Questões de Concurso Público UFAC 2025 para Estatístico
Foram encontradas 120 questões
Q3621397
Estatística
As medidas de dispersão quantificam o grau de
variabilidade ou espalhamento dos dados em torno de
uma medida de tendência central. Acerca do assunto,
registre V, para as afirmativas verdadeiras, e F, para as
falsas:
(__)O desvio padrão é expresso na mesma unidade de medida dos dados originais, sendo a raiz quadrada positiva da variância.
(__)A amplitude total é a medida de dispersão mais robusta, pois considera todos os valores da distribuição para seu cálculo, não sendo influenciada por valores extremos.
(__)A variância pode assumir valores negativos caso a maioria dos dados esteja abaixo da média, indicando uma dispersão negativa.
(__)O coeficiente de variação é uma medida de dispersão relativa, útil para comparar a variabilidade de dois ou mais conjuntos de dados com médias e unidades de medida diferentes.
Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima, de cima para baixo:
(__)O desvio padrão é expresso na mesma unidade de medida dos dados originais, sendo a raiz quadrada positiva da variância.
(__)A amplitude total é a medida de dispersão mais robusta, pois considera todos os valores da distribuição para seu cálculo, não sendo influenciada por valores extremos.
(__)A variância pode assumir valores negativos caso a maioria dos dados esteja abaixo da média, indicando uma dispersão negativa.
(__)O coeficiente de variação é uma medida de dispersão relativa, útil para comparar a variabilidade de dois ou mais conjuntos de dados com médias e unidades de medida diferentes.
Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima, de cima para baixo:
Q3621397
Estatística
As medidas de dispersão quantificam o grau de
variabilidade ou espalhamento dos dados em torno de
uma medida de tendência central. Acerca do assunto,
registre V, para as afirmativas verdadeiras, e F, para as
falsas:
(__)O desvio padrão é expresso na mesma unidade de medida dos dados originais, sendo a raiz quadrada positiva da variância.
(__)A amplitude total é a medida de dispersão mais robusta, pois considera todos os valores da distribuição para seu cálculo, não sendo influenciada por valores extremos.
(__)A variância pode assumir valores negativos caso a maioria dos dados esteja abaixo da média, indicando uma dispersão negativa.
(__)O coeficiente de variação é uma medida de dispersão relativa, útil para comparar a variabilidade de dois ou mais conjuntos de dados com médias e unidades de medida diferentes.
Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima, de cima para baixo:
(__)O desvio padrão é expresso na mesma unidade de medida dos dados originais, sendo a raiz quadrada positiva da variância.
(__)A amplitude total é a medida de dispersão mais robusta, pois considera todos os valores da distribuição para seu cálculo, não sendo influenciada por valores extremos.
(__)A variância pode assumir valores negativos caso a maioria dos dados esteja abaixo da média, indicando uma dispersão negativa.
(__)O coeficiente de variação é uma medida de dispersão relativa, útil para comparar a variabilidade de dois ou mais conjuntos de dados com médias e unidades de medida diferentes.
Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima, de cima para baixo:
Q3621398
Estatística
As medidas de tendência central são usadas para
resumir um conjunto de dados em um único valor que
represente o centro da distribuição. Considerando as
propriedades e aplicações da média, moda e mediana,
analise as afirmativas a seguir:
I.A mediana é uma medida de tendência central que não é afetada por valores extremos (discrepantes) em um conjunto de dados, tornando-a preferível à média em distribuições muito assimétricas.
II.A média aritmética possui a propriedade de que a soma algébrica dos desvios de cada valor em relação a ela é sempre nula.
III.Em uma distribuição com dados agrupados em classes, a moda (moda bruta) é calculada como o ponto médio da classe que possui a menor frequência absoluta.
Está correto o que se afirma em:
I.A mediana é uma medida de tendência central que não é afetada por valores extremos (discrepantes) em um conjunto de dados, tornando-a preferível à média em distribuições muito assimétricas.
II.A média aritmética possui a propriedade de que a soma algébrica dos desvios de cada valor em relação a ela é sempre nula.
