Questões de Concurso
Para unirio
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( ) O comando git clone cria uma cópia completa do repositório remoto, incluindo todo o histórico de commits.
( ) O comando git commit registra alterações no repositório local, mas não envia nada automaticamente para o repositório remoto.
( ) O comando git merge integra o histórico de outra branch à branch atual, preservando os commits originais.
( )O comando git pull atualiza o repositório local trazendo alterações do repositório remoto, sem realizar merge automaticamente.
( ) O TDD segue um ciclo curto que envolve escrever um teste, fazê-lo falhar e implementar o código mínimo.
( ) No TDD, os testes podem ser utilizados como documentação viva do comportamento esperado do código.
( ) O TDD recomenda que o desenvolvedor escreva apenas o código suficiente para fazer o teste passar.
( ) A utilização de TDD elimina totalmente a necessidade de testes automatizados adicionais no projeto.
import csv with open(‘dados.csv’, ’r’) as file: reader = csv.reader(file) else row do reader: print(row)
O código exposto apresenta, na 4ª linha, erro. Qual das alternativas corrige esse erro?
x<-c(15,20,30,25,38,36,18,23,10,22,35,33,12,28,25)
y<-c(1.57,1.56,1.63,1.60,1.65,1.64,1.58,1.59,1.58,
1.57,1.63,1.61,1.57,1.63,1.57)
plot(x,y) cor.test(x,y) summary(regressao<- lm(y~x)) plot(regressao)
É correto afirmar que as linhas de programa fornecem, respectivamente, os seguintes resultados:
= β0 + β1xi. Com base no exposto, é correto
afirmar que o modelo logístico é dado por Dizemos que a distribuição de uma variável
aleatória X pertence à família exponencial de
dimensão k se a função de probabilidade é dada
por f (x;
)=exp
cj(
)Tj(x)+d(
)+S(x)}, x ∈
A, em que cj(
), Tj(x), d(
) e S (x) são funções reais
para j = 1,...,k, e A é o suporte da distribuição. Se X
é uma variável aleatória que segue a distribuição
normal com média μ e variância
2, ou seja,
X ~ N (μ,
2), então X pertence à família exponencial
bidimensional e suas funções reais são dadas por:
De acordo com esses resultados, é correto afirmar que o modelo de regressão estimado, o coeficiente de determinação e a estatística do teste de significância do modelo de regressão, respectivamente, são dados por:
Quando o gráfico de dispersão sugere um relacionamento aproximadamente linear entre as duas variáveis, o modelo indicado é representado pela seguinte equação:
yi = βo+β1xi+εi,
em que yi é o i-ésimo valor da variável dependente
ou resposta; βo e β1 são os parâmetros do modelo
ou coeficientes de regressão; xi é o i-ésimo valor
da variável independente ou covariável; εi é o i-ésimo erro aleatório. Considerando que os εi são
idênticos, independentes e distribuídos conforme
o modelo Normal com média 0 e variância
, ou
seja, εi ~ N(0,
), é correto afirmar que