser um condenado por corrupção ativa} é

A 0,200.
B 0,638.
C 0,600.
D 0,250.
E 0,362.
ID 1502 Estatística Estatística descritiva análise exploratória de dados AOCP 2024

Seja a amostra aleatória de variável aleatória X que tem distribuição normal com média μ e variância σ 2 , N( μ , σ 2 ) , [x 1 , x 2 , ... , x n ], então, é correto afirmar que a Variância e o Erro Quadrático Médio do estimador de Máxima Verossimilhança (EMV) do parâmetro σ 2 são, respectivamente,

A ? 4 / n 2 2(n – 1) e (2n – 1 / n 2 ) ? 4
B ? 4 / n 2 e (2n – 1 / n 2 ) ? 2
C 2? 4 / n 2 e (2n – 1 / n 2 ) ? 2
D ? 4 / n 2 e (n – 2 / n 2 ) ? 2
E ? 2 / n 2 2(n-1) e (2n – 1 / n 2 ) ? 2
ID 1501 Estatística Estatística descritiva análise exploratória de dados AOCP 2024

O estatístico de uma Vara Federal necessita verificar se a idade média dos condenados por prevaricação e a dos condenados por corrupção passiva são iguais. Para isso tomou amostras aleatórias de tamanhos: n 1 = 15 de condenados por prevaricação e n 2 = 20 condenados por corrupção passiva. As amostras forneceram as estatísticas: média amostralx̄ 1 =25 anos e desvio-padrão amostral s 1 = 2 anos do grupo da prevaricação ex̄ 2 = 31anos e desvio-padrão amostral s 2 = 3,5 anos do grupo da corrupção passiva. Verificou-se, aplicando os testes, que as amostras eram provenientes de distribuição normal, mas com variâncias desconhecidas e diferentes. Então, foi aplicado o teste adequado à situação e obteve-se, para a estatística do teste, o valor

A estatística do teste = -5,412.
B estatística do teste = -7,325.
C estatística do teste = -6,399.
D estatística do teste = 0.
E estatística do teste = 0,253.