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São as seguintes as despesas classificadas de acordo com o método da função:
De acordo com a norma, os doadores exigem informação principalmente para:
Esses papéis e responsabilidades estão corretamente descritos na seguinte opção:
Em relação ao processo de avaliação e resposta aos riscos de distorção relevante, é correto afirmar que:
Em relação às características e aos procedimentos para a determinação da materialidade, é correto afirmar que:
Nos termos da Instrução Normativa TCU nº 84/2020, para fins de autuação de processo de tomada de contas, é necessário avaliar o nível de materialidade.
Considere os dados do quadro a seguir relativos à execução orçamentária hipotética de uma autarquia federal no exercício financeiro de 2021.
O limite mínimo para que um conjunto de irregularidades detectadas na autarquia no referido exercício seja considerado materialmente relevante, para fins de autuação de processo de tomada de contas, é, em milhões de reais, de:
Considere ainda a tabela a seguir, que contém índices calculados de confiabilidade para quantidades previstas de erros e níveis de confiança.
A partir dos dados apresentados e para cumprir os critérios previamente definidos, o tamanho da amostra para o teste na população indicada deve ser de:
Na situação hipotética de um trabalho de auditoria que tem por objeto a concessão de auxílio financeiro emergencial a pessoas que perderam renda em decorrência de uma epidemia que atingiu o país e afetou a economia, a matriz de planejamento:
O classificador em questão foi treinado em um conjunto de dados particionado (holdout) em 60%/30%/10% (treinamento/validação/ teste). Entretanto, os especialistas envolvidos consideraram o modelo obtido insatisfatório após analisarem o gráfico.
Considerando essas informações, duas técnicas que poderiam ser utilizadas para contornar o problema encontrado são:
Das alternativas abaixo, aquela que lista apenas os modelos compatíveis com essa estratégia de caching é:
São exemplos: a) de identificadores explícitos, b) de identificadores sensíveis e c) de quasi identificadores:
A alta administração da YEDU decidiu então implementar um programa de Gestão e Governança de Dados. Para resolver o problema de repetições de dados de alunos na YEDU, o CDO (Chief Data Officer) definiu corretamente a seguinte abordagem:
A = “Há pessoas que choram por saber que as rosas têm espinho” B = “Há outras que sorriem por saber que os espinhos têm rosas”
A submatriz da matriz de TF-IDF desses dois documentos correspondente aos termos “Rosas”, “Choram” e “Sorriem”, nessa ordem, é:
dados = tibble::tibble(Analista=c(“A1”, “A1”, “A1”, “A2”, “A2”, “A3”, “A3”, “A3”),
Ano=c(2018,2019,2020,2019,2020,2018,2019,2020), Processos=c(10,15,20,25,20,8,7,12))
Um programador roda o código abaixo em R.
tidyr::pivot_wider(data=dados, names_from=”Analista”, values_from=”Processos”)
Os valores esperados na primeira linha do objeto resultante do comando acima são:
Para pesos w1 = 2, w2 = 3 e viés w0 = 1, a região de classificação é uma reta que passa nos pontos:
A partição que apresenta o menor erro de classificação quando feita na raiz (primeiro nível) de uma árvore de decisão é:
Esse analista gostaria de prever a classe dos pontos (1,1), (0,0) e (-1,2) usando o algoritmo de k-vizinhos mais próximos com k=3 e usando a distância euclidiana usual.
Suas classes previstas são, respectivamente: