Questões de Concurso
Para analista judiciário - estatística
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Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-PA
Provas:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TJ-PA - Analista Judiciário - Especialidade: Arquitetura
|
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TJ-PA - Analista Judiciário - Especialidade: Ciências Contábeis |
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TJ-PA - Analista Judiciário - Especialidade: Economia |
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TJ-PA - Analista Judiciário - Especialidade: Engenharia Civil |
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TJ-PA - Analista Judiciário - Especialidade: Engenharia Elétrica |
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TJ-PA - Analista Judiciário - Especialidade: Engenharia Mecânica |
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TJ-PA - Analista Judiciário - Especialidade: Estatística |
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TJ-PA - Analista Judiciário - Especialidade: Fiscal de Arrecadação |
Q3585043
Português
Texto associado
Texto CG1A1
No momento em que realizamos uma leitura, ativamos
circuitos cerebrais que nós, seres humanos, levamos milhares
de anos para desenvolver: os da leitura. Decodificar letras,
símbolos e significados transformou o nosso cérebro e nossa
sociedade, e criou algo que não existia quando a nossa espécie
surgiu.
De acordo com Maryanne Wolf, cientista cognitiva,
professora da Universidade da Califórnia em Los Angeles, “Nós
pensamos na linguagem como algo natural, e deduzimos que o
domínio da língua escrita é algo natural também. Mas não é, nem
um pouco.” Ela completa: “E, quanto mais você lê, mais esse
sistema molda o cérebro, de modo cumulativo. Dá a ele todo um
conhecimento, toda uma construção de processos que eu chamo
de habilidade de leitura profunda.”
Wolf, no entanto, adverte que a habilidade de leitura
profunda está sob risco, por causa dos hábitos digitais modernos,
como o de apenas “passar os olhos” em textos online.
A pesquisadora explica que um cérebro neurotípico já nasce com
os circuitos que permitem que nossos olhos enxerguem e que as
nossas cordas vocais produzam os sons da fala. Mas ele não
nasce com um circuito projetado para a leitura.
O processo provavelmente começou por volta do ano
3300 a.C., com o povo sumério, na Mesopotâmia, onde hoje fica
o Iraque. Os sumérios criaram o sistema cuneiforme, de cunhar
símbolos em argila — embora existam debates entre alguns
cientistas de que os precursores da escrita possam ter sido os
egípcios, com seus hieróglifos.
De qualquer modo, decifrar símbolos passou a exigir mais
do cérebro do que apenas enxergar. Era preciso associar aquele
símbolo a algum objeto, conceito ou emoção, e também a algum
som. Wolf explica: “Os símbolos de escrita começaram a surgir
mais ou menos 6 mil anos atrás. E exigiram uma mudança no
cérebro, em que um símbolo visual passou a representar um
conceito e ser expressado por linguagem.” Ela acrescenta, ainda,
que os cientistas acreditam que os nossos ancestrais “reciclaram”
para a leitura circuitos antes usados para o reconhecimento de
objetos.
Em 1989, um grupo de pesquisadores acompanhou a
atividade cerebral de pessoas enquanto elas olhavam uma série de
caracteres — alguns deles com significado e outros aleatórios,
que não significavam nada em particular. E, quando as pessoas
olhavam para os caracteres que tinham significado real — ou
seja, eram uma palavra de um idioma —, ativavam-se áreas
muito mais amplas da visão e também células específicas que a
nossa espécie desenvolveu para processar o sentido de letras,
palavras e sons. Uma única palavra é capaz de despertar no
cérebro todo um acervo de conceitos relacionados. Como
exemplo, Wolf cita um experimento feito anos atrás pelo cientista
cognitivo David Swinney. Os participantes do estudo, quando
liam a palavra inglesa bug, pensavam não só no significado
básico do termo — inseto —, como também em “bugs de
informática” e até mesmo no carro Fusca (que em inglês se
chama beetle, nome de um inseto).
Internet:<www.bbc.com> (com adaptações)
Julgue o item que se segue, relativo a aspectos linguísticos do texto CG1A1 e ao vocabulário nele empregado.
No início do primeiro parágrafo, a expressão “No momento em que” poderia ser substituída por Na medida que, sem prejuízo da correção gramatical e da coerência das ideias do texto.
