Questões de Concurso
Sobre análise multivariada em estatística
Foram encontradas 222 questões
Ano: 2026
Banca:
Marinha
Órgão:
MARINHA
Prova:
Marinha - 2026 - MARINHA - Professor EBTT - Oceanografia Física |
Q4162701
Estatística
Uma técnica usual para compreender a variabilidade de
dados de séries temporais espaçados irregularmente em
um mapa é conhecida como Empirical Orthogonal
Function (EOF). Sobre a referida análise, assinale a opção
correta.
Ano: 2026
Banca:
FURB
Órgão:
Prefeitura de Governador Celso Ramos - SC
Prova:
FURB - 2026 - Prefeitura de Governador Celso Ramos - SC - Analista de Recursos Humanos |
Q4119384
Estatística
Um psicólogo organizacional aplicou um questionário de
clima organizacional com 40 itens em uma amostra de
500 servidores. Para verificar a estrutura fatorial do
instrumento, ele realizou uma análise fatorial exploratória
(AFE) com rotação varimax, obtendo 5 fatores com
autovalores > 1, explicando 62% da variância total. No
entanto, os itens de um dos fatores tinham cargas
cruzadas (cross-loadings ) acima de 0,40 em dois outros
fatores. Com base nos critérios de Hair et al. (2014) para
validade de construto, a decisão metodológica mais
rigorosa é:
Ano: 2026
Banca:
INSTITUTO AOCP
Órgão:
IF-CE
Prova:
INSTITUTO AOCP - 2026 - IF-CE - Professor EBTT - Teoria da Computação |
Q4098366
Estatística
Um Professor do IFCE solicita que os alunos
analisem dados numéricos coletados por sensores
no campus, sem rótulos ou categorias prédefinidas.
O objetivo é identificar automaticamente
agrupamentos naturais nos dados, revelando
padrões de similaridade sem utilizar informações
externas. Para isso, o docente orienta que os
estudantes escolham, entre os algoritmos
estudados, aquele adequado para realizar
clusterização em contexto não supervisionado.
Diante desse contexto, assinale a alternativa que
apresenta corretamente o algoritmo que os alunos
devem escolher.
Q4089520
Estatística
Na análise de agrupamentos, existem várias
medidas que podem ser utilizadas como medidas
de distância ou dissemelhança entre os elementos
de uma matriz de dados. Além dessas medidas, é
possível ter uma visualização do processo de
agrupamento hierárquico por meio de gráficos.
Nesse sentido, é correto afirmar que o dendograma
pode ser feito aplicando
Q4089519
Estatística
A análise de componentes principais é uma técnica
de redução de dados em que o objetivo principal é
a construção de uma combinação linear das
principais variáveis que representa a totalidade.
Então, nesse tipo de análise, são aplicados os
seguintes gráficos:
Ano: 2026
Banca:
LEGALLE Concursos
Órgão:
SEPLAG-MG
Prova:
LEGALLE Concursos - 2026 - SEPLAG-MG - Pesquisador em Ciências Aplicadas e Políticas Públicas - Métodos Quantitativos Aplicados à Gestão Pública |
Q4077041
Estatística
Uma Fundação Pública foi incumbida de
analisar dados socioeconômicos de municípios, considerando variáveis como renda per capita, índice de escolaridade e acesso a saneamento básico. O objetivo e identificar grupos de municípios com características semelhantes, sem a existência de categorias previamente definidas,
permitindo a segmentação para políticas públicas mais
específicas. Considerando os tipos de algoritmos de
aprendizado de máquina, assinale a alternativa que
apresenta um algoritmo adequado para realizar essa
tarefa.
