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Artes e ditadores
Os ditadores sempre quiseram que a arte expressasse seu ideal de “povo”, de preferência em momentos de devoção ou entusiasmo pelo regime. Para isso, os ditadores pretenderam imobilizar o passado nacional em seu benefício, dando-lhe dimensões de mito ou inventando-o quando necessário. Para o fascismo italiano, o ponto de referência era a Roma antiga, imperial; para a Alemanha de Hitler, uma combinação de bárbaros radicalmente puros das florestas teutônicas com nobreza medieval; para a Espanha de Franco, a era dos triunfantes governantes católicos que expulsaram os infiéis e resistiram a Lutero. A União Soviética teve mais dificuldade para adotar o legado dos czares que a Revolução tinha sido feita, afinal de contas, para destruir, mas Stálin acabou achando conveniente mobilizá-lo.
O que ficou da arte do poder nesses países? Surpreendentemente, pouco na Alemanha, mais na Itália, talvez mais ainda na Rússia. Só uma coisa todos perderam: o poder de mobilizar a arte e o povo como teatro público. Isso, o mais sério impacto do poder na arte entre 1930 e 1945, desapareceu com os regimes que tinham garantido sua sobrevivência através da repetição regular de rituais públicos. Desapareceram para sempre, juntamente com aquele poder.
(Adaptado de: HOBSBAWM, Eric. Tempos fraturados. Trad. Berilo Vargas. São Paulo: Companhia das Letras, 2013, p. 276)
A seleção amostral pode ser feita, em geral, por dois métodos. As amostras podem ser probabilísticas e não probabilísticas. No caso de amostras não probabilísticas há uma preocupação com a representatividade, mas sem garantias da aleatoriedade.
Sobre esse tipo de seleção, é correto afirmar que:
Suponha que uma amostra de tamanho n = 6 será extraída de uma população de 20 indivíduos, sendo a idade a variável de interesse. A população é mostrada na íntegra a seguir.

A extração seguirá a técnica de amostragem sistemática, iniciando pelo indivíduo de ordem 4, acima grifado.
Se o intervalo de seleção é igual a três, a estimativa não
tendenciosa da média populacional será igual a:
Para o planejamento de uma pesquisa de campo, do ponto de vista estatístico, existem três aspectos fundamentais a definir, quais sejam: a população alvo, o modo de seleção e o tamanho da amostra.
Esses aspectos estão logicamente interligados e sobre eles é correto afirmar que:
Um político que será candidato nas próximas eleições resolve contratar os serviços de um instituto de pesquisas para que avalie o seu potencial de votos. Como a disputa ainda está distante, ele se contentará com um erro de 4%, para mais ou para menos. Sabe-se que nas eleições passadas ele teve 20% das preferências, podendo esse percentual ser utilizado para o cálculo da variância.
Tome Φ(1,25)≅0,90, Φ(1,5)≅0,95 e Φ(2)≅0,975 , sendo Φ(z) a função distribuição acumulada da normal-padrão.
Para garantir um grau de confiança de 95%, o tamanho da amostra deverá ser:
Considere o modelo de regressão simples, com dados em séries temporais, que relaciona a quantidade de homicídios praticados dentro do sistema carcerário, através de uma versão do tipo autorregressiva, ou seja, pela própria variável defasada.
Ht = α + β.Ht-1 + εt
Onde Ht é o número de homicídios no tempo t e εt é uma variável aleatória, atendendo aos pressupostos básicos do modelo, representando um evento não previsível.
Através de uma amostra de 20 períodos estimou-se, por MQO,

A partir dos resultados, é correto afirmar que:
A multicolinearidade é uma das dificuldades que pode ocorrer no processo de estimação de Modelos de Regressão Múltipla. Em casos mais severos, a multicolinearidade chega a impossibilitar a obtenção de estimativa, mas mesmo quando tal não se dá, outros problemas podem advir.
Como exemplo, seria possível dizer que:
Após estimado um Modelo de Regressão Múltipla e obtidas as estimativas dos parâmetros, o passo seguinte é a análise da variância, através das somas de quadrados. A propósito estão disponíveis as seguintes informações:
SQE = soma de quadrados da equação = 2.400
SQR = soma de quadrados dos resíduos = 1.600
Tamanho da amostra n = 41
Número de regressores = 8
P(F8,32 > 3 ) = 0,9874
Assim sendo, é correto afirmar que:
No caso da seleção de Modelos de Regressão Múltipla por meio do grau de aderência e do nível de captura das variações da variável explicada, alguns cuidados devem ser tomados.
Dentre esses, cabe destacar que:
O modelo de regressão a seguir é formulado para que seja possível projetar a quantidade de novas ações que devem chegar ao TJ/AL, nos próximos anos.
A equação de regressão já é apresentada na sua versão final, com as estimativas dos parâmetros, junto com erros-padrão correspondentes:

Onde,
At= número de novas ações chegando ao TJ/AL no tempo t
PIBt = PIB na área de atuação do TJ/AL no tempo t
Eƒt =medida de eficiência do TJ/AL no tempo t
N = 100 (tamanho da amostra)
Todas as variáveis estão expressas em seus logaritmos.
Sobre os resultados e as perspectivas de uso do modelo, é
correto afirmar que:
Os pressupostos do modelo de regressão linear simples estão relacionados às propriedades dos estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), Melhor Estimador Linear Não Tendencioso (BLUE) e Máxima Verossimilhança (MV).
Sobre essas vinculações, é correto afirmar que:
Suponha que as penas previstas para punição por corrupção e lavagem de dinheiro, a serem aplicadas a um ex-chefe do executivo, são em média iguais a 12 anos. Registros passados indicam que, em geral, a variância é de 24 anos ao quadrado, com igual distribuição e independentes umas das outras.
Considere Φ(1,25)≅0,9 Φ(1,5)≅0,95; Φ(2)≅0,975 e Φ(2,25)≅0,99, onde Φ(z) é a função acumulada da N (0,1) .
Se o réu, que será julgado em 6 processos, for condenado em todos, a probabilidade de que a sua pena exceda 45 anos é:
Sejam X1,X2,...,Xn variáveis aleatórias independentes, todas com a mesma média μ e variâncias idênticas a σ2 .
Então, de acordo com o TLC, é correto afirmar que a distribuição:
Suponha que a tramitação de um processo tem 16 etapas. Cada uma delas tem uma duração aleatória, com distribuição exponencial de parâmetro β = 2 semanas.
Logo, fazendo uso do Teorema do Limite Central e sendo Φ(1)≅ 0,75, Φ(1,2)≅ 0,90 , Φ(1,5)≅0,95 e Φ(2)≅ 0,975 , a probabilidade de um processo do referido tipo desviar da média por:
Suponha que a quantidade pivotal para a construção de um
intervalo de confiança do parâmetro θ é dada por
tendo
distribuição uniforme no intervalo (1,5).
Assim, um intervalo de confiança para um grau de confiança de
75% para uma estimativa amostral de
= 324 terá seus limites
dados por: