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Q187769 Estatística
Considere a situação a seguir para responder às questões de nos 62 a 64.

Com o objetivo de prever a demanda (D) de um produto,
observa-se que essa demanda tem crescido ao longo dos
meses (M), de forma aproximadamente linear, conforme o
quadro a seguir.

Imagem 141.jpg

Isto é, designando por X o tempo decorrido em meses e por Y, a demanda, um bom modelo que relaciona X e Y é dado por Y = aX + β, onde os coeficientes a e β são usualmente determinados através do método de ajuste denominado Mínimos Quadrados. Por exemplo, no mês 20, foram demandadas 31 unidades do produto.

O erro desse ajuste pode ser avaliado através do “erro padrão da estimativa”, dado por Imagem 147.jpg
Assim, a melhor aproximação para o erro padrão da estimativa é
Alternativas
Q187768 Estatística
Considere a situação a seguir para responder às questões de nos 62 a 64.

Com o objetivo de prever a demanda (D) de um produto,
observa-se que essa demanda tem crescido ao longo dos
meses (M), de forma aproximadamente linear, conforme o
quadro a seguir.

Imagem 141.jpg

Isto é, designando por X o tempo decorrido em meses e por Y, a demanda, um bom modelo que relaciona X e Y é dado por Y = aX + β, onde os coeficientes a e β são usualmente determinados através do método de ajuste denominado Mínimos Quadrados. Por exemplo, no mês 20, foram demandadas 31 unidades do produto.

O Método dos Mínimos Quadrados determinará para os parâmetros a e β valores que são, respectivamente, aproximados por
Alternativas
Q187767 Estatística
Considere a situação a seguir para responder às questões de nos 62 a 64.

Com o objetivo de prever a demanda (D) de um produto,
observa-se que essa demanda tem crescido ao longo dos
meses (M), de forma aproximadamente linear, conforme o
quadro a seguir.

Imagem 141.jpg

Isto é, designando por X o tempo decorrido em meses e por Y, a demanda, um bom modelo que relaciona X e Y é dado por Y = aX + β, onde os coeficientes a e β são usualmente determinados através do método de ajuste denominado Mínimos Quadrados. Por exemplo, no mês 20, foram demandadas 31 unidades do produto.

A determinação dos coeficientes a e β é feita através da minimização da seguinte função-objetivo:
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Q187766 Estatística
Um serviço de atendimento, que se inicia às 9 h, tem uma única fila para atendimento por um único servidor. O intervalo (em minutos) entre a chegada de dois clientes é uma variável aleatória uniformemente distribuída entre 0 e 4, e o tempo (em minutos) de atendimento pelo servidor é uma variável aleatória distribuída uniformemente entre 5 e 10. No quadro a seguir, é apresentado o resultado de uma simulação com essas variáveis.

Imagem 140.jpg

Por exemplo, o primeiro cliente chega às 9 h 2 min, é atendido durante 5 min e, portanto, sai do sistema às 9 h 7 min. O segundo cliente chega 1 min após a chegada do primeiro cliente, e o servidor irá consumir 10 min em seu atendimento. O cliente que aguardará na fila mais tempo para ser atendido irá esperar
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Q187765 Estatística
Um serviço de atendimento, que se inicia às 9 h, tem uma única fila para atendimento por um único servidor. O intervalo (em minutos) entre a chegada de dois clientes e o tempo (em minutos) de atendimento pelo servidor são variáveis aleatórias distribuídas uniformemente entre 0 e 10. No quadro a seguir, é apresentado o resultado de uma simulação com essas variáveis.

Imagem 139.jpg

Por exemplo, o primeiro cliente chega às 9 h 1 min, é aten-5 min após a chegada do primeiro cliente e o servidor irá consumir 8 min em seu atendimento. Nesse processo de simulação, o quarto cliente sairá do sistema às (A) 9 h 22 min
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Q187764 Estatística
Com base em dados históricos, verifica-se que, se uma linha de produção apresenta um índice de falhas inferior a 5% em determinado dia, a probabilidade de operar com mesmo nível de qualidade no dia seguinte é de 80%. Por outro lado, se opera com índice de falhas igual ou superior a 5% em algum dia, a probabilidade de voltar a operar com índice inferior a 5% no dia seguinte é de, apenas, 30%. Se, na simulação desse processo, verifica-se que a probabilidade de estar operando com índice de falhas inferior a 5% em algum dia é de 70%, a probabilidade de assim estar operando dois dias depois é de
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Q187763 Estatística
Na simulação da operação de uma planta industrial, supõe-se que ela pode apresentar dois estados: ou operou normalmente ou operou com alguma anomalia. Se um dia operou normalmente, a probabilidade de apresentar alguma anomalia no dia seguinte é 70%. Quando um dia operou com alguma anomalia, a probabilidade de operar normalmente no dia seguinte é 60%. Independente de como esteja operando atualmente, após muitos dias de operação, a probabilidade de concluir um dia operando normalmente é de, aproximadamente,