Ano: 2026
Banca:
FCC
Órgão:
SEFAZ-GO
Prova:
FCC - 2026 - SEFAZ-GO - Auditor Fiscal da Receita Estadual - Conhecimentos Específicos |
Q4067464
Estatística
Uma Secretaria Estadual analisa contribuintes do ICMS com variáveis numéricas contínuas padronizadas (faturamento, variação
intermensal, frequência de retificações e uso de créditos), sem conhecimento prévio do número de grupos, e deseja obter uma
estrutura hierárquica interpretável para priorização de auditorias. A combinação técnica que atende ao cenário descrito é
Q3968388
Estatística
Considere a matriz de confusão abaixo, obtida a partir da avaliação de um classificador binário, em que
a classe Positiva é a classe de interesse:
Com base nesses dados, tem-se que
Com base nesses dados, tem-se que
Q3968379
Estatística
Considere um conjunto de dados multidimensional, desprovido de rótulos, no qual se observam
agrupamentos com densidades distintas, geometrias não convexas e a presença relevante de ruído. Diante
desse cenário, um analista compara diferentes técnicas de agrupamento, levando em conta seus
pressupostos teóricos, os critérios adotados para formação dos grupos e suas limitações intrínsecas. Diante
dessas características, a técnica de agrupamento que melhor modela o cenário descrito é
Q3968376
Estatística
Considere as seguintes afirmativas sobre algoritmos e técnicas utilizadas em aprendizado não
supervisionado, especialmente no contexto de clusterização:
I. K-Means, DBSCAN e Gaussian Mixture Models (GMM) são métodos amplamente empregados para tarefas de clusterização, embora se baseiem em pressupostos estatísticos e geométricos distintos.
II. DBSCAN e Mean-Shift são algoritmos que não exigem a definição prévia do número de clusters, pois os identificam implicitamente, a partir da densidade dos dados ou da estimação de modos da distribuição.
III. Critérios de informação como Akaike Information Criterion (AIC) e Bayesian Information Criterion (BIC), bem como heurísticas como o método do Elbow, são utilizados como técnicas auxiliares para apoiar a escolha do número adequado de clusters em determinados algoritmos.
É (são) verdadeira(s) a(s) alternativa(s):
I. K-Means, DBSCAN e Gaussian Mixture Models (GMM) são métodos amplamente empregados para tarefas de clusterização, embora se baseiem em pressupostos estatísticos e geométricos distintos.
II. DBSCAN e Mean-Shift são algoritmos que não exigem a definição prévia do número de clusters, pois os identificam implicitamente, a partir da densidade dos dados ou da estimação de modos da distribuição.
III. Critérios de informação como Akaike Information Criterion (AIC) e Bayesian Information Criterion (BIC), bem como heurísticas como o método do Elbow, são utilizados como técnicas auxiliares para apoiar a escolha do número adequado de clusters em determinados algoritmos.
É (são) verdadeira(s) a(s) alternativa(s):
Ano: 2026
Banca:
FCC
Órgão:
SEFAZ-SP
Prova:
FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Gestão Tributária - Conhecimentos Específicos (P3) |
Q3956766
Estatística
Uma Secretaria da Fazenda Estadual precisa analisar 500 mil declarações fiscais para identificar contribuintes com comportamento tributário similar, sem ter exemplos prévios de classificação. A equipe técnica deve agrupar as empresas considerando
apenas as características declaradas (receita, despesas, setor, localização) e descobrir padrões naturais nos dados.
A técnica mais adequada para essa tarefa é:
A técnica mais adequada para essa tarefa é:
Ano: 2026
Banca:
FADESP
Órgão:
SEFAZ-PA
Prova:
FADESP - 2026 - SEFAZ-PA - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - Conhecimentos Gerais |
Q3952838
Estatística
Em um problema de classificação binária, P representa a classe positiva e N representa a classe
negativa. A matriz de confusão a seguir apresenta as linhas como classes reais e as colunas como classes
preditas, com o número de instâncias (amostras) em cada caso.
