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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 180368 Estatística Testes de Hipóteses FCC 2026

Um fiscal de tributos considera um teste de hipóteses estatístico para avaliar uma política pública, em que a Hipótese Nula (H0) assume que a política não teve efeito na taxa de inadimplência. Um Erro Tipo I é

A concluir que a política reduziu a inadimplência, quando na verdade ela não produziu efeito algum.
B a probabilidade de o teste identificar corretamente um efeito real quando ele existe (Poder do Teste).
C concluir que a política foi ineficaz, quando na verdade ela reduziu a inadimplência.
D a diferença natural e esperada entre a estatistica da amostra e o parâmetro real da população (erro de amostragem).
E manter a Hipótese Nula (afirmar que nada mudou), quando ela é, na verdade, falsa.
ID 180367 Geografia Agricultura FCC 2026

A produção agropecuária brasileira é marcada por forte concentração de cultivos. Por exemplo, metade da produção brasileira desse cultivo veio de apenas lrês microrregiões em 2023: Parecis e Alto Teles Pires, no Mato Grosso, e Barreiras, na Bahia.

(Disponível em: uu ombrapa.br. Adaptado)

A notícia faz referência ao cultivo de

A cana-de-açúcar.
B eucalipto.
C café.
D laranja.
E algodão.
ID 180366 Matemática FCC 2026

No mês de dezembro, uma escola preparatória ofereceu 4 cursos: C1, C2, C3 e C4. Esses cursos foram distribuídos em 5 turmas, T1, T2, T3, T4 e T5, de maneira que em cada turma foram ministrados exatamente 2 dos cursos. Em duas turmas quaisquer não foram ministrados os mesmos dois cursos; o curso C2 não foi ministrado na turma T3 e nem na turma T4, e o curso C3 foi ministrado na turma T2 e em outras duas turmas. O curso C1 foi oferecido nas turmas T2, T3 e T5.

Defina m como o total de oferecimentos do curso C3 nas turmas T1, T2 e T3 e defina n como o total de oferecimentos do curso CA4 nas turmas T1, T2 e T3. A soma m + n é igual à

A 1
B 2
C 3
D 4
E 5
ID 180365 Tecnologia da Informação Kanban FCC 2026

Uma Secretaria da Fazenda utiliza Kanban para gerenciar a fila de demandas da área de TI relacionada à fiscalização eletrônica, como ajustes em regras de validação de NF-e, correções em cruzamentos da EFD ICMS/IPI e melhorias em relatórios analíticos com o objetivo de aumentar a previsibilidade das entregas, reduzir acúmulo de trabalho e melhorar o fluxo contínuo das atividades. Para isso, a equipe que acompanha as métricas operacionais e aplica os princípios do método deve considerar que, na aplicação prática,

A a principal métrica do Kanban é a taxa de utilização individual dos membros da equipe, pois o método prioriza eficiência local; o fluxo é avaliado pela quantidade de tarefas iniciadas, independentemente de sua conclusão.
B as mudanças no processo no Kanban só podem ocorrer ao final de períodos previamente definidos, sendo as métricas de fluxo utilizadas para relatórios históricos, não impactando na gestão diária das demandas.
C o Kanban exige iterações com duração fixa e planejamento formal no início de cada ciclo, utilizando velocidade ( velocity ) como principal métrica para prever a capacidade da equipe ao longo do tempo.
D o limite de trabalho em progresso (WIP) é definido para fins de controle gerencial, não influenciando diretamente o tempo de entrega; métricas como lead time e cycle time são secundárias em relação ao volume total de demandas concluídas.
E o Kanban orienta a visualização do fluxo de trabalho e a limitação do WIP para melhorar a fluidez das atividades; métricas como lead time, cycle time e throughput apoiam decisões de melhoria contínua no atendimento às demandas fiscais.
ID 180357 Tecnologia da Informação Scrum FCC 2026