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TRT - 24ª REGIÃO (MS)
Prova:
FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Estatística (Reaplicação) |
Q3349766
Estatística
Em relação ao índice de Gini, avalie as afirmativas a seguir e
assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) Serve para medir a desigualdade de distribuição de renda em um território.
( ) Seu cálculo é feito pela curva de Lorenz.
( ) Os valores do índice de Gini variam de 0 a 1, sendo que 0 significa desigualdade total e 1 significa igualdade total.
As afirmativas são, respectivamente,
( ) Serve para medir a desigualdade de distribuição de renda em um território.
( ) Seu cálculo é feito pela curva de Lorenz.
( ) Os valores do índice de Gini variam de 0 a 1, sendo que 0 significa desigualdade total e 1 significa igualdade total.
As afirmativas são, respectivamente,
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TRT - 24ª REGIÃO (MS)
Prova:
FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Estatística (Reaplicação) |
Q3349765
Estatística
Em relação à característica de estacionariedade de uma série
temporal, avalie as afirmativas a seguir.
I. Uma série temporal é estacionária quando suas características estatísticas (média, variância, autocorrelação) são constantes ao longo do tempo.
II. Uma série é estacionária quando se desenvolve aleatoriamente no tempo em torno de uma média constante, refletindo algum equilíbrio estatístico, de modo que as leis de probabilidade que atuam no processo não mudam com o tempo.
III. Métodos de previsão usam transformações matemáticas para estacionarizar uma série; a seguir, são feitas previsões nessa série estável para, posteriormente, se inverter as transformações e obter as previsões para a série original.
Estão corretas as afirmativas
I. Uma série temporal é estacionária quando suas características estatísticas (média, variância, autocorrelação) são constantes ao longo do tempo.
II. Uma série é estacionária quando se desenvolve aleatoriamente no tempo em torno de uma média constante, refletindo algum equilíbrio estatístico, de modo que as leis de probabilidade que atuam no processo não mudam com o tempo.
III. Métodos de previsão usam transformações matemáticas para estacionarizar uma série; a seguir, são feitas previsões nessa série estável para, posteriormente, se inverter as transformações e obter as previsões para a série original.
Estão corretas as afirmativas
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TRT - 24ª REGIÃO (MS)
Prova:
FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Estatística (Reaplicação) |
Q3349764
Estatística
Se X tem distribuição normal p-variada com vetor de médias μ e matriz de covariâncias Σ então Z = DX, em que D é uma matriz q xp de posto q ≤ p tem distribuição normal com vetor de médias_____ e matriz de covariâncias _____.
Se D’ é a transposta de D, as lacunas ficam corretamentepreenchidas respectivamente por
Se D’ é a transposta de D, as lacunas ficam corretamentepreenchidas respectivamente por
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TRT - 24ª REGIÃO (MS)
Prova:
FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Estatística (Reaplicação) |
Q3349763
Estatística
Uma amostra aleatória simples de tamanho n será observada para
fazermos inferências acerca de uma proporção de “sucessos”
populacional p. Não temos informações prévias acerca do valor de
p, de modo que teremos de trabalhar no pior caso.
O tamanho da amostra necessário para que possamos garantir, com 95% de confiança, que o valor da proporção de “sucessos” na amostra não diferirá da proporção de “sucessos” populacional por mais de 5% é, no mínimo, aproximadamente igual a
O tamanho da amostra necessário para que possamos garantir, com 95% de confiança, que o valor da proporção de “sucessos” na amostra não diferirá da proporção de “sucessos” populacional por mais de 5% é, no mínimo, aproximadamente igual a
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TRT - 24ª REGIÃO (MS)
Prova:
FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Estatística (Reaplicação) |
Q3349762
Estatística
Suponha que uma amostra aleatória X1, X2, ..., X10, de tamanho n =10 será obtida de uma distribuição Bernoulli (θ), θ desconhecido.
Pretende-se usar uma densidade a priori Beta com parâmetros α = 2 e β = 2 e que será usada uma função de perda quadrática L(θ, a) = (θ – a)2, com 0 < θ < 1 e 0 < a < 1.
Nesse caso, se forem observados 5 “sucessos”, a estimativa de Bayes para θ será igual a
Pretende-se usar uma densidade a priori Beta com parâmetros α = 2 e β = 2 e que será usada uma função de perda quadrática L(θ, a) = (θ – a)2, com 0 < θ < 1 e 0 < a < 1.