III.Em uma distribuição com dados agrupados em classes, a moda (moda bruta) é calculada como o ponto médio da classe que possui a menor frequência absoluta.
Está correto o que se afirma em:
Q3621398
Estatística
As medidas de tendência central são usadas para
resumir um conjunto de dados em um único valor que
represente o centro da distribuição. Considerando as
propriedades e aplicações da média, moda e mediana,
analise as afirmativas a seguir:
I.A mediana é uma medida de tendência central que não é afetada por valores extremos (discrepantes) em um conjunto de dados, tornando-a preferível à média em distribuições muito assimétricas.
II.A média aritmética possui a propriedade de que a soma algébrica dos desvios de cada valor em relação a ela é sempre nula.
III.Em uma distribuição com dados agrupados em classes, a moda (moda bruta) é calculada como o ponto médio da classe que possui a menor frequência absoluta.
Está correto o que se afirma em:
I.A mediana é uma medida de tendência central que não é afetada por valores extremos (discrepantes) em um conjunto de dados, tornando-a preferível à média em distribuições muito assimétricas.
II.A média aritmética possui a propriedade de que a soma algébrica dos desvios de cada valor em relação a ela é sempre nula.
III.Em uma distribuição com dados agrupados em classes, a moda (moda bruta) é calculada como o ponto médio da classe que possui a menor frequência absoluta.
Está correto o que se afirma em:
Q3621399
Estatística
A Análise Fatorial (AF) e a Análise de Componentes
Principais (ACP) são técnicas multivariadas de redução
de dimensionalidade, mas que partem de pressupostos e
objetivos distintos. Acerca das características e
diferenças entre AF e ACP, registre V, para as
afirmativas verdadeiras, e F, para as falsas:
(__)Tanto a Análise Fatorial quanto a Análise de Componentes Principais são modelos matemáticos idênticos que buscam explicar a variância total das variáveis observadas, sendo os termos "fator" e "componente principal" sinônimos.
(__)Na Análise de Componentes Principais (ACP), os componentes são combinações lineares das variáveis originais e são assumidos como as causas latentes que geram as correlações entre essas variáveis.
(__)A Análise Fatorial é uma técnica mais indicada quando o objetivo é apenas a redução de dados para uso em análises subsequentes, sem a necessidade de uma interpretação teórica das dimensões subjacentes.
(__)Na Análise de Componentes Principais (ACP), os componentes principais são calculados de forma a serem ortogonais (não correlacionados) entre si, e o primeiro componente principal é a combinação linear das variáveis originais que captura a maior quantidade possível da variância total dos dados.
Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima, de cima para baixo:
(__)Tanto a Análise Fatorial quanto a Análise de Componentes Principais são modelos matemáticos idênticos que buscam explicar a variância total das variáveis observadas, sendo os termos "fator" e "componente principal" sinônimos.
(__)Na Análise de Componentes Principais (ACP), os componentes são combinações lineares das variáveis originais e são assumidos como as causas latentes que geram as correlações entre essas variáveis.
(__)A Análise Fatorial é uma técnica mais indicada quando o objetivo é apenas a redução de dados para uso em análises subsequentes, sem a necessidade de uma interpretação teórica das dimensões subjacentes.
(__)Na Análise de Componentes Principais (ACP), os componentes principais são calculados de forma a serem ortogonais (não correlacionados) entre si, e o primeiro componente principal é a combinação linear das variáveis originais que captura a maior quantidade possível da variância total dos dados.
Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima, de cima para baixo:
Q3621399
Estatística
A Análise Fatorial (AF) e a Análise de Componentes
Principais (ACP) são técnicas multivariadas de redução
de dimensionalidade, mas que partem de pressupostos e
objetivos distintos. Acerca das características e
diferenças entre AF e ACP, registre V, para as
afirmativas verdadeiras, e F, para as falsas:
(__)Tanto a Análise Fatorial quanto a Análise de Componentes Principais são modelos matemáticos idênticos que buscam explicar a variância total das variáveis observadas, sendo os termos "fator" e "componente principal" sinônimos.
