Questões de Concurso Público ANM 2025 para Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Qualquer Área de Formação (Fiscalização e Distribuição de Receita)
Foram encontradas 12 questões
Julgue o item a seguir, relacionado aos fundamentos da teoria estatística.
Se, em uma amostra aleatória, a covariância entre as variáveis X e Y é 256, e a covariância entre as variáveis X e Z é 1.024, então a variável X é mais correlacionada com Z do que com Y.
Julgue o item a seguir, relacionado aos fundamentos da teoria estatística.
Se X1, X2, ... , Xn é uma sequência de uma variável aleatória
com distribuição exponencial de parâmetro β, e, para essa
sequência, m(X) é a média e
(X) é a variância, então,
quando
n tende ao infinito, 
é
aproximadamente 97,5%.
Julgue o item a seguir, relacionado aos fundamentos da teoria estatística.
Um evento é um subconjunto do espaço amostral para o qual há uma probabilidade atribuída.
Julgue o item a seguir, relacionado aos fundamentos da teoria estatística.
Na amostragem aleatória simples sem reposição, a frequência fi, que é a i-ésima unidade que aparece na amostra, segue uma distribuição Binomial com parâmetros n e 1/N.
Julgue o item a seguir, relacionado aos fundamentos da teoria estatística.
Se E é um evento que ocorre sempre que uma variável aleatória X = 100, então a probabilidade desse evento não pode ser igual a 1.
Em relação aos conceitos de probabilidade, julgue o item que se segue.
Para o teorema de Bayes ser aplicado para o cálculo de probabilidades, é necessário que o denominador seja uma partição. Dessa forma, o teorema de Bayes não se aplica para variáveis contínuas.
Em relação aos conceitos de probabilidade, julgue o item que se segue.
Na amostragem aleatória simples sem reposição (AASs), a covariância entre as frequências fi e fj com que as unidades i e j aparecem na amostra é maior ou igual à covariância correspondente na amostragem aleatória simples com reposição (AASc).
Em relação aos conceitos de probabilidade, julgue o item que se segue.
Considere que X é uma variável aleatória de Poisson, e Y é uma distribuição discreta que assume valores no conjunto [1; ∞], tal que P(Y = k) é proporcional a P(X = k). Nesse caso, se ambas as distribuições possuem o mesmo parâmetro, então ocorre P(Y = k) ≥ 4.P(X = k), se esse parâmetro for menor ou igual a −ln 3/4.
Em relação aos conceitos de probabilidade, julgue o item que se segue.
Um evento E com probabilidade igual a zero é impossível de ocorrer.
Uma empresa de mineração de ferro está analisando os dados coletados durante suas operações para melhorar os processos de extração e beneficiamento. O conjunto de dados inclui as seguintes variáveis:
• teor_de_ferro: percentual de ferro presente em amostras do minério.
• toneladas_extraidas: quantidade de minério extraída por turno.
Durante o estudo, foi utilizada a técnica de categorização de dados e, mais especificamente, a discretização de dados. Além disso, os conjuntos de dados presentes nas tabelas 22A6-I e 22A6-II, a seguir, serão utilizados como input de algoritmos de aprendizagem de máquina. Na tabela 22A6-I, as variáveis quantidade de minério e profundidade são dadas em toneladas e em metros, respectivamente, e, na tabela 22A6-II, as variáveis temperatura e precipitação são dadas em graus Celsius e em milímetros, respectivamente.
A partir da situação hipotética precedente, julgue o próximo item.
Quanto à normalização estatística, na tabela 22A6-I, as variáveis quantidade de minério e profundidade devem ser normalizadas. Já na tabela 22A6-II, não há necessidade de se normalizar as variáveis temperatura e precipitação.
Uma empresa de mineração de ferro está analisando os dados coletados durante suas operações para melhorar os processos de extração e beneficiamento. O conjunto de dados inclui as seguintes variáveis:
• teor_de_ferro: percentual de ferro presente em amostras do minério.
• toneladas_extraidas: quantidade de minério extraída por turno.
Durante o estudo, foi utilizada a técnica de categorização de dados e, mais especificamente, a discretização de dados. Além disso, os conjuntos de dados presentes nas tabelas 22A6-I e 22A6-II, a seguir, serão utilizados como input de algoritmos de aprendizagem de máquina. Na tabela 22A6-I, as variáveis quantidade de minério e profundidade são dadas em toneladas e em metros, respectivamente, e, na tabela 22A6-II, as variáveis temperatura e precipitação são dadas em graus Celsius e em milímetros, respectivamente.
A partir da situação hipotética precedente, julgue o próximo item.
Para a variável teor_de_ferro, a discretização baseada em intervalos é adequada para classificá-la em categorias como baixo, médio e alto, utilizando faixas predefinidas de percentual de ferro.
Na tabela a seguir, a variável produção mensal, dada em toneladas, é registrada como um número inteiro; a variável teor de ferro representa a porcentagem de ferro em determinada amostra; e a variável profundidade é dada em metros.
A partir dessas informações, julgue o próximo item.
As variáveis mina, tipo de minério, teor de ferro, profundidade e produção mensal são, respectivamente, do tipo qualitativa nominal, qualitativa ordinal, quantitativa contínua, quantitativa discreta e quantitativa contínua.
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