Questões de Concurso
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Q408891
Fisioterapia
Os exercícios aeróbicos durante a gestação poderão causar parto prematuro nas grávidas com risco de prematuridade, como resultado
Q408890
Fisioterapia
As deformidades em botoeira e em pescoço de cisne se referem às desordens observadas nas mãos e nos dedos dos pacientes portadores de avançada artrite
Q408889
Fisioterapia
O método de Cobb é o instrumento utilizado para mensurar o ângulo das curvaturas
Q408888
Fisioterapia
O VEF 1’, um dos importantes dados espirométricos utilizados na prática da fisioterapia respiratória, é considerado normal quando representar sobre a CVF o mínimo percentual de:
Q408887
Fisioterapia
Após a artroplastia do quadril, quando a abordagem cirúrgica for anterolateral, deve-se evitar, no quadril, por 6 semanas
Q408886
Fisioterapia
Na avaliação postural, o ângulo de Fick, mede
Q408885
Fisioterapia
Entre as possíveis complicações decorrentes da aspiração traqueal, não se inclui
Q408884
Fisioterapia
Para o fortalecimento, tanto da musculatura esquelética quanto da respiratória para os pacientes com insuficiência cardíaca, cabe indicar
Q408883
Fisioterapia
Pacientes com agravamento da DPOC, principalmente os que apresentam falência e acidose respiratórias, devem ser tratados como escolha inicial com
Q408882
Estatística
Com relação aos processos utilizados na modelagem de Box-Jenkins afirma-se:
I - Os modelos de média móvel MA(1) e MA(2) são sempre estacionários.
II - Os modelos autoregressivos AR(1) são sempre estacionários.
III - Um processo autoregressivo de ordem P pode ser representado por um processo de média móvel de ordem infinita.
É correto apenas o que se afirma em
I - Os modelos de média móvel MA(1) e MA(2) são sempre estacionários.
II - Os modelos autoregressivos AR(1) são sempre estacionários.
III - Um processo autoregressivo de ordem P pode ser representado por um processo de média móvel de ordem infinita.
É correto apenas o que se afirma em
Q408881
Estatística
Com relação ao Modelo Linear Generalizado (MLG) afirma-se:
I - Uma variável aleatória com distribuição uniforme pode ser variável resposta do MLG.
II - A função de verossimilhança é um critério muito utilizado para verificar o ajuste do MLG.
III - A componente sistêmica do MLG é caracterizada pelas variáveis explanatórias.
É correto apenas o que se afirma em
I - Uma variável aleatória com distribuição uniforme pode ser variável resposta do MLG.
II - A função de verossimilhança é um critério muito utilizado para verificar o ajuste do MLG.
III - A componente sistêmica do MLG é caracterizada pelas variáveis explanatórias.
É correto apenas o que se afirma em
Q408880
Estatística
A modelagem de Box-Jenkins envolve basicamente três estágios: identificação dos modelos a serem testados, estimação dos parâmetros dos modelos e teste de adequação. No estágio de identificação, as especificações funcionais dos modelos podem ser escolhidas com base na avaliação de correlogramas obtidos a partir da série temporal que se deseja modelar. Com relação aos correlogramas são apresentadas as seguintes afirmativas:
I - Quando correlograma e correlograma parcial apresentam padrões de decaimento exponencial com ou sem oscilações ou decaimento em onda senoidal, o modelo indicado é o ARMA.
II - Para correlogramas que apresentam truncamento abrupto o modelo mais apropriado é o AR.
III - Para correlogramas parciais que apresentam truncamento abrupto, o modelo mais apropriado é o MA.
É correto apenas o que se afirma em
I - Quando correlograma e correlograma parcial apresentam padrões de decaimento exponencial com ou sem oscilações ou decaimento em onda senoidal, o modelo indicado é o ARMA.
II - Para correlogramas que apresentam truncamento abrupto o modelo mais apropriado é o AR.
III - Para correlogramas parciais que apresentam truncamento abrupto, o modelo mais apropriado é o MA.
É correto apenas o que se afirma em
Q408879
Estatística
Estima-se um parâmetro 
a partir de uma amostra de tamanho N usando um estimador, cuja estimativa possui distribuição ƒ(x), apresentada abaixo:
Sabendo-se que α e ß são constantes reais e positivas, conclui-se que o estimador é
a partir de uma amostra de tamanho N usando um estimador, cuja estimativa possui distribuição ƒ(x), apresentada abaixo: Sabendo-se que α e ß são constantes reais e positivas, conclui-se que o estimador é
Q408878
Matemática
As seguintes afirmativas se referem à área de regressão simples:
I - Coeficiente de Determinação é um parâmetro que varia entre -1 e 1 que permite avaliar a precisão da reta de regressão.
II - Se a relação entre as variáveis Xe Y é dada por Y=a+bX+c, sendo c uma variável aleatória com distribuição normal de média nula, as estimativas de a e b obtidas pelo método dos mínimos quadrático são não tendenciosas.
III - Se as variáveis X e Y possuem Coeficiente de Correlação próximo de zero, então não há grande relacionamento linear ou não linear entre tais variáveis.
É correto apenas o que se afirma em
I - Coeficiente de Determinação é um parâmetro que varia entre -1 e 1 que permite avaliar a precisão da reta de regressão.
II - Se a relação entre as variáveis Xe Y é dada por Y=a+bX+c, sendo c uma variável aleatória com distribuição normal de média nula, as estimativas de a e b obtidas pelo método dos mínimos quadrático são não tendenciosas.
III - Se as variáveis X e Y possuem Coeficiente de Correlação próximo de zero, então não há grande relacionamento linear ou não linear entre tais variáveis.
É correto apenas o que se afirma em
Q408877
Estatística
Sejam Wk e Yk séries temporais obtidas a partir da série Zk das seguintes maneiras: Wk = Z2k e Yk= 0,5Zk-1 + Zk e Yk= 0,5Zk+1 . A série temporal Zk possui função de autocorrelação apresentada na figura a seguir.
Com relação a essas séries temporais, afirma-se:
É correto apenas o que se afirma em
Com relação a essas séries temporais, afirma-se:
É correto apenas o que se afirma em
Q408876
Estatística
Seja 
uma série temporal, sendo 
um processo gaussiano branco de média nula. Definindo-se 
, em que 
é o operador valor esperado, e sabendo-se que 
, o valor de 
é
uma série temporal, sendo um processo gaussiano branco de média nula. Definindo-se , em que é o operador valor esperado, e sabendo-se que , o valor de é
Q408875
Matemática
Aplicando-se o método dos mínimos quadrados, obtém-se a reta de regressão 
que expressa a variável Y em função da variável X (variável independente). Essa reta foi ajustada a partir de uma amostra de 100 pares ordenados 
, formados a partir de observações das variáveis X e Y, nessa ordem. Sabendo-se que 
= 1000, para X=0,5 o valor de Y é
que expressa a variável Y em função da variável X (variável independente). Essa reta foi ajustada a partir de uma amostra de 100 pares ordenados , formados a partir de observações das variáveis X e Y, nessa ordem. Sabendo-se que = 1000, para X=0,5 o valor de Y é
Q408874
Estatística
Uma série temporal 
é dada por 
, sendo Xt um processo gaussiano branco de média nula. Essa série temporal é modelada por um processo
é dada por , sendo Xt um processo gaussiano branco de média nula. Essa série temporal é modelada por um processo
Q408873
Estatística
Os resultados de uma pesquisa são apresentados parcialmente na seguinte tabela.
Sabendo-se que 2 é moda, o menor valor da média é
Sabendo-se que 2 é moda, o menor valor da média é
Q408872
Estatística
Uma pesquisa avalia a taxa de poupança em função da renda familiar (RF), do nível de escolaridade do chefe de família (NECF), do número de filhos (NF), da idade do chefe de família (ICF) e da intensidade de consumo familiar de bens não duráveis (CBND). Os coeficientes de correlação parcial entre a taxa de poupança e as variáveis independentes mencionadas são apresentadas na tabela a seguir.
Com base nesses resultados, as duas variáveis que permitem prever com maior precisão a taxa de poupança de uma família são:
Com base nesses resultados, as duas variáveis que permitem prever com maior precisão a taxa de poupança de uma família são:
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