(__)Na Análise de Componentes Principais (ACP), os componentes são combinações lineares das variáveis originais e são assumidos como as causas latentes que geram as correlações entre essas variáveis.
(__)A Análise Fatorial é uma técnica mais indicada quando o objetivo é apenas a redução de dados para uso em análises subsequentes, sem a necessidade de uma interpretação teórica das dimensões subjacentes.
(__)Na Análise de Componentes Principais (ACP), os componentes principais são calculados de forma a serem ortogonais (não correlacionados) entre si, e o primeiro componente principal é a combinação linear das variáveis originais que captura a maior quantidade possível da variância total dos dados.
Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima, de cima para baixo:
(__)Tanto a Análise Fatorial quanto a Análise de Componentes Principais são modelos matemáticos idênticos que buscam explicar a variância total das variáveis observadas, sendo os termos "fator" e "componente principal" sinônimos.
(__)Na Análise de Componentes Principais (ACP), os componentes são combinações lineares das variáveis originais e são assumidos como as causas latentes que geram as correlações entre essas variáveis.
(__)A Análise Fatorial é uma técnica mais indicada quando o objetivo é apenas a redução de dados para uso em análises subsequentes, sem a necessidade de uma interpretação teórica das dimensões subjacentes.
(__)Na Análise de Componentes Principais (ACP), os componentes principais são calculados de forma a serem ortogonais (não correlacionados) entre si, e o primeiro componente principal é a combinação linear das variáveis originais que captura a maior quantidade possível da variância total dos dados.
Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima, de cima para baixo:
Q3621400
Estatística
A classificação correta das variáveis de uma pesquisa é
fundamental para a escolha dos métodos de análise
estatística adequados. Sobre os tipos de variáveis,
analise as afirmativas a seguir:
I.A variável "número de filhos" é classificada como quantitativa discreta, pois assume valores pertencentes a um conjunto enumerável e resulta de uma contagem.
II.A variável qualitativa ordinal, como "grau de escolaridade", permite que a distância entre suas categorias seja quantificada, possibilitando cálculos como a média das categorias.
III.A variável "curso de graduação" é classificada como qualitativa nominal, pois seus valores são expressos por atributos sem uma ordem ou hierarquia natural.
Está correto o que se afirma em:
I.A variável "número de filhos" é classificada como quantitativa discreta, pois assume valores pertencentes a um conjunto enumerável e resulta de uma contagem.
II.A variável qualitativa ordinal, como "grau de escolaridade", permite que a distância entre suas categorias seja quantificada, possibilitando cálculos como a média das categorias.
III.A variável "curso de graduação" é classificada como qualitativa nominal, pois seus valores são expressos por atributos sem uma ordem ou hierarquia natural.
Está correto o que se afirma em:
Q3621400
Estatística
A classificação correta das variáveis de uma pesquisa é
fundamental para a escolha dos métodos de análise
estatística adequados. Sobre os tipos de variáveis,
analise as afirmativas a seguir:
I.A variável "número de filhos" é classificada como quantitativa discreta, pois assume valores pertencentes a um conjunto enumerável e resulta de uma contagem.
II.A variável qualitativa ordinal, como "grau de escolaridade", permite que a distância entre suas categorias seja quantificada, possibilitando cálculos como a média das categorias.
III.A variável "curso de graduação" é classificada como qualitativa nominal, pois seus valores são expressos por atributos sem uma ordem ou hierarquia natural.
Está correto o que se afirma em:
I.A variável "número de filhos" é classificada como quantitativa discreta, pois assume valores pertencentes a um conjunto enumerável e resulta de uma contagem.
II.A variável qualitativa ordinal, como "grau de escolaridade", permite que a distância entre suas categorias seja quantificada, possibilitando cálculos como a média das categorias.
III.A variável "curso de graduação" é classificada como qualitativa nominal, pois seus valores são expressos por atributos sem uma ordem ou hierarquia natural.
