Questões de Estatística para Concurso - Página 33

Q3874749

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |

Q3874749 Estatística

Uma equipe de análise de risco de um tribunal implanta modelos de classificação para identificar processos com alta probabilidade de resultado desfavorável para a administração, trabalhando com bases historicamente desbalanceadas (poucos casos críticos em relação aos não críticos). Na fase de avaliação, discute-se o uso de validação cruzada, métricas baseadas em limiar de decisão e curvas de desempenho.
Com base nas boas práticas de avaliação de modelos de aprendizado de máquina, inclusive em cenários com classes desbalanceadas, analise as afirmativas a seguir, considerando (V) para a(s) afirmativa(s) verdadeira(s) e (F) para a(s) falsa(s).

( ) Na validação cruzada k-fold estratificada, cada partição de treino e teste preserva aproximadamente a mesma proporção de classes do conjunto original, o que contribui para estimativas de desempenho mais estáveis em problemas com desbalanceamento de classes.
( ) Curvas ROC e a métrica AUC-ROC são tipicamente mais informativas do que curvas precision-recall em cenários com classes fortemente desbalanceadas, justamente porque destacam com maior sensibilidade o comportamento do classificador em relação à classe minoritária.
( ) A métrica F1-score corresponde ao dobro do produto entre precisão (precision) e sensibilidade (recall) dividido pela soma de ambos, de modo que valores muito discrepantes entre precisão e recall tendem a produzir um F1-score relativamente baixo.
( ) Ao diminuir o limiar de decisão de um classificador binário (por exemplo, de 0,7 para 0,3), a precisão tende a aumentar, pois mais exemplos positivos são corretamente identificados como tal, ainda que isso geralmente ocorra às custas de uma redução no recall.

A sequência correta é:

A

V, V, F e F;

B

V, F, V e F;

C

V, F, F e V;

D

F, V, V e F;

E

F, V, F e V.

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Q3874747

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |

Q3874747 Estatística

Um tribunal deseja prever o tempo de tramitação (em dias) de processos de uma determinada classe, desde a distribuição até a sentença em 1ª instância. Um cientista de dados ajustou um modelo de regressão usando variáveis como tipo de ação, vara, quantidade de partes e histórico de movimentações, e avaliou o modelo no conjunto de teste.
Como métrica principal, ele calculou a soma das diferenças absolutas dividida pelo número de observações, ou:
q_48 ima.png (162×74)

obtendo Erro = 18, que foi interpretado como: “em média, o modelo erra em 18 dias o tempo de tramitação dos processos”. A métrica utilizada pelo cientista de dados é:

A

Erro Médio Absoluto (MAE);

B

Erro Quadrático Médio (MSE);

C

Coeficiente de Determinação (R²);

D

Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE);

E

Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE).

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Q3874592

Ano: 2026 Banca: FAU Órgão: Prefeitura de Verê - PR Provas: FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Analista de Tecnologia da Informação | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Enfermeiro | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Engenheiro Civil | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Farmacêutico | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Fisioterapeuta | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Fonoaudiólogo | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Terapeuta Ocupacional | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Médico | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Psicólogo |

Q3874592 Estatística

O dono de uma lanchonete coletou uma amostra com 7 valores do tempo de entrega do seu delivery (15, 17, 18, 28, 24, 29 e 30 minutos). Considerando estes dados, a diferença entre o valor da mediana e da média é igual a:

A

0.

B

1.

C

2.

D

3.

E

4.

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Q3872390

Ano: 2026 Banca: Instituto IACP Órgão: Prefeitura de Satuba - AL Prova: Instituto IACP - 2026 - Prefeitura de Satuba - AL - Biomédico |

Q3872390 Estatística

Na análise estatística de valores de referência laboratoriais, a distribuição que melhor se adequa a parâmetros bioquímicos como colesterol total é:

A

distribuição binomial.

B

distribuição log -normal.

C

distribuição de Poisson.

D

distribuição uniforme.

E

distribuição geométrica.

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Q3871948

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: CPU-PE Prova: FCC - 2026 - CPU-PE - Gestor Governamental - Especialidade: Planejamento, Orçamento e Gestão |

Q3871948 Estatística

Na técnica de regressão descontínua (RDD), para estudo de inferência causal,

A

utiliza-se o pareamento como fator principal.

B

ajusta-se o viés de seleção e de tendência.

C

considera-se um ponto de corte que define o tratamento.

D

estima-se o efeito causal de uma intervenção.

E

utiliza-se, normalmente, a abordagem polinomial.

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Q3871708

Ano: 2026 Banca: Instituto IACP Órgão: Prefeitura de Santa Luzia do Norte - AL Prova: Instituto IACP - 2026 - Prefeitura de Santa Luzia do Norte - AL - Professor de Matemática |

Q3871708 Estatística

Considere o conjunto populacional: 2, 4, 8, 10. Em seguida, assinale a alternativa que contém CORRETAMENTE o valor da variância do conjunto.

A

8

B

9

C

10

D

12

E

14

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Q3871069

Ano: 2026 Banca: COPESE - UFPI Órgão: UFPI Prova: COPESE - UFPI - 2026 - UFPI - Técnico em Agropecuária |

Q3871069 Estatística

Um pesquisador realizou um experimento para avaliar o desempenho de suínos com três dietas, por limitação estrutural, ele alajou os animais em 3 galpões distintos, cada dieta em um galpão. Sabendo-se que os galpões diferem naturalmente entre si quanto a ventilação e temperatura, qual é o melhor delineamento experimental para esse estudo e por qual motivo é o mais adequado?

A

Delineamento Inteiramente Casualizado (DIC), pois permite distribuir as dietas livremente sem considerar as diferenças entre galpões.

B

Delineamento em Blocos Casualisados (DBC), pois os galpões atuam como blocos, controlando a variabilidade entre eles.

C

Delineamento em Quadrado Latino, pois permite analisar mais de três fatores simultaneamente.

D

Delinamento em parcelas subdivididas, pois cada galpão funciona como uma parcela principal e as dietas como subparcelas.

E

Delineamento Fatorial, pois permite analisar interação entre galpões e dietas como fatores independentes.

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Q3870235

Ano: 2026 Banca: Avança SP Órgão: Prefeitura de Vinhedo - SP Prova: Avança SP - 2026 - Prefeitura de Vinhedo - SP - Médico Veterinário |

Q3870235 Estatística

Considere os seguintes valores de Circunferência Escrotal (CE) dos Touros: A – 30 cm; B – 35 cm; C – 35 cm; D – 40 cm; E – 40 cm. A mediana de CE destes Touros é de:

A

30 cm

B

35 cm

C

36 cm

D

40 cm

E

180 cm

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Q3869752

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:

A

SMOTE;

B

oversampling aleatório da classe minoritária;

C

undersampling aleatório da classe majoritária;

D

data augmentation baseada em ruído gaussiano na classe minoritária;

E

ajuste de pesos de classe (class weights) no algoritmo de aprendizado.

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Q3869750

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869750 Estatística

Um cientista de dados treinou três modelos para prever evasão escolar usando dados de 12.000 alunos de 2019-2023: Random Forest, XGBoost e Regressão Logística. Para avaliar os modelos, dividiu o dataset em 70% treino e 30% teste, treinou cada modelo no conjunto de treino e reportou as seguintes acurácias no teste: RF=89%, XGBoost=91%, Logística=82%. Com base nesses resultados, foi recomendado o XGBoost para produção.
A avaliação dessa metodologia de validação é:

A

correta, pois a divisão 70/30 é padrão da indústria e a acurácia no teste é métrica adequada para classificação binária;

B

incorreta, porque single train-test split pode gerar resultado otimista por sorte na divisão; deveria usar k-fold cross-validation para estimar performance média e variância;

C

correta, desde que a divisão preserve a proporção de classes (stratified split) e que o conjunto de teste não tenha vazamento de dados do treino;

D

incorreta, pois séries temporais (2019-2023) exigem validação temporal forward-chaining, e não split aleatório que viola ordenação temporal;

E

correta para seleção preliminar, mas produção exige validação em dados totalmente novos (holdout set separado) não vistos durante o desenvolvimento.

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Q3869748

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869748 Estatística

Um tribunal deseja prever o tempo de tramitação (em dias) de processos de uma determinada classe, desde a distribuição até a sentença em 1ª instância. Um cientista de dados ajustou um modelo de regressão usando variáveis como tipo de ação, vara, quantidade de partes e histórico de movimentações, e avaliou o modelo no conjunto de teste.

Como métrica principal, ele calculou a soma das diferenças absolutas dividida pelo número de observações, ou:

Imagem associada para resolução da questão

obtendo Erro = 18, que foi interpretado como: “em média, o modelo erra em 18 dias o tempo de tramitação dos processos”. A métrica utilizada pelo cientista de dados é:

A

Erro Médio Absoluto (MAE);

B

Erro Quadrático Médio (MSE);

C

Coeficiente de Determinação (R²);

D

Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE);

E

Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE).

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Q3869745

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869745 Estatística

O desempenho de modelos de aprendizado de máquina está intrinsecamente relacionado ao equilíbrio entre viés e variância. Modelos com alto viés tendem a simplificar excessivamente o problema, resultando em subajuste (underfitting), enquanto modelos com alta variância podem capturar ruído nos dados de treinamento, levando ao sobreajuste (overfitting). Para mitigar esses problemas, diversas técnicas de regularização podem ser empregadas, ajustando a complexidade do modelo e melhorando sua capacidade de generalização.
Considerando os conceitos de compensação viés-variância, sobreajuste, subajuste e técnicas de regularização, é correto afirmar que:

A

o aumento do parâmetro de regularização (lambda ou alpha) reduz o viés do modelo ao permitir que ele capture padrões mais complexos, sendo recomendado para corrigir problemas de underfitting em redes neurais profundas;

B

a regularização L1 (Lasso) e a regularização L2 (Ridge) produzem resultados idênticos em termos de seleção de features, diferindo apenas na velocidade de convergência do algoritmo de otimização durante o treinamento;

C

a validação cruzada (cross-validation) é uma técnica de regularização que modifica a função de perda adicionando um termo de penalização aos coeficientes do modelo, reduzindo assim a variância sem alterar o viés;

D

modelos com sobreajuste apresentam alto viés e baixa variância, razão pela qual técnicas de regularização são aplicadas para aumentar a complexidade do modelo e melhorar seu desempenho no conjunto de treinamento;

E

o aumento do parâmetro de regularização (lambda ou alpha) em modelos regularizados reduz a complexidade efetiva do modelo, aumentando o viés e reduzindo a variância, sendo uma estratégia eficaz contra overfitting, mas que pode levar a underfitting se aplicado excessivamente.

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Q3868793

Ano: 2026 Banca: IF-MT Órgão: IF-MT Prova: IF-MT - 2026 - IF-MT - Professor EBTT - Área: Agronomia |

Q3868793 Estatística

Um pesquisador montou um experimento com um delineamento em blocos ao acaso, no esquema fatorial 3 x 5, utilizando três níveis de aplicação de ureia, cinco híbridos de milho e quatro repetições (blocos). Ele iniciou a montagem da tabela de Análise de Variância, porém não inseriu os valores de Graus de Liberdade, conforme representado na Tabela a seguir.

Assinale a alternativa INCORRETА.

Tabela 2. Análise de variância do experimento sem a informação dos Graus de Liberdade, utilizando um esquema fatorial 3x 5.

Q43.png (385×213)

A

O grau de liberdade do resíduo foi igual a 42.

B

O grau de liberdade do total foi igual a 59.

C

O grau de liberdade da interação dos fatores foi igual 8.

D

O grau de liberdade da ureia foi igual a 2.

E

O grau de liberdade dos tratamentos foi igual a 11.

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Q3868078

Q3868078 Estatística

Foram divulgadas as idades, em anos, de sete participantes de uma pesquisa: 20, 22, 25, 27, 29, 31, 50. Também foram divulgados os valores da média e da mediana, ambos iguais a 27. Posteriormente, descobriu-se que uma das idades foi anotada de forma incorreta. Qual idade está incorreta e qual deveria ser o valor correto?

A

A idade de 50 está incorreta e o valor correto é 35.

B

A idade de 20 está incorreta e o valor correto é 26.

C

A idade de 22 está incorreta e o valor correto é 28.

D

A idade de 31 está incorreta e o valor correto é 23.

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Q3867400

Ano: 2026 Banca: Instituto Fênix Órgão: Prefeitura de Vargeão - SC Provas: Instituto Fênix - 2026 - Prefeitura de Vargeão - SC - Agente Educacional | Instituto Fênix - 2026 - Prefeitura de Vargeão - SC - Merendeira |

Q3867400 Estatística

Em um setor administrativo, foram registrados os seguintes números de atendimentos realizados ao longo de 7 dias consecutivos: 10, 12, 14, 14, 14, 16 e 18. Com base nesses dados, a média aritmética simples, a moda e a mediana, respectivamente, são:

A

15, 14 e 14.

B

14, 12 e 14.

C

16, 14 e 15.

D

14, 14 e 14.

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Q3866130

Ano: 2026 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Gameleira de Goiás - GO Provas: IV - UFG - 2026 - Prefeitura de Gameleira de Goiás - GO - Professor de Ciências | IV - UFG - 2026 - Prefeitura de Gameleira de Goiás - GO - Professor de Educação Física | IV - UFG - 2026 - Prefeitura de Gameleira de Goiás - GO - Professor de Geografia | IV - UFG - 2026 - Prefeitura de Gameleira de Goiás - GO - Professor de História | IV - UFG - 2026 - Prefeitura de Gameleira de Goiás - GO - Professor de Letras - Português/Inglês | IV - UFG - 2026 - Prefeitura de Gameleira de Goiás - GO - Professor de Matemática | IV - UFG - 2026 - Prefeitura de Gameleira de Goiás - GO - Professor Pedagogo |

Q3866130 Estatística

Em uma determinada turma, a média das notas do exame final foi 4,5, enquanto a mediana foi 7,5. Sabendo que a nota mínima para aprovação é 5,0, a média ou a mediana informadas indicam que

A

a maior parte da turma reprovou no exame final.

