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Q1212692
Economia
Uma empresa de petróleo analisa um possível campo petrolífero e deve tomar uma sequência de decisões: realizar levantamento sísmico ou deixar de realizá-lo e, a seguir, executar perfuração em busca de petróleo ou vender o terreno. O levantamento sísmico tem um custo de 2 milhões de unidades monetárias (u.m.), a perfuração custa 6 milhões de u.m., e o terreno vale 5 milhões de u.m.. Se o resultado do levantamento for favorável à perfuração, há 60% de probabilidade de que exista petróleo. Se for desfavorável, as chances de que haja petróleo são de 25%. Sem levantamento, há 20% de chance de se encontrar petróleo. Estima-se em 80% a probabilidade de que o resultado do levantamento seja desfavorável e em 50 milhões de u.m. o valor a ser obtido com a venda do petróleo do campo.
Das estratégias abaixo, aquela que faz parte da solução ótima é:
Das estratégias abaixo, aquela que faz parte da solução ótima é:
Q1212528
Economia
Uma empresa desenvolveu um teste para diagnosticar defeitos nas peças que fabrica. Sabe-se que a cada 100 peças fabricadas, apenas 5 apresentam algum defeito. O teste funciona de tal forma que, se a peça for defeituosa, o resultado do teste será positivo (presença de defeito) em 95% das vezes e, se a peça não for defeituosa, o teste será positivo em apenas 5% das vezes.
Se uma peça selecionada aleatoriamente for testada e o resultado for positivo, a probabilidade de que ela seja realmente defeituosa é:
Se uma peça selecionada aleatoriamente for testada e o resultado for positivo, a probabilidade de que ela seja realmente defeituosa é:
Q1206217
Economia
Determinada fábrica de móveis produz mesas, escrivaninhas e cadeiras de madeira. Esses três produtos passam pelo setor de carpintaria. Se o setor de carpintaria se dedicasse apenas à fabricação de mesas, 1000 unidades seriam produzidas por dia; se o setor se dedicasse apenas à fabricação de escrivaninhas, 500 unidades seriam produzidas por dia; se o setor de carpintaria se dedicasse à fabricação de apenas cadeiras, seriam produzidas 1500 cadeiras por dia. Cada cadeira contribui em R$ 100,00 para o lucro da empresa, cada escrivaninha contribui em R$ 400,00 e cada mesa contribui em R$ 500,00 para o lucro da fábrica de móveis.
Considere as seguintes variáveis inteiras como variáveis de decisão:
X₁ = quantidade de mesas produzidas
X₂ = quantidade de cadeiras produzidas
X₃ = quantidade de escrivaninhas produzidas
A(s) inequação(ões) que representa(m) a restrição de capacidade do setor de carpintaria é(são):
Considere as seguintes variáveis inteiras como variáveis de decisão:
X₁ = quantidade de mesas produzidas
X₂ = quantidade de cadeiras produzidas
X₃ = quantidade de escrivaninhas produzidas
A(s) inequação(ões) que representa(m) a restrição de capacidade do setor de carpintaria é(são):
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior |
Q187775
Estatística
No caso de Séries Temporais, definidas através de um processo cujas saídas
{zk
, zk-1, zk-2, ... }
também denominadas observações não exibem estatísticas estacionárias, o modelo mais adequado, que pode ser usado diretamente, é o processo
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior |
Q187774
Estatística
Uma formulação de Séries Temporais, definida por
zk = b1.zk-1 + rk - c1.rk-1
onde a entrada (input) rk é uma variável aleatória gaussiana e a saída atual (zk) é uma combinação linear da saída passada e da entrada em dois instantes (k e k-1), é conhecida como processo
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior |
Q187773
Estatística
Uma das clássicas formulações para Séries Temporais é dada por
zk = rk - ∑i =1,p cirk-i
onde a entrada (input) rk é uma variável aleatória gaussiana. Essa formulação para Séries Temporais, em que a saída atual (zk) é uma combinação linear da entrada nos instantes atual e passados (rk,rk-1, ...zk-p) é
zk = rk - ∑i =1,p cirk-i
onde a entrada (input) rk é uma variável aleatória gaussiana. Essa formulação para Séries Temporais, em que a saída atual (zk) é uma combinação linear da entrada nos instantes atual e passados (rk,rk-1, ...zk-p) é
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior |
Q187772
Estatística
Na Análise de Séries Temporais, tem-se uma técnica de ajuste de dados experimentais a um modelo empírico composto por uma equação de diferenças. Uma possível formulação é tal que os dados atuais (t = k) sejam uma combinação linear de p dados passados (zk-1,...zk-p) ponderados por coeficientes (b1,...bp) gerando uma equação do tipo
zk = ∑i =1,p bizk-i + rk
onde rk é uma variável aleatória gaussiana. Essa formulação para Séries Temporais é
zk = ∑i =1,p bizk-i + rk
onde rk é uma variável aleatória gaussiana. Essa formulação para Séries Temporais é
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior |
Q187771
Estatística
A Análise de Séries Temporais consiste no estudo de sequências numéricas, que são realizações de Processos Estocásticos. Um processo estocástico é considerado
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior |
Q187770
Estatística
Um importante indicador da qualidade do modelo de regressão, obtido com a aplicação do Método dos Mínimos Quadrados, é o coeficiente de determinação, que é
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior |
Q187769
Estatística
Texto associado
Considere a situação a seguir para responder às questões de nos 62 a 64.
Com o objetivo de prever a demanda (D) de um produto,
observa-se que essa demanda tem crescido ao longo dos
meses (M), de forma aproximadamente linear, conforme o
quadro a seguir.
Isto é, designando por X o tempo decorrido em meses e por Y, a demanda, um bom modelo que relaciona X e Y é dado por Y = aX + β, onde os coeficientes a e β são usualmente determinados através do método de ajuste denominado Mínimos Quadrados. Por exemplo, no mês 20, foram demandadas 31 unidades do produto.
Com o objetivo de prever a demanda (D) de um