Questões de Estatística para Concurso - Página 42

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: UFAC Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - UFAC - Vestibular |

Q3928857 Estatística

Texto para a questão.

Um teste rápido para detecção de dengue foi aplicado a um grupo de 100 pessoas. Sabia-se previamente que 40% dessas pessoas estavam infectadas com o vírus. O resultado do teste foi falso positivo em 5% das pessoas não infectadas e falso negativo em 10% das infectadas.

Das informações presentes na situação hipotética apresentada, conclui-se que a eficiência do teste rápido foi de

A

85%.

B

90%.

C

92%.

D

93%.

E

95%.

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Q3928574

Ano: 2026 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Valparaíso de Goiás - GO Prova: IV - UFG - 2026 - Prefeitura de Valparaíso de Goiás - GO - Guarda Municipal |

Q3928574 Estatística

Analise a tabela a seguir.

Q18.png (176×168)

A tabela apresenta as notas obtidas por um grupo de alunos em uma prova e a quantidade de alunos que tirou cada nota. Considerando esses dados, qual é a mediana das notas?

A

5.

B

6.

C

7.

D

8.

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Q3926896

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926896 Estatística

Uma Secretaria da Fazenda estadual recebeu dados de todos os lançamentos de ICMS dos últimos 5 anos (valores, setores econômicos, municípios, regime tributário e situação do contribuinte). Antes de construir modelos preditivos de risco ou definir novas regras de fiscalização, a equipe decide realizar apenas uma etapa sistemática de resumo, visualização e detecção de padrões e outliers nos dados, sem ainda formular hipóteses formais ou treinar modelos. Esse trabalho inicial é caracterizado como

A

um exemplo de analytics prescritivo, pois o objetivo principal é recomendar ações específicas de fiscalização para cada contribuinte.

B

uma etapa de mineração de dados preditiva, focada em gerar automaticamente modelos de classificação de contribuintes de alto risco.

C

um processo típico de OLAP, em que se navega em cubos com dados consolidados, sem foco em gráficos e exploração detalhada de outliers.

D

uma etapa de análise exploratória de dados, focada em medidas-resumo e visualizações para entender distribuições e relações entre variáveis.

E

uma tarefa de aprendizado supervisionado, pois pressupõe rótulos de “fraude” ou “não fraude” para cada lançamento tributário.

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Q3926892

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926892 Estatística

Uma equipe de fiscalização está construindo um painel para monitorar contribuintes do ICMS. Para cada contribuinte, serão registradas as variáveis:
- Município_Domicílio (município de domicilio tributário).
- Classificação_Risco_Fiscal ((Baixo, Médio, Alto), definida por comitê de risco).
- Valor_Total_Autos_Últimos_12M (valor, em reais, dos autos de infração nos últimos 12 meses).
- Quantidade_Autos_Últimos_12M (número de autos nesse período)

Considerando a distinção entre dados qualitativos/quantitativos, discretos/contínuos e os níveis nominal, ordinal e razão, a classificação mais adequada para orientar a escolha de técnicas estatísticas e de modelagem é:

A

Município_Domicílio: qualitativa nominal; Classificação_Risco_Fiscal: qualitativa ordinal; Valor_Total_Autos_Últimos_12M: quantitativa contínua em escala intervalar; Quantidade_Autos_Últimos_12M: quantitativa discreta em escala de razão.

B

Município_Domicílio: qualitativa nominal; Classificação_Risco_Fiscal: qualitativa ordinal; Valor_Total_Autos_Últimos_12M: quantitativa contínua em escala de razão; Quantidade_Autos_Últimos_12M: quantitativa discreta em escala de razão.

C

Município_Domicílio: qualitativa nominal; Classificação_Risco_Fiscal: qualitativa nominal; Valor_Total_Autos_Últimos 12M: quantitativa contínua em escala de razão; Quantidade_Autos_Últimos_12M: quantitativa discreta em escala de razão.

D

Município_Domicílio: qualitativa nominal; Classificação_Risco_Fiscal: qualitativa ordinal; Valor_Total_Autos_Últimos_12M: quantitativa contínua em escala de razão; Quantidade_Autos_Últimos_12M: quantitativa discreta em escala nominal.