Em uma Secretaria da Fazenda, a área de TI conduz projetos de desenvolvimento e evolução de sistemas corporativos, como módulos de arrecadação, fiscalização eletrônica e integração com o SPED - Sistema Público de Escrituração Digital. Parte desses projetos possui requisitos bem definidos e estabilidade normativa, enquanto outros demandam adaptações frequentes em função de mudanças legais e necessidades da fiscalização. A não atenção às características específicas que distinguem modelos de gestão de projetos tradicionais daquelas dos métodos ágeis pode conduzir ao sucesso ou ao fracasso do projeto. Para a aplicação da metodologia correta, a equipe técnica deve considerar que

A a principal diferença entre métodos tradicionais e ágeis está no uso de ferramentas tecnológicas, sendo que métodos ágeis exigem plataformas específicas de automação e os modelos tradicionais dependem de controles manuais e relatórios físicos.
B métodos tradicionais e ágeis em projetos de TI no setor público apresentam abordagens idênticas quanto ao tratamento de riscos, comunicação com stakeholders e gestão de mudanças, diferenciando-se apenas na nomenclatura das etapas do projeto.
C os modelos tradicionais priorizam planejamento detalhado e definição prévia de escopo, sendo mais adequados a projetos com requisitos estáveis e baixa incerteza; os métodos ágeis trabalham com ciclos curtos e incrementais, aceitam mudanças ao longo do projeto e enfatizam a colaboração contínua com o usuário.
D os métodos ágeis eliminam a fase de planejamento e documentação, focando na entrega de código funcional, enquanto os modelos tradicionais são incompatíveis com qualquer tipo de revisão de requisitos após o início do projeto.
E as entregas nos modelos tradicionais ocorrem de forma contínua e incremental, permitindo ajustes frequentes, enquanto os métodos ágeis concentram a entrega ao final do projeto para garantir estabilidade arquitetural e conformidade institucional.
ID 180356 Legislação Estadual, Distrital e Municipal Mato Grosso - MT FCC 2026
Texto associado
Atenção : Para responder às questões de números 46 a 55 considere o Regulamento do ICMS do Estado do Mato Grosso (RICMS/MT) aprovado pelo Decreto (MT) nº 2.212/2014.

Será exigido o ICMS da saída de mercadoria, inicialmente não exigido, sob alegação de saída para exportação, segundo a RICMS/MT, na hipótese de

A a empresa comercial exportadora ou o comerciante atacadista, que houver adquirido a mercadoria com o fim específico de exportação para o exterior, não efetivar a exportação no prazo de 30 dias contados da data da emissão da Nota Fiscal pela vendedora, com acréscimos de juros de mora e multa.
B o montante efetivamente exportado, findo o prazo de um ano, contado da remessa inicial, ser maior ou menor do que o remetido para fins de exportação, considerados os estoques iniciais e finais do período, as diferenças de pesagem, a umidade, a perda ou o ganho natural de peso dos produtos e a quantidade retida pela Receita Federal.
C remessa de mercadorias para formação de lote em armazém não alfandegado, localizado fora do Estado do Mato Grosso, em outra unidade federada, com objetivo de exportação, ainda que atendidas as demais condições previstas no referido Regulamento.
D perda, furto, roubo, incêndio, calamidade, perecimento e sinistro da mercadoria, antes do embarque para o exterior.
E produtos primários e semielaborados, que não atendam aos requisitos para serem classificados como produtos industrializados.
ID 180355 Filosofia FCC 2026

Durante a fiscalização tributária de uma empresa, o Auditor Fiscal constata que (I) a receita declarada é inferior à movimentação bancária; (II) o contador alega que é injusto exigir o cumprimento integral das obrigações acessórias porque a carga tributária brasileira é excessiva; e (III) o administrador afirma que empresas que sonegam em crise econômica estão apenas se defendendo. Considerando a distinção filosófica entre juízos de fato e juízos de valor, o que consta em

A I, II e III são juízos de valor, pois toda análise fiscal envolve julgamento moral sobre o comportamento do Auditor e do contribuinte.
B I é um juízo de fato, pois se baseia em dados verificáveis e contestáveis, enquanto II e III são juízos de valor, por exprimirem avaliações normativas.
C I, II e III são juízos de fato, pois se referem a situações fáticas verificáveis e contestáveis no contexto econômico e administrativo.
D II e III são juízos de fato, pois dizem respeito a avaliações sobre práticas que podem ser confirmadas ou refutadas empiricamente.
E I é um juízo de valor, pois atribui responsabilidade pela conduta da empresa, enquanto II e III são juízos de fato, por expressarem opiniões comuns e ordinárias.
ID 180213 Estatística Testes de Hipóteses FCC 2026