Nesse caso, se forem observados 5 “sucessos”, a estimativa de Bayes para θ será igual a
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TRT - 24ª REGIÃO (MS)
Prova:
FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Estatística (Reaplicação) |
Q3349761
Estatística
Suponha um modelo de regressão linear p-variado dado por:
Y = Xβ + ε
em que Y é um vetor (n x 1), X é uma matriz (n x p) conhecida, β é um vetor de parâmetros (p x 1) e ε é um vetor de erros tal que E[ ε ] = 0, V[ε ] = Iσ2, de modo que os elementos de ε são não correlacionados, I é a matriz identidade.
Nesse caso, se X’ é a matriz transposta da matriz X, a solução das equações normais é dada por
Y = Xβ + ε
em que Y é um vetor (n x 1), X é uma matriz (n x p) conhecida, β é um vetor de parâmetros (p x 1) e ε é um vetor de erros tal que E[ ε ] = 0, V[ε ] = Iσ2, de modo que os elementos de ε são não correlacionados, I é a matriz identidade.
Nesse caso, se X’ é a matriz transposta da matriz X, a solução das equações normais é dada por
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TRT - 24ª REGIÃO (MS)
Prova:
FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Estatística (Reaplicação) |
Q3349760
Estatística
Uma aproximação para os possíveis valores assumidos por uma
variável aleatória uniforme no intervalo (0,1) pode ser obtida
usando-se o método congruencial multiplicativo (MCM).
Avalie se o MCM apresenta as seguintes características:
I. É um método simples e de uso extensivo.
II. O MCM gera uma sequência de números pseudoaleatórios.
III. O MCM parte de um valor inicial x0 e calcula recursivamente os valores sucessivos xn, n ≥ 1.
Está correto o que se afirma em
Avalie se o MCM apresenta as seguintes características:
I. É um método simples e de uso extensivo.
II. O MCM gera uma sequência de números pseudoaleatórios.
III. O MCM parte de um valor inicial x0 e calcula recursivamente os valores sucessivos xn, n ≥ 1.
Está correto o que se afirma em
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TRT - 24ª REGIÃO (MS)
Prova:
FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Estatística (Reaplicação) |
Q3349759
Estatística
Considere que no ajuste de uma reta de regressão linear
Y = β0 + β1X + ε,
a seguinte tabela de Análise da Variância (com dados parcialmente omitidos) foi obtida:
O valor de s2 é igual a
Y = β0 + β1X + ε,
a seguinte tabela de Análise da Variância (com dados parcialmente omitidos) foi obtida:
O valor de s2 é igual a
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TRT - 24ª REGIÃO (MS)
Prova:
FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Estatística (Reaplicação) |
Q3349758
Estatística
A tabela a seguir mostra os dados de temperatura de 10 indivíduos
obtidos antes e depois da aplicação de um determinado
tratamento. O problema é testar a hipótese de que não há efeito
de tratamento na mediana das temperaturas.
Um valor da estatística de teste de Wilcoxon para esses dados é igual a
Um valor da estatística de teste de Wilcoxon para esses dados é igual a
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TRT - 24ª REGIÃO (MS)
Prova:
FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Estatística (Reaplicação) |
Q3349757
Estatística
Se uma densidade pertence à família exponencial, então ela podeser escrita como
f(x) = a(θ)b(x) exp{c(θ)d(x)}, sendo a, b, c e d funções.
Lembremos que se uma amostra aleatória X1, X2, ..., Xn é obtida de uma densidade que pertence à família exponencial, então, pelo critério de fatorização, uma estatística suficiente é dada por
f(x) = a(θ)b(x) exp{c(θ)d(x)}, sendo a, b, c e d funções.
Lembremos que se uma amostra aleatória X1, X2, ..., Xn é obtida de uma densidade que pertence à família exponencial, então, pelo critério de fatorização, uma estatística suficiente é dada por
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TRT - 24ª REGIÃO (MS)
Prova:
FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Estatística (Reaplicação) |
Q3349756
Estatística
Para testar a hipótese nula de independência entre dois atributos
A e B a seguinte tabela de contingências 2x2 foi obtida:
O valor da estatística qui-quadrado usual para esses dados é aproximadamente igual a
O valor da estatística qui-quadrado usual para esses dados é aproximadamente igual a
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TRT - 24ª REGIÃO (MS)
Prova:
FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Estatística (Reaplicação) |
Q3349755
Estatística
Para testar H0: p = 0,5 versus H1: p = 0,8, em que p é o parâmetro
de uma densidade Bernoulli (p), uma amostra X1, X2, X3, X4, de
tamanho 4, será obtida e será usado o critério de decisão que
rejeitará H0 se X1 + X2 + X3 + X4 ≥ 3.