E

Município_Domicílio: qualitativa ordinal; Classificação_Risco_Fiscal: qualitativa ordinal; Valor_Total_Autos_Últimos_12M: quantitativa contínua em escala de razão; Quantidade_Autos_Últimos_12M: quantitativa discreta em escala de razão.

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Q3926198

Ano: 2026 Banca: OBJETIVA Órgão: Prefeitura de Segredo - RS Prova: OBJETIVA - 2026 - Prefeitura de Segredo - RS - Inspetor Tributário |

Q3926198 Estatística

Em uma empresa, foram registradas as idades de 10 funcionários do setor administrativo.

Imagem associada para resolução da questão

Sabendo que o gestor deseja analisar a mediana das idades do grupo, assinalar a alternativa que corresponde à mediana.

A

32,3

B

30,4

C

31,2

D

29,5

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Q3925029

Ano: 2026 Banca: Avança SP Órgão: Prefeitura de Jeriquara - SP Prova: Avança SP - 2026 - Prefeitura de Jeriquara - SP - Psicólogo |

Q3925029 Estatística

Na inferência estatística aplicada à pesquisa em psicologia, a decisão de rejeitar a Hipótese Nula (H0) quando ela é, na realidade, verdadeira (conhecido como falso positivo), constitui tecnicamente um erro do:

A

Tipo I.

B

Tipo II.

C

Padrão.

D

Amostral.

E

Sistemático.

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Q3923085

Ano: 2026 Banca: Prefeitura de Bauru - SP Órgão: Prefeitura de Bauru - SP Prova: Prefeitura de Bauru - SP - 2026 - Prefeitura de Bauru - SP - Auditor Fiscal Tributário |

Q3923085 Estatística

Os valores (em mil R$) de 10 serviços declarados por um contribuinte em um determinado período foram 18, 12, 25, 12, 37, 22, 12, 37, 15, 20. Com base nesses dados, considere as afirmações:
I. A média aritmética é superior a R$ 20 mil.
II. A mediana é igual a R$ 18,5 mil.
III. A moda é igual a R$ 37 mil.
IV. A amplitude total é maior que R$ 22 mil.
Assinale a alternativa CORRETA:

A

Apenas I e IV estão corretas.

B

Apenas I, II e IV estão corretas.

C

Apenas II, III e IV estão corretas.

D

I, II, III e IV estão corretas.

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Q3922605

Ano: 2026 Banca: FCPC Órgão: UFCA Prova: FCPC - 2026 - UFCA - Analista de Tecnologia da Informação / Área: Arquitetura e Desenvolvimento de Sistemas – Back-End |

Q3922605 Estatística

Considere um modelo supervisionado cuja função objetivo minimize o erro entre valores reais contínuos e valores preditos, bem como outro modelo cuja função objetivo minimize o erro de atribuição entre classes discretas. Esses dois problemas correspondem, respectivamente, às tarefas de:

A

Regressão e Classificação.

B

Classificação e Regressão.

C

Regressão Logística e Regressão Linear.

D

Regressão Linear e Regressão Logística.

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Q3920425

Ano: 2026 Banca: SELECON Órgão: UFRJ Prova: SELECON - 2026 - UFRJ - Médico Sanitarista |

Q3920425 Estatística

As medidas de dispersão são úteis na medida em que quantificam a variabilidade dos dados em torno da tendência central, o que reflete o grau de heterogeneidade da amostra estudada. A raiz quadrada da variância, expressa na mesma unidade dos dados, pode ser chamada de:

A

variância

B

amplitude

C

desvio padrão

D

alternância total

E

intervalo interquartil

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Q3920424

Ano: 2026 Banca: SELECON Órgão: UFRJ Prova: SELECON - 2026 - UFRJ - Médico Sanitarista |

Q3920424 Estatística

Na bioestatística, as medidas de tendência central são usadas para descrever o valor central de um conjunto de dados, possibilitando um resumo numérico simples da distribuição. O valor que ocorrer com maior frequência corresponde ao conceito de:

A

moda

B

mediana

C

mediana total

D

média aritmética

E

soma das médias totais

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Q3917042

Q3917042 Estatística

Um conjunto de dados é: 2, 3, 3, 4, 6, 6, 6, 7, 8; o(a) candidato(a) identifica a mediana e a moda, nessa ordem, para registrar um resumo estatístico básico. Indique mediana e moda:

A

6 e 6.