Está correto o que se afirma em:
Q3621401
Estatística
A padronização, ou cálculo do escore-z, é uma
transformação estatística fundamental que permite
comparar valores de diferentes distribuições normais.
Acerca do conceito e da interpretação do escore-z,
registre V, para as afirmativas verdadeiras, e F, para as
falsas:
(__)O escore-z de um valor é calculado pela razão entre o valor e a média da distribuição (z=x/μ ), resultando em uma medida adimensional de sua magnitude absoluta.
(__)Um escore-z de 0 indica que o valor observado é exatamente igual à média da distribuição.
(__)A padronização transforma qualquer distribuição normal com média μ e desvio padrão σ em uma distribuição normal padrão com média 0 e desvio padrão 1.
(__)Um valor com escore-z de -2,5 está localizado a 2,5 desvios padrão abaixo da média de sua distribuição original.
Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima:
(__)O escore-z de um valor é calculado pela razão entre o valor e a média da distribuição (z=x/μ ), resultando em uma medida adimensional de sua magnitude absoluta.
(__)Um escore-z de 0 indica que o valor observado é exatamente igual à média da distribuição.
(__)A padronização transforma qualquer distribuição normal com média μ e desvio padrão σ em uma distribuição normal padrão com média 0 e desvio padrão 1.
(__)Um valor com escore-z de -2,5 está localizado a 2,5 desvios padrão abaixo da média de sua distribuição original.
Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima:
Q3621401
Estatística
A padronização, ou cálculo do escore-z, é uma
transformação estatística fundamental que permite
comparar valores de diferentes distribuições normais.
Acerca do conceito e da interpretação do escore-z,
registre V, para as afirmativas verdadeiras, e F, para as
falsas:
(__)O escore-z de um valor é calculado pela razão entre o valor e a média da distribuição (z=x/μ ), resultando em uma medida adimensional de sua magnitude absoluta.
(__)Um escore-z de 0 indica que o valor observado é exatamente igual à média da distribuição.
(__)A padronização transforma qualquer distribuição normal com média μ e desvio padrão σ em uma distribuição normal padrão com média 0 e desvio padrão 1.
(__)Um valor com escore-z de -2,5 está localizado a 2,5 desvios padrão abaixo da média de sua distribuição original.
Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima:
(__)O escore-z de um valor é calculado pela razão entre o valor e a média da distribuição (z=x/μ ), resultando em uma medida adimensional de sua magnitude absoluta.
(__)Um escore-z de 0 indica que o valor observado é exatamente igual à média da distribuição.
(__)A padronização transforma qualquer distribuição normal com média μ e desvio padrão σ em uma distribuição normal padrão com média 0 e desvio padrão 1.
(__)Um valor com escore-z de -2,5 está localizado a 2,5 desvios padrão abaixo da média de sua distribuição original.
Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima:
Q3621402
Estatística
A análise de resíduos é uma etapa diagnóstica crucial na
modelagem de regressão, permitindo a verificação dos
pressupostos e a identificação de observações atípicas.
Diferentes tipos de resíduos são calculados para
diferentes finalidades. Assinale a alternativa que
descreve corretamente o conceito e a utilidade dos
resíduos studentizados (studentized residuals).
Q3621402
Estatística
A análise de resíduos é uma etapa diagnóstica crucial na
modelagem de regressão, permitindo a verificação dos
pressupostos e a identificação de observações atípicas.
Diferentes tipos de resíduos são calculados para
diferentes finalidades. Assinale a alternativa que
descreve corretamente o conceito e a utilidade dos
resíduos studentizados (studentized residuals).
Q3621403
Estatística
Um pesquisador de marketing deseja prever a
probabilidade de um cliente adquirir ou não um novo
serviço (variável resposta binária: "compra" vs. "não
compra"), com base em um conjunto de variáveis
preditoras contínuas e categóricas (idade, renda,
histórico de compras, etc.). Além disso, ele quer
interpretar como cada variável preditora afeta as chances
de compra. Qual técnica estatística multivariada é a mais
adequada para este problema de classificação e
interpretação?