Nesse caso, a soma das probabilidades de erro tipo I e tipo II desse critério é aproximadamente igual a
Nesse caso, a soma das probabilidades de erro tipo I e tipo II desse critério é aproximadamente igual a
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TRT - 24ª REGIÃO (MS)
Prova:
FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Estatística (Reaplicação) |
Q3349754
Estatística
Deseja-se testar H0: μ ≥ 50 versus H1: μ < 50 em que μ é a média populacional de uma variável aleatória contínua suposta normalmente distribuída com variância conhecida σ2 = 100.
Se uma amostra aleatória simples de tamanho n = 36 for obtida, e se x̄ é o valor observado da média amostral, então o critério uniformemente mais poderoso de tamanho α = 5% rejeitará H0 se
Se uma amostra aleatória simples de tamanho n = 36 for obtida, e se x̄ é o valor observado da média amostral, então o critério uniformemente mais poderoso de tamanho α = 5% rejeitará H0 se
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TRT - 24ª REGIÃO (MS)
Prova:
FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Estatística (Reaplicação) |
Q3349753
Estatística
Se uma amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn, de tamanho n, for obtida de uma densidade exponencial com parâmetro θ, e se é a média amostral, então 
tem distribuição
tem distribuição
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TRT - 24ª REGIÃO (MS)
Prova:
FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Estatística (Reaplicação) |
Q3349752
Estatística
Considere uma amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn, de tamanho n, e as seguintes afirmativas acerca da estimação por máxima verossimilhança.
I. Se a variável aleatória populacional tem distribuição Bernoulli parâmetro p, o estimador de máxima verossimilhança de p é a média amostral.
II. Se a variável aleatória populacional tem distribuição exponencial parâmetro λ, o estimador de máxima verossimilhança de λ é a média amostral.
III. Se a variável aleatória populacional tem distribuição Poissonparâmetro λ, o estimador de máxima verossimilhança de λ é a média amostral.
Está correto o que se afirma em
I. Se a variável aleatória populacional tem distribuição Bernoulli parâmetro p, o estimador de máxima verossimilhança de p é a média amostral.
II. Se a variável aleatória populacional tem distribuição exponencial parâmetro λ, o estimador de máxima verossimilhança de λ é a média amostral.
III. Se a variável aleatória populacional tem distribuição Poissonparâmetro λ, o estimador de máxima verossimilhança de λ é a média amostral.
Está correto o que se afirma em
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TRT - 24ª REGIÃO (MS)
Prova:
FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Estatística (Reaplicação) |
Q3349751
Estatística
Uma amostra aleatória simples de tamanho 25 de uma densidade normalmente distribuída com média μ e variância δ2 desconhecidas foi obtida e mostrou os seguintes resultados:
Um intervalo de 99% de confiança para μ será então dadoaproximadamente por
Um intervalo de 99% de confiança para μ será então dadoaproximadamente por
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TRT - 24ª REGIÃO (MS)
Prova:
FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Estatística (Reaplicação) |
Q3349750
Estatística
Se X1, X2, ..., Xn é uma amostra aleatória simples de tamanho n de uma função de densidade de probabilidade f com função de distribuição acumulada F e se Y1 ≤ Y2 ≤ ... ≤ Yn são as estatísticas de ordem correspondentes, então a função de densidade de probabilidade da α-ésima estatística de ordem será dada por
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TRT - 24ª REGIÃO (MS)
Prova:
FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Estatística (Reaplicação) |
Q3349749
Estatística
Suponha que uma amostra aleatória simples X1, X2, X3, X4 seráobtida de uma variável aleatória populacional com média μ.
Considere os seguintes possíveis estimadores de μ:
São estimadores não tendenciosos de μ:
Considere os seguintes possíveis estimadores de μ:
São estimadores não tendenciosos de μ:
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TRT - 24ª REGIÃO (MS)
Prova:
FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Estatística (Reaplicação) |
Q3349748
Estatística
Uma variável aleatória X tem função geradora de momentos dada por mX(t, θ) = θ/ (θ - t), t < θ.
Nesse caso, X tem distribuição
Nesse caso, X tem distribuição
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