Questões de Concurso Público Polícia Federal 2025 para Perito Criminal Federal - Área 1: Contábil-Financeira
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O desvio padrão amostral é igual ou inferior a R$ 10 mil.

O valor de R$ 40 mil pode ser considerado como uma estimativa da média populacional.

A amplitude interquartil é igual a R$ 20 mil.

Se os extremos mínimo e máximo dessa amostra fossem substituídos, respectivamente, por R$ 27 mil e R$ 53 mil, esses novos valores seriam considerados pontos exteriores do diagrama de caixa.

Pelo menos metade da amostra encontra-se no intervalo entre R$ 36,5 mil e R$ 43,5 mil.
A partir das informações apresentadas na situação hipotética precedente, considerando que esse modelo foi obtido pelo método de mínimos quadrados ordinários, julgue o seguinte item.
Considerando que os coeficientes do modelo são estimativas obtidas pelo método de mínimos quadrados ordinários, a variância de y é igual a 4.
A partir das informações apresentadas na situação hipotética precedente, considerando que esse modelo foi obtido pelo método de mínimos quadrados ordinários, julgue o seguinte item.
A correlação linear de Pearson entre as variáveis x e y é igual a 0,8.
A partir das informações apresentadas na situação hipotética precedente, considerando que esse modelo foi obtido pelo método de mínimos quadrados ordinários, julgue o seguinte item.
A média amostral de y é igual a 10.
Com base nessa situação hipotética, julgue o item a seguir.
No caso relatado, a integridade da estrutura hierárquica dos dados permite consultas específicas em níveis profundos do documento.
A respeito da análise exploratória de dados (AED), julgue o item seguinte.
Observe os dados da tabela a seguir.

Com base nas informações da tabela, relativas à variável aleatória X, é correto afirmar que a função densidade dessa variável tem características consistentes com a distribuição normal.
A respeito da análise exploratória de dados (AED), julgue o item seguinte.
A AED deve ser concluída antes da modelagem estatística ou do aprendizado de máquina, de forma a não interferir, com redirecionamentos ou revisões interpretativas, no processo posterior.
O algoritmo k-means é um método de clusterização do tipo particional que requer a definição prévia do número de clusters e utiliza a média dos elementos como critério para a atualização dos centroides.
O algoritmo FP-Growth é mais eficiente que o algoritmo Apriori.