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Q187762 Estatística
O tempo entre as ocorrências de emergências e o tempo consumido para resolvê-las pelo especialista são usualmente modelados por Distribuições Exponenciais. Se, em média, o tempo entre ocorrências é de 6h e, em média, o tempo necessário para o especialista solucioná-las é de 3h, então
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Q187761 Estatística
As técnicas de simulação são muito importantes em uma grande variedade de projetos quando estes apresentam cálculos muito complexos ou experimentos reais muito dispendiosos. Na base da simulação, tem-se a necessidade de geração de números pseudoaleatórios, quando as duas principais preocupações são: (1) um possível número deve ter a mesma probabilidade de ocorrer que qualquer outro dentre os demais possíveis números e (2) deve existir independência entre as ocorrências, isto é, a probabilidade de ocorrência de um número não deve ser afetada pelas eventuais ocorrências dos demais possíveis números. Os métodos de geração mais adotados na prática são: congruência mista (mixed congruential method), congruência multiplicativa (multiplicative congruential method) e congruência aditiva (additive congruential method). Considere os números inteiros K, L, M e N, tais que: 0 < K < M; 0 < L < M e N = 1, 2, 3... Para serem gerados números pseudoaleatórios entre 0 e M-1, inicia- se com uma semente X0 aleatoriamente escolhida e adota-se a relação de recorrência XN+1 = f(XN, XN-1, K,L)(módulo M), isto é, XN+1 é o resto da divisão de f(XN, XN-1,K,L) por M. Nessas condições, quando

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Q187760 Estatística
As ocorrências diárias de situações de emergência em uma instalação industrial são aleatórias e usualmente consideradas independentes umas das outras. Dessa forma, o modelo mais adequado para a simulação dos instantes de ocorrências é a Distribuição de Poisson e, consequentemente, os intervalos entre as ocorrências obedecem à Distribuição Exponencial. Na prática, observa-se que o tempo dedicado por um engenheiro à solução de cada emergência é bem modelado também pela Distribuição Exponencial. Esses são alguns dos motivos para que, em simulação desses processos de atendimento, o tempo (T) entre ocorrências e o tempo (T) de tratamento das mesmas sejam modelados por Distribuições Exponenciais que, entre outros aspectos, têm a propriedade denominada “ausência de memória” que (para quaisquer t > 0 e a > 0) é traduzida por:
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Q187759 Economia
Uma rede de seis localidades é composta por dois fornecedores de determinado produto (localidades 1 e 2), dois centros consumidores desse produto (localidades 3 e 4) e duas localidades (5 e 6), onde ocorre apenas transbordo, isto é, passagem do produto, sem retenção. Considere a seguinte notação: Qij = quantidade de produto fluindo da localidade i para a localidade j; Cij = custo de transportar cada unidade desse produto de i para j; Tij = quantidade máxima transportável da localidade i para a j; Pi = quantidade de produto disponível no fornecedor i (se positiva) ou demandada pelo consumidor i (se negativa). No caso das localidades 5 e 6 onde ocorre apenas o transbordo, tem-se Pi = 0. Se o objetivo for determinar o menor custo possível para o fluxo do produto na rede dos fornecedores 1 e 2 para os consumidores 3 e 4, eventualmente passando pelas localidades 5 e 6, devem ser observadas as seguintes restrições para todo i e todo j:
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Q187758 Economia
Considere a situação a seguir para responder às questões de nos 51 a 53.

Imagem 118.jpg

No caso das duas concorrentes (ABC e XYZ), adotando- se o método de eliminação sequencial de estratégias dominadas, básico no contexto da Teoria dos Jogos, conclui- se que a empresa ABC
Alternativas
Q187757 Economia
Considere a situação a seguir para responder às questões de nos 51 a 53.