B

pelo menos metade da turma obteve aprovação no exame final.

C

mais da metade da turma obteve nota superior a 7,5.

D

pelo menos metade da turma obteve nota inferior a 4,5 no exame final.

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Q3865389

Ano: 2026 Banca: Instituto Fênix Órgão: Prefeitura de Cerro Negro - SC Provas: Instituto Fênix - 2026 - Prefeitura de Cerro Negro - SC - Fiscal de Tributos | Instituto Fênix - 2026 - Prefeitura de Cerro Negro - SC - Telefonista-Recepcionista | Instituto Fênix - 2026 - Prefeitura de Cerro Negro - SC - Monitor de Creche | Instituto Fênix - 2026 - Prefeitura de Cerro Negro - SC - Monitor Escolar e de Transporte | Instituto Fênix - 2026 - Prefeitura de Cerro Negro - SC - Operador de Informática | Instituto Fênix - 2026 - Prefeitura de Cerro Negro - SC - Orientador Social | Instituto Fênix - 2026 - Prefeitura de Cerro Negro - SC - Técnico em Enfermagem | Instituto Fênix - 2026 - Prefeitura de Cerro Negro - SC - Agente de Saúde | Instituto Fênix - 2026 - Prefeitura de Cerro Negro - SC - Técnico Agropecuário - PSS | Instituto Fênix - 2026 - Prefeitura de Cerro Negro - SC - Auxiliar Administrativo - PSS |

Q3865389 Estatística

Ao acompanhar o tempo gasto para concluir uma mesma tarefa em cinco dias consecutivos, foram registrados os seguintes valores, em minutos: 12, 15, 15, 18 e 20. A partir desses registros, o conjunto que representa corretamente, nessa ordem, a média aritmética simples, a moda e a mediana é:

A

15, 15 e 16.

B

16, 15 e 15.

C

16, 15 e 18.

D

17, 15 e 16.

E

18, 15 e 15.

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Q3864715

Ano: 2026 Banca: IBADE Órgão: PC-ES Prova: IBADE - 2026 - PC-ES - Oficial Investigador de Polícia |

Q3864715 Estatística

Um grupo de amigos resolveu comemorar o aniversário do Dr. Névio, delegado titular da DP. As despesas feitas por eles estão representadas, em intervalos de classe, na tabela abaixo:

Imagem associada para resolução da questão

Imagem associada para resolução da questão

O valor do gasto mediano do grupo, em reais, foi de:

A

R$90,00

B

R$92,00

C

R$95,00

D

R$100,00

E

R$105,00

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Q3864474

Ano: 2026 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Gameleira de Goiás - GO Provas: IV - UFG - 2026 - Prefeitura de Gameleira de Goiás - GO - Enfermeiro - PSF | IV - UFG - 2026 - Prefeitura de Gameleira de Goiás - GO - Farmacêutico | IV - UFG - 2026 - Prefeitura de Gameleira de Goiás - GO - Nutricionista | IV - UFG - 2026 - Prefeitura de Gameleira de Goiás - GO - Psicólogo | IV - UFG - 2026 - Prefeitura de Gameleira de Goiás - GO - Controlador Interno / Controlador Interno - Câmara Municipal |

Q3864474 Estatística

Em uma determinada turma, a média das notas do exame final foi 4,5, enquanto a mediana foi 7,5. Sabendo que a nota mínima para aprovação é 5,0, a média ou a mediana informadas indicam que

A

a maior parte da turma reprovou no exame final.

B

pelo menos metade da turma obteve aprovação no exame final.

C

mais da metade da turma obteve nota superior a 7,5.

D

pelo menos metade da turma obteve nota inferior a 4,5 no exame final.

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Q3863782

Ano: 2026 Banca: CESGRANRIO Órgão: Caixa Prova: CESGRANRIO - 2026 - Caixa - Engenheiro Mecânico |

Q3863782 Estatística

Um engenheiro monitora um processo de retífica de eixos com o Controle Estatístico de Processo. Um eixo produzido está dentro dos limites de especificação quando seu diâmetro está entre 49,98 mm e 50,02 mm. Os dados históricos indicam que o diâmetro dos eixos segue uma distribuição normal, com média de 50,00 mm e desvio padrão de 0,01 mm.

A porcentagem aproximada de eixos produzidos em que se espera obter um diâmetro dentro dos limites de especificação é

A

68,2%

B

95,4%

C

99,7%

D

99,9%

E

100%

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Questões de Concurso Sobre estatística

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