Um estudo estatístico foi realizado para testar a hipótese nula H 0 : μ ≤ 37 contra a hipótese alternativa H 1 : μ > 37, em que μ denota a média populacional. Nesse estudo, que foi efetuado mediante amostragem aleatória simples de tamanho n = 30, obteve-se uma média amostral igual a 38 e variância amostral igual a 750.
Com base nessa situação hipotética, e supondo que a população siga uma distribuição normal, julgue os seguintes itens, sabendo que P(T > 1,7) = 0,05, em que T segue uma distribuição t de Student com 29 graus de liberdade.
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Texto associado
Um estudo estatístico foi realizado para testar a hipótese nula H 0 : μ ≤ 37 contra a hipótese alternativa H 1 : μ > 37, em que μ denota a média populacional. Nesse estudo, que foi efetuado mediante amostragem aleatória simples de tamanho n = 30, obteve-se uma média amostral igual a 38 e variância amostral igual a 750.
Com base nessa situação hipotética, e supondo que a população siga uma distribuição normal, julgue os seguintes itens, sabendo que P ( T > 1,7) = 0,05, em que T segue uma distribuição t de Student com 29 graus de liberdade.
Com base nessa situação hipotética, e supondo que a população siga uma distribuição normal, julgue os seguintes itens, sabendo que P ( T > 1,7) = 0,05, em que T segue uma distribuição t de Student com 29 graus de liberdade.
Se o tamanho da amostra fosse maior que 30, então o valor da probabilidade P ( T > 1,7) seria superior a 0,05.
Texto associado
Com relação ao clima e à cultura organizacionais, bem como à gestão da mudança no contexto das organizações, julgue os seguintes itens.
As mudanças organizacionais podem ser implementadas sem necessidade de um planejamento detalhado, uma vez que elas impactam positivamente o clima de uma organização e geralmente envolvem melhorias facilmente percebidas.
Texto associado
Determinado tribunal do trabalho editou uma súmula jurisprudencial prevendo que empregado pode deixar de comparecer ao serviço, sem prejuízo do salário, por oito dias consecutivos em caso de nascimento de filho.
A partir dessa situação hipotética, julgue os itens que se seguem, com base nas disposições da Consolidação das Leis do Trabalho (CLT).
A partir dessa situação hipotética, julgue os itens que se seguem, com base nas disposições da Consolidação das Leis do Trabalho (CLT).
A CLT prevê expressamente que o empregado pode deixar de comparecer ao serviço, sem prejuízo do salário, por cinco dias consecutivos em caso de nascimento de filho.
Texto associado
Julgue os itens a seguir, que tratam de engenharia de requisitos, CSS, PWA e HTTPS.
Ao se utilizar o HTTPS, uma sequência de passos denominada handshake precisa ser realizada para garantir a segurança da comunicação entre as partes.
Texto associado
Welcome To the Next Generation Of Business Intelligence
The Business Intelligence (BI) industry has long promised a future where every worker can use data to make smarter business decisions. Although that promise continues to be out of reach for most companies, the industry has come a long way over the past few decades, and we believe we are on the cusp of a new generation of BI that will finally turn that promise into reality.
Business Intelligence is built on an old data culture that relies on technical experts. In the early days of reporting, those experts were called IT. As technology evolved and tools became easier, the progression of BI moved to reports and dashboards delivered by new experts—analysts. This made analytics more accessible, but still didn’t make self-service data insights a reality across the business. Here’s why: Instead of using technology to put data in front of people where they already are working, we continue to ask people to leave their business apps and turn to dedicated tools or dashboards for answers.
This process is disruptive and inefficient, and often causes users to write it off completely. Dashboards don’t have built-in analytics processes; they share information but do not provide recommended courses of action at the right moment or in a decision maker’s workflow. Business professionals want exactly that: They want a final answer and recommendations on what to do next. They would rather have data and actionable insights come in easily digestible bites versus needing to dig for answers in dashboards and reports. And the truth is they are digging; dashboards are often too broad to address multiple questions, too difficult to customize, and frankly, have too many insights.
For analytics to advance, we must extend dashboards or deliver personalized intelligence to more decision makers. In fact, experts predict that “dashboards will be replaced with automated, conversational, mobile and dynamically generated insights customized to a user’s needs and delivered to their point of consumption. This shifts the insight knowledge from a handful of data experts to anyone in the organization.” Now, instead of wasting time jumping from where the data resides (in dashboards) to where work is done, embedded analytics enables users to do both simultaneously: get insights and take action.
Internet: (adapted).
Based on the preceding text, judge the following items.
The Business Intelligence (BI) industry has long promised a future where every worker can use data to make smarter business decisions. Although that promise continues to be out of reach for most companies, the industry has come a long way over the past few decades, and we believe we are on the cusp of a new generation of BI that will finally turn that promise into reality.
Business Intelligence is built on an old data culture that relies on technical experts. In the early days of reporting, those experts were called IT. As technology evolved and tools became easier, the progression of BI moved to reports and dashboards delivered by new experts—analysts. This made analytics more accessible, but still didn’t make self-service data insights a reality across the business. Here’s why: Instead of using technology to put data in front of people where they already are working, we continue to ask people to leave their business apps and turn to dedicated tools or dashboards for answers.
This process is disruptive and inefficient, and often causes users to write it off completely. Dashboards don’t have built-in analytics processes; they share information but do not provide recommended courses of action at the right moment or in a decision maker’s workflow. Business professionals want exactly that: They want a final answer and recommendations on what to do next. They would rather have data and actionable insights come in easily digestible bites versus needing to dig for answers in dashboards and reports. And the truth is they are digging; dashboards are often too broad to address multiple questions, too difficult to customize, and frankly, have too many insights.
For analytics to advance, we must extend dashboards or deliver personalized intelligence to more decision makers. In fact, experts predict that “dashboards will be replaced with automated, conversational, mobile and dynamically generated insights customized to a user’s needs and delivered to their point of consumption. This shifts the insight knowledge from a handful of data experts to anyone in the organization.” Now, instead of wasting time jumping from where the data resides (in dashboards) to where work is done, embedded analytics enables users to do both simultaneously: get insights and take action.
Internet: (adapted).
Based on the preceding text, judge the following items.
Technical experts, who were previously called IT, had no influence in the construction of BI.
Texto associado
Com respeito à matriz A = ( 0 2 2 0 ) , julgue os itens a seguir.
Os autovalores de A são -2 e +2.
Texto associado
Tendo como referência conceitos e princípios de DevOps e DevSecOps, julgue os itens a seguir, relativos aos 6 Cs.
A implantação contínua se refere ao lançamento automático das mudanças feitas por um desenvolvedor, do repositório à produção, as quais podem ser utilizadas por clientes.
Texto associado
Julgue os itens seguintes a respeito de operações logísticas, modo de transporte, logística 4.0 e transformação digital.
É recomendável a utilização do transporte aéreo para mercadorias de alto valor agregado por se tratar de uma modalidade de transporte mais rápida, que comporta maior capacidade de carga e cujos valores de frete são vantajosos em relação aos outros modais.
Texto associado
No que se refere às bibliotecas Numpy, Pandas, Matplotlib e Scipy, julgue os itens subsequentes.