Uma Secretaria da Fazenda utiliza um sistema analítico para identificar subdeclaração de receitas. O sistema funciona testando a conformidade dos dados de um contribuinte contra um padrão esperado (Hipótese Nula). O analista de TI, ao configurar 08 parâmetros do teste, interpretar os resultados para decidir se uma auditoria presencial será aberta e fundamentar a fiscalização tecnicamente deve considerar que

A a estatistica descritiva (média e desvio padrão) toma os testes de hipóteses e o p-valor desnecessários, pois qualquer valor fora de dois desvios padrão deve ser considerado fraude comprovada, sem necessidade de inferência probabilistica.
B o Erro Tipo I e o Erro Tipo II são falhas exclusivas do algoritmo de inteligência artificial e não podem ser controlados ou minimizados pelo analista através do ajuste do nível de significância (alfa) do teste.
C a hipótese alternativa (H_1) seja formulada como a situação de normalidade, enquanto a hipótese nula (H_0) deve expressar a fraude, nesse cenário, o Erro Tipo 1 ocorre quando o sistema falha em detectar uma irregularidade real.
D o p-valor representa a probabilidade exata de o contribuinte ser inocente; portanto, ao encontrar um p-valor elevado, à sistema deve automaticamente gerar um alerta de fraude para evitar a ocorrência do Erro Tipo II.
E a hipótese nula (H_0) é a afirmação de “não imegularidade” a ser testada, o p-valor mede quão compatíveis os dados observados são com essa hipótese, sendo que o Erro Tipo 1 ocorre ao acusar indevidamente um contribuinte (rejeitar H_0 verdadeira) e o Erro Tipo II ocorre ao liberar um fraudador (não rejeitar H_0 falsa).
ID 180204 Direito Tributário Base de Cálculo e Alíquotas FCC 2026

De acordo com a redação dada pela Emenda Constitucional nº 132, de 20 de dezembro de 2023, relativamente ao Imposto sobre a Propriedade de Veículos Automotores — IPVA, a Constituição Federal prevê que

A esse imposto não incidirá sobre a propriedade de veículos automotores aquáticos, que efetuem o transporte de pessoas enfermas ou que prestem serviços de combate ao fogo na região amazônica, assim definidos em lei complementar federal.
B esse imposto poderá ter alíquotas diferenciadas em função do impacto ambiental, mas não incidirá sobre plataformas destinadas à exploração de petróleo em águas territoriais brasileiras, sempre que elas forem suscetíveis de se locomoverem na água, por meios próprios.
C esse imposto não incidirá sobre a propriedade de aeronaves que efetuem o transporte de pessoas enfermas ou que prestem serviços de combate ao fogo nos rios da região amazônica, ou que supervisionem as áreas de reservas florestais e indígenas localizadas nas proximidades das fronteiras internacionais do Brasil.
D as alíquotas máxima e mínima do imposto serão fixadas por meio de Resolução do Senado Federal.
E são equiparadas a balsas as jangadas com capacidade para mais de quinze pessoas, que prestem exclusivamente serviços de travessia a pessoas em rios e lagos que façam a divisa entre dois ou mais Estados federados, ou o Distrito Federal.
ID 180160 Estatística Análise de Resíduos FCC 2026

Uma Administração Tributária desenvolveu um modelo de aprendizado supervisionado para prever o risco de inadimplência tributária de contribuintes, com o objetivo de priorizar ações de fiscalização. Observou-se que o modelo apresenta excelente desempenho no conjunto de treinamento, mas desempenho significativamente inferior quando aplicado a novos contribuintes (conjunto de teste). Nesse caso, está ocorrendo

A multicolinearidade, pois as variáveis explicativas são correlacionadas.
B erro de amostragem, pois a amostra é pequena.
C underfitting , pois o modelo é excessivamente simples.
D overfitting , pois o modelo capturou ruido específico da base de treino.
E heterocedasticidade, pois a variância dos erros não é constante.