B

5 e 6.

C

4 e 3.

D

4 e 6.

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Q3916790

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Gerais (P1) |

Q3916790 Estatística

Uma pessoa publicou, em uma rede social, uma análise procurando relacionar o grau de desenvolvimento dos países, medido pelo seu PIB per capita, com o nível de conhecimento matemático de seus jovens. Nessa análise, a pessoa fez as afirmações A1 e A2.

A1. Quanto melhor o desempenho em matemática dos jovens de um país, maior é seu PIB per capita. A correlação é clara e consistente.
A2. Se o Brasil quiser sair do grupo dos países subdesenvolvidos, o caminho é inequívoco: investir seriamente em educação matemática.

Para sustentar essas afirmações, a pessoa utilizou, entre outros elementos, o gráfico a seguir, fornecido pela OCDE (Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico), o qual relaciona o PIB per capita dos países membros com as notas obtidas pelos jovens desses países no PISA, avaliação internacional de matemática realizada em 2022. Também é mostrada uma linha de tendência que resume essa relação.

Imagem associada para resolução da questão

PIB per capita (em dólares americanos) (Source: OECD, PISA 2022 Database, Tables I.B1.2.1 and I.B3.2.1)

A interpretação desse gráfico, de forma isolada,

A

não sustenta A1 nem A2, uma vez que os pontos que representam os diferentes países estão distribuídos de forma homogênea por todas as regiões do gráfico.

B

não sustenta A1 nem A2, uma vez que nem todos os pontos que representam os diferentes países estão sobre a linha de tendência que resume a correlação.

C

sustenta A1, mas não sustenta A2, uma vez que a correlação identificada no gráfico não garante que haja causalidade entre as notas de matemática e o PIB per capita.

D

sustenta A1, mas não sustenta A2, uma vez que o Brasil, mesmo tendo boas notas em matemática, ainda não se juntou ao grupo de países desenvolvidos.

E

sustenta A1 e A2, uma vez que jovens com sólida formação matemática tendem a receber salários mais altos ao concluírem seus estudos universitários.

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Q3916782

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Gerais (P1) |

Q3916782 Estatística

Durante uma auditoria de desempenho operacional, uma equipe pretende construir um modelo preditivo para explicar o tempo de processamento de operações fiscais (Y) a partir de 27 variáveis explicativas relacionadas a carga de trabalho, complexidade dos casos, perfil dos auditores e uso de sistemas internos. Como há suspeita de multicolinearidade elevada entre algumas variáveis, o auditor decide comparar dois métodos de regularização: Ridge e Lasso. Nesse contexto,

A

o método Ridge tende a zerar coeficientes de variáveis redundantes, realizando seleção automática; o Lasso apenas reduz magnitudes.

B

ambos os métodos sempre zeram coeficientes de variáveis colineares, resultando na exclusão automática de variáveis.

C

ambos os métodos geram modelos mais complexos do que a regressão linear simples, independentemente dos dados.

D

os métodos Lasso e Ridge utilizam exclusivamente penalização L2 para reduzir variáveis irrelevantes.

E

o método Lasso tende a realizar seleção de variáveis, reduzindo alguns coeficientes a zero; o Ridge apenas encolhe coeficientes, mas não os elimina.

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Q3916781

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Gerais (P1) |

Q3916781 Estatística

Na modelagem estatística utilizando aprendizado de máquina, a principal razão para separar os dados em conjuntos de treinamento, validação e teste é

A

avaliar desempenho generalizável e evitar overfitting.

B

reduzir a dimensionalidade dos preditores.

C

aumentar a variância do modelo.

D

garantir normalidade dos resíduos.

E

reduzir o viés do estimador dos coeficientes.

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Q3916780

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Gerais (P1) |

Q3916780 Estatística

Uma empresa deseja projetar seus custos totais operacionais (Y) em função do volume de produção (X) utilizando um modelo de regressão linear simples da forma Ŷ = b_o + b₁X. Para ajustar o modelo, o analista coletou uma amostra de 20 observações em um determinado mês. A soma das unidades produzidas na amostra foi X = 400 e a soma dos custos totais foi ΣY =10.000. Além disso, sabe-se que o custo fixo da empresa, quando a produção é zero, foi identificado como sendo 100. Com base nesses dados, o valor previsto do custo operacional total para um mês em que a produção seja de 30 unidades corresponde a

A

550

B

670

C

700

D

850

E

1100

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Q3916779

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Gerais (P1) |

Q3916779 Estatística

Para solucionar essa questão, utilize a tabela a seguir referente à distribuição padrão Z:

Imagem associada para resolução da questão

Uma equipe de auditoria de compliance está avaliando o percentual de notas fiscais emitidas com inconsistências em uma empresa varejista que emite mais de 5 milhões de notas por ano. Sem informação prévia sobre a proporção de erros, o auditor decide considerar o caso de máxima variabilidade. Ele deseja estimar a proporção de notas fiscais com erro amostral de 2% e um nível de confiança de 95%. Para atender o solicitado, o tamanho mínimo necessário da amostra será

A

1702

B

2401

C

2645

D

2810

E

2900

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Q3916778

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Gerais (P1) |

Q3916778 Estatística

Um auditor observa que Imagem associada para resolução da questão

c para algum c > 0, m um inteiro não negativo e P(X = m) a probabilidade da variável X assumir o valor m. A variável X segue uma distribuição de Poisson com valor esperado λ. O valor de λ em função de c e m é

A

c (m + 1)

B

(m+ 1)/c

C

cm

D

c/(m + 1)

E

m/c

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Q3916777

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Gerais (P1) |

Q3916777 Estatística

Durante uma auditoria contábil em uma empresa do setor financeiro, um auditor está analisando a ocorrência de dois tipos de inconsistências em registros contábeis:

Evento A: inconsistências de classificação (erros na conta contábil utilizada).
Evento B: inconsistências de valor (erros numéricos nos lançamentos).

Após examinar uma amostra de documentos, o auditor encontra P(A) = 0,4 е P(A U B) = 0,7, enquanto P(B) = p. Sabe-se que os eventos A e B serão mutuamente excludentes apenas para um valor específico p = p₁ e que os eventos A e B serão independentes apenas para um valor específico p = p₂.

Com base nessas informações, a razão p₂/p₁ é

A

1/2

B

3/2

C

5/3

D

4/3

E

5/4

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Q3916098

Ano: 2026 Banca: Gama Consult Órgão: Prefeitura de Ibitinga - SP Provas: Gama Consult - 2026 - Prefeitura de Ibitinga - SP - Contador | Gama Consult - 2026 - Prefeitura de Ibitinga - SP - Turismólogo |

Q3916098 Estatística

Analise o gráfico, abaixo:

Imagem associada para resolução da questão

https://institutodelongevidade.org/longevidade-e-cidades/direitos-e-cidadania/populacaoidosa-ibge

O gráfico “Distribuição da população brasileira, em 2021” apresenta as frequências relativas por faixa etária, indicando, entre outras, as proporções de 30 a 59 anos (41,4%) e de 65 anos ou mais (10,2%). Considerando uma amostra hipotética de 1.000 pessoas com a mesma distribuição do gráfico, o analista precisa converter a frequência relativa em frequência absoluta para a faixa de 65 anos ou mais. Indique a frequência absoluta correspondente:

A

102.

B

98.

C

120.

D

414.

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Q3915889

Ano: 2026 Banca: FUNDATEC Órgão: ISSEG Prova: FUNDATEC - 2026 - ISSEG - Medico Auditor |

Q3915889 Estatística

O coeficiente de correlação de Pearson (r) é uma medida que estabelece o grau de correlação linear entre duas variáveis numéricas. Como regra prática que serve como primeira aproximação para julgar o valor de r, uma correlação perfeita positiva poderia ser representada por:

A

r ≥ 10.

B

r = 0,10.

C

r = +1.

D

0 < r < 1.

E

r = 0,50.

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Questões de Concurso Sobre estatística

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