Julgue o item que se segue, relativo a conceitos de data warehouse, técnicas de modelagem dimensional e otimização de bases de dados para BI. 

Nos data warehouses, as colunas de chave de dimensão definem a dimensão de uma tabela de fatos, enquanto os valores das chaves de dimensão estabelecem sua granularidade.

Julgue o item que se segue, relativo a conceitos de data warehouse, técnicas de modelagem dimensional e otimização de bases de dados para BI. 

Em regra, as chaves substitutas são incorporadas nas tabelas de dimensões de um data warehouse relacional para atribuir um identificador único para cada registro nas tabelas de dimensões.

Julgue o item que se segue, relativo a conceitos de data warehouse, técnicas de modelagem dimensional e otimização de bases de dados para BI. 

Uma tabela de fatos descreve as entidades de um negócio e apresenta uma ou mais colunas-chave que funcionam como um identificador único exclusivo, bem como colunas descritivas adicionais.

Julgue o item que se segue, relativo a conceitos de data warehouse, técnicas de modelagem dimensional e otimização de bases de dados para BI. 

Nos data warehouses, os índices de junção associam as linhas da tabela de fatos com as respectivas colunas na tabela de dimensões, o que facilita as operações de consulta e análise de dados. 

Acerca das abordagens relacional e não relacional, entre outros conceitos relacionados a banco de dados, julgue o item a seguir.  

Se executada, a consulta a seguir retorna a contagem de clientes com mais de 18 anos de idade que realizaram transações com valores superiores a 1.000, agrupados e ordenados de forma decrescente por idade.

SELECT COUNT(c.id), c.idade

FROM cliente c

WHERE c.idade > 18

      AND EXISTS (

           SELECT 1

           FROM transacao t

          WHERE t.cliente_id = c.id

     AND t.valor > 1000

     )

GROUP BY c.idade

ORDER BY c.idade DESC; 

Acerca das abordagens relacional e não relacional, entre outros conceitos relacionados a banco de dados, julgue o item a seguir.  

Em um banco de dados, os índices são armazenados fisicamente na mesma ordem em que são definidos logicamente para permitir acesso eficiente aos dados.

Acerca das abordagens relacional e não relacional, entre outros conceitos relacionados a banco de dados, julgue o item a seguir.  

Em SQL, triggers são procedimentos automáticos executados em resposta a determinados eventos em uma tabela ou view e são disparados exclusivamente em resposta a ações DML, tais como INSERT, UPDATE ou DELETE. 

Acerca das abordagens relacional e não relacional, entre outros conceitos relacionados a banco de dados, julgue o item a seguir.  

Nos bancos de dados NoSQL orientados a colunas, é possível organizar os dados em famílias de colunas, o que facilita o agrupamento e o acesso a informações específicas, como, por exemplo, os dados de contato.

Acerca das abordagens relacional e não relacional, entre outros conceitos relacionados a banco de dados, julgue o item a seguir.  

O exemplo a seguir exibe como os dados podem ser armazenados em um banco de dados relacional do tipo chave-valor.

{

      nome_orgao: “ANATEL”,

      endereco: {estado: “Distrito Federal”,

   cidade: “Brasília”},

      numero_telefone: “55-61-1234-5678”,

      atuacao: [“telecomunicação”],

}

No que diz respeito ao estimador hipotético T_n  do parâmetro λ, julgue o seguinte item.

Se n = 10, então o erro quadrático médio de T_n  será igual a λ²/10.

No que diz respeito ao estimador hipotético T_n  do parâmetro λ, julgue o seguinte item.

T_n  é estimador consistente.

No que diz respeito ao estimador hipotético T_n  do parâmetro λ, julgue o seguinte item.

O erro-padrão de T_n  é igual a 1.

No que diz respeito ao estimador hipotético T_n  do parâmetro λ, julgue o seguinte item.

Se T_n  seguir uma distribuição normal, então a razão nT_n -(n+2)λ /√nλ   será normal padrão.

Com base nas informações precedentes e no método de estimação por máxima verossimilhança, julgue o próximo item.  

Pelo método da máxima verossimilhança, a estimativa da média de W é igual a 8/5 .

Com base nas informações precedentes e no método de estimação por máxima verossimilhança, julgue o próximo item.  

Se  (W = 2) denota a estimativa de máxima verossimilhança da probabilidade P(W= 2), então

 (W =2) = 0,4.  

Com base nas informações precedentes e no método de estimação por máxima verossimilhança, julgue o próximo item.  

Não há estimador de máxima verossimilhança para a moda de W  , já que o valor da moda não depende da probabilidade p. 

Com base nas informações precedentes e no método de estimação por máxima verossimilhança, julgue o próximo item.  

O estimador de máxima verossimilhança para a variância de W é a variância amostral.

Considerando uma distribuição condicional expressa na forma de função de densidade de probabilidade f(x|y) = ye^-xy, em que e denota a constante de Euler, e x e y, valores reais positivos que representam, respectivamente, os pontos de suporte das variáveis aleatórias contínuas X e Y, julgue o item a seguir.

As variáveis aleatórias X e Y são independentes.

Considerando uma distribuição condicional expressa na forma de função de densidade de probabilidade f(x|y) = ye^-xy, em que e denota a constante de Euler, e x e y, valores reais positivos que representam, respectivamente, os pontos de suporte das variáveis aleatórias contínuas X e Y, julgue o item a seguir.

P(X = 1) = P(Y = 10).

Considerando uma distribuição condicional expressa na forma de função de densidade de probabilidade f(x|y) = ye^-xy, em que e denota a constante de Euler, e x e y, valores reais positivos que representam, respectivamente, os pontos de suporte das variáveis aleatórias contínuas X e Y, julgue o item a seguir.

A média da variável aleatória X, condicionada ao evento Y = 5, é igual a 5.