Q3621403
Estatística
Um pesquisador de marketing deseja prever a
probabilidade de um cliente adquirir ou não um novo
serviço (variável resposta binária: "compra" vs. "não
compra"), com base em um conjunto de variáveis
preditoras contínuas e categóricas (idade, renda,
histórico de compras, etc.). Além disso, ele quer
interpretar como cada variável preditora afeta as chances
de compra. Qual técnica estatística multivariada é a mais
adequada para este problema de classificação e
interpretação?
Q3621404
Estatística
A Análise de Agrupamento (ou Cluster Analysis) é uma
técnica exploratória utilizada para identificar grupos de
observações ou variáveis que sejam homogêneos
internamente e heterogêneos entre si. Sobre os métodos
e conceitos dessa técnica, analise as afirmativas a
seguir:
I.Os métodos de agrupamento hierárquico, como o de Ward ou o da ligação completa (complete linkage), não exigem a pré-especificação do número de clusters e o resultado é tipicamente visualizado em um dendrograma, que mostra a sequência de fusões ou divisões dos grupos.
II.O método não hierárquico K-médias (K-means) é ideal para dados que contêm variáveis categóricas e outliers, pois o algoritmo é robusto a esses fatores e utiliza a distância de Manhattan como padrão.
III.No método de agrupamento hierárquico de ligação simples (single linkage), a distância entre dois clusters é definida pela distância entre os dois pontos mais distantes de cada cluster, o que tende a formar grupos esféricos e compactos.
Está correto o que se afirma em:
I.Os métodos de agrupamento hierárquico, como o de Ward ou o da ligação completa (complete linkage), não exigem a pré-especificação do número de clusters e o resultado é tipicamente visualizado em um dendrograma, que mostra a sequência de fusões ou divisões dos grupos.
II.O método não hierárquico K-médias (K-means) é ideal para dados que contêm variáveis categóricas e outliers, pois o algoritmo é robusto a esses fatores e utiliza a distância de Manhattan como padrão.
III.No método de agrupamento hierárquico de ligação simples (single linkage), a distância entre dois clusters é definida pela distância entre os dois pontos mais distantes de cada cluster, o que tende a formar grupos esféricos e compactos.
Está correto o que se afirma em:
Q3621404
Estatística
A Análise de Agrupamento (ou Cluster Analysis) é uma
técnica exploratória utilizada para identificar grupos de
observações ou variáveis que sejam homogêneos
internamente e heterogêneos entre si. Sobre os métodos
e conceitos dessa técnica, analise as afirmativas a
seguir:
I.Os métodos de agrupamento hierárquico, como o de Ward ou o da ligação completa (complete linkage), não exigem a pré-especificação do número de clusters e o resultado é tipicamente visualizado em um dendrograma, que mostra a sequência de fusões ou divisões dos grupos.
II.O método não hierárquico K-médias (K-means) é ideal para dados que contêm variáveis categóricas e outliers, pois o algoritmo é robusto a esses fatores e utiliza a distância de Manhattan como padrão.
III.No método de agrupamento hierárquico de ligação simples (single linkage), a distância entre dois clusters é definida pela distância entre os dois pontos mais distantes de cada cluster, o que tende a formar grupos esféricos e compactos.
Está correto o que se afirma em:
I.Os métodos de agrupamento hierárquico, como o de Ward ou o da ligação completa (complete linkage), não exigem a pré-especificação do número de clusters e o resultado é tipicamente visualizado em um dendrograma, que mostra a sequência de fusões ou divisões dos grupos.
II.O método não hierárquico K-médias (K-means) é ideal para dados que contêm variáveis categóricas e outliers, pois o algoritmo é robusto a esses fatores e utiliza a distância de Manhattan como padrão.
III.No método de agrupamento hierárquico de ligação simples (single linkage), a distância entre dois clusters é definida pela distância entre os dois pontos mais distantes de cada cluster, o que tende a formar grupos esféricos e compactos.