Os valores de precisão e recall para a classe P, nessa ordem, são
Os valores de precisão e recall para a classe P, nessa ordem, são
Q3947199
Estatística
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
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Câmara dos Deputados
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - Câmara dos Deputados - Técnico Legislativo - Especialidade: Assistente Legislativo e Administrativo - Código: CD-AL- 026 |
Q3932862
Estatística
No que se refere aos processos de ETL (extract, transform, load) e a técnicas de pré-processamento de dados para classificação e visualização de dados, julgue o próximo item.
A análise PCA (análise de componentes principais) é utilizada para simplificar os dados e reduzir o ruído, pois tende a equilibrar as dimensões que têm valores mais extremos (outliers).
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SEFAZ-PR
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - SEFAZ-PR - Agente Fazendário Estadual - Função: Profissional de Tecnologia da Informação |
Q3906944
Estatística
Em uma secretaria de fazenda, analistas de dados buscam
identificar perfis de contribuintes com padrões semelhantes de
comportamento tributário, de modo a orientar auditorias fiscais
preventivas. Nesse contexto, a escolha do método analítico deve
considerar a ausência de rótulos previamente definidos e o grande
volume de atributos numéricos e categóricos associados às
declarações.
A partir da situação anterior, assinale a opção em que é corretamente descrita a técnica mais adequada para a finalidade pretendida pelos analistas de dados em questão.
A partir da situação anterior, assinale a opção em que é corretamente descrita a técnica mais adequada para a finalidade pretendida pelos analistas de dados em questão.
Q3900044
Estatística
Máquina de vetores de suporte (SVM - Support Vector Machine) e redes neurais, em suas
abordagens clássicas, são ambos métodos de aprendizagem, mas com filosofias diferentes. Abaixo
escolha a alternativa que não é uma similaridade entre os métodos.
Q3900037
Estatística
O k-means é um método de agrupamento simples. Apesar de apresentar limitações importantes, de
modo geral, um ponto forte deste método é ser:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
AL-GO
Prova:
FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Ciência de Dados |
Q3880230
Estatística
Martinha, uma analista da ALEGO, desenvolveu o programa
Python (versão 3) que utiliza as bibliotecas numpy (2.0.2) e scikitlearn (versão 1.6.1) para realizar análise discriminante linear.
Analise o programa a seguir.
O resultado impresso é igual a
O resultado impresso é igual a
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |
Q3869752
Estatística
Uma equipe de ciência de dados está desenvolvendo um modelo
de classificação de inadimplência em um conjunto de dados
tabular com informações numéricas e categóricas de clientes
(renda, idade, histórico de crédito, limite etc.).
O conjunto está fortemente desbalanceado: apenas 3% dos registros pertencem à classe denominada inadimplente. O time deseja aumentar a quantidade de exemplos da classe minoritária sem simplesmente duplicar registros existentes, gerando novas amostras sintéticas entre os pontos reais da classe positiva, para reduzir o risco de overfitting associado ao oversampling ingênuo.
A técnica de balanceamento de classes adequada para esse cenário é:
O conjunto está fortemente desbalanceado: apenas 3% dos registros pertencem à classe denominada inadimplente. O time deseja aumentar a quantidade de exemplos da classe minoritária sem simplesmente duplicar registros existentes, gerando novas amostras sintéticas entre os pontos reais da classe positiva, para reduzir o risco de overfitting associado ao oversampling ingênuo.
A técnica de balanceamento de classes adequada para esse cenário é:
Q3757858
Estatística
Em um estudo sobre a qualidade da água de um rio, foram
monitoradas 12 variáveis físico-químicas e abundâncias de 15
espécies de insetos aquáticos em 20 pontos de amostragem ao
longo de 12 meses. O pesquisador deseja identificar padrões
espaciais e temporais nos dados, bem como as variáveis que mais
explicam a variação entre os pontos.
Nesse caso, o procedimento estatístico mais adequado seria
Nesse caso, o procedimento estatístico mais adequado seria
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