Imagem 118.jpg

No caso de duas concorrentes (ABC e XYZ) que apresentam esse quadro de estratégias no contexto da Teoria dos Jogos, verifica-se que, para a empresa ABC,
Alternativas
Q187756 Economia
Considere a situação a seguir para responder às questões de nos 51 a 53.

Imagem 118.jpg

No contexto da Teoria dos Jogos, verifica-se que, para a empresa XYZ,
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Q187755 Economia
Em Teoria dos Jogos, uma das clássicas hipóteses é de que os jogadores tomem decisões
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Q187754 Matemática

Existem algoritmos de busca local estocástica em que a função passo está implementada em dois estágios. No primeiro estágio, uma solução vizinha s’ da solução candidata corrente s é selecionada uniformemente e depois é aceita, ou não, de acordo com a função de probabilidade: p(T,s,s’) = 1, se f(s’)  ≤ f(s); ou p(T,s,s’) = exp( (f(s)-f(s’))/T ), caso contrário, onde T é um parâmetro denominado temperatura e f é a função avaliação. Quanto ao emprego desse critério, conhecido como condição de Metropolis, tem-se que
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Q187753 Raciocínio Lógico

Sejam S o conjunto de busca, N a relação de vizinhança e g a função avaliação. De um pseudoalgoritmo de busca local estocástica retiram-se os seguintes comandos:


determine N(s) = {s’ ∈ S | (s, s’) ∈ N};

determine I*(s) = {s’  ∈ N(s) | g(s’) = g*}, onde g* = min{g(s’) | s’ ∈ N(s)}; s’:= escolha aleatória segundo uma distribuição uniforme em I*(s) não vazio.

Uma alternativa para aumentar a rapidez dos algoritmos de busca local estocástica é selecionar o próximo passo de maneira mais eficiente. Neste contexto, o mecanismo de seleção do passo de busca do algoritmo, cujos comandos foram destacados acima, usa a estratégia de seleção

Alternativas
Q187752 Algoritmos e Estrutura de Dados
O procedimento troca de r arestas (r-exchange) é uma das heurísticas de maior sucesso em obter uma solução aproximadamente ótima para o problema do caixeiro-viajante com n vértices. Em relação a esse procedimento, considere as afirmativas a seguir.

I - A partir de um ciclo Hamiltoniano H, o procedimento retira r arestas de H, produzindo r caminhos desconexos e os reconecta usando arestas diferentes daquelas retiradas, produzindo uma nova rota H’.

II - De um ciclo Hamiltoniano H é produzido um novo ciclo H’, o qual difere de H em exatamente r arestas, as demais (n-r) arestas coincidem.

III - Caso o custo de H’, produzido a partir da troca de r arestas de um ciclo Hamiltoniano H, seja maior que o custo de H, então H é substituído por H’, senão um novo conjunto de r arestas de H é selecionado para troca.

IV - O processo de troca de r arestas é repetido até que nenhuma melhora adicional seja alcançada.

V - O procedimento r-exchange termina em um ótimo global, chamado de r-ótimo ou r-opt.

São corretas APENAS as afirmativas
Alternativas
Q187751 Matemática
Para comprar um carro novo, foram identificados 4 modelos das indústrias A, B, C e D. A decisão será tomada d acordo com preço e consumo de combustível. É evidente que a preferência é por um carro mais barato que consuma menos combustível. Nesse caso, tem-se um problema com 4 alternativas e 2 critérios. As características dos 4 modelos são apresentadas através dos pares de coordenadas A=(36,8), B=(35,7), C=(34,8) e D=(35,9), onde a primeira coordenada refere-se ao preço (dado emR$ 1.000,00) e a segunda refere-se ao consumo decombustível (dado em litro por quilômetro). Em relação ao conjunto viável, conclui-se que
Alternativas
Q187750 Matemática
Imagem 111.jpg

Alternativas
Respostas
18641: A
18642: C
18643: B
18644: E
18645: C
18646: E
18647: B
18648: B
18649: A
18650: A
18651: D
18652: C
18653: B
18654: E
18655: E
18656: A
18657: C
18658: C
18659: B
18660: C