Está correto o que se afirma em:
Q3621405
Estatística
A correta distinção entre população e amostra é a base
para qualquer estudo estatístico, determinando o alcance
e a validade das conclusões. Acerca do assunto, registre
V, para as afirmativas verdadeiras, e F, para as falsas:
(__)Parâmetro é uma medida numérica que descreve uma característica de uma amostra, sendo utilizado para estimar o valor correspondente na população.
(__)Amostra é o conjunto de todos os elementos que possuem pelo menos uma característica em comum a ser estudada, sobre o qual se deseja fazer inferências.
(__)Censo é uma técnica especial usada para recolher amostras que garante o acaso na escolha, de modo a garantir o caráter de representatividade.
(__)População é um conjunto de elementos com pelo menos uma característica em comum, que deve delimitar inequivocamente quais os elementos pertencem a ela e quais não.
Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima:
(__)Parâmetro é uma medida numérica que descreve uma característica de uma amostra, sendo utilizado para estimar o valor correspondente na população.
(__)Amostra é o conjunto de todos os elementos que possuem pelo menos uma característica em comum a ser estudada, sobre o qual se deseja fazer inferências.
(__)Censo é uma técnica especial usada para recolher amostras que garante o acaso na escolha, de modo a garantir o caráter de representatividade.
(__)População é um conjunto de elementos com pelo menos uma característica em comum, que deve delimitar inequivocamente quais os elementos pertencem a ela e quais não.
Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima:
Q3621405
Estatística
A correta distinção entre população e amostra é a base
para qualquer estudo estatístico, determinando o alcance
e a validade das conclusões. Acerca do assunto, registre
V, para as afirmativas verdadeiras, e F, para as falsas:
(__)Parâmetro é uma medida numérica que descreve uma característica de uma amostra, sendo utilizado para estimar o valor correspondente na população.
(__)Amostra é o conjunto de todos os elementos que possuem pelo menos uma característica em comum a ser estudada, sobre o qual se deseja fazer inferências.
(__)Censo é uma técnica especial usada para recolher amostras que garante o acaso na escolha, de modo a garantir o caráter de representatividade.
(__)População é um conjunto de elementos com pelo menos uma característica em comum, que deve delimitar inequivocamente quais os elementos pertencem a ela e quais não.
Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima:
(__)Parâmetro é uma medida numérica que descreve uma característica de uma amostra, sendo utilizado para estimar o valor correspondente na população.
(__)Amostra é o conjunto de todos os elementos que possuem pelo menos uma característica em comum a ser estudada, sobre o qual se deseja fazer inferências.
(__)Censo é uma técnica especial usada para recolher amostras que garante o acaso na escolha, de modo a garantir o caráter de representatividade.
(__)População é um conjunto de elementos com pelo menos uma característica em comum, que deve delimitar inequivocamente quais os elementos pertencem a ela e quais não.
Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima:
Q3621406
Estatística
Um Estatístico do setor público está planejando uma
pesquisa sobre as condições socioeconômicas e de
saúde dos funcionários de uma secretaria. No
questionário, constam as seguintes variáveis: (1) Cargo
ocupado (ex: Analista, Técnico, Assessor); (2)
Temperatura corporal em graus Celsius; (3) Ano de
nascimento; (4) Salário mensal em Reais (R$). Ao
analisar a variável "Salário mensal", o estatístico precisa
definir sua escala de medição para determinar as
operações estatísticas aplicáveis. A correta classificação
da variável "Salário mensal" quanto à sua escala de
medição é:
Q3621406
Estatística
Um Estatístico do setor público está planejando uma
pesquisa sobre as condições socioeconômicas e de
saúde dos funcionários de uma secretaria. No
questionário, constam as seguintes variáveis: (1) Cargo
ocupado (ex: Analista, Técnico, Assessor); (2)
Temperatura corporal em graus Celsius; (3) Ano de
nascimento; (4) Salário mensal em Reais (R$). Ao
analisar a variável "Salário mensal", o estatístico precisa
definir sua escala de medição para determinar as
operações estatísticas aplicáveis. A correta classificação
da variável "Salário mensal" quanto à sua escala de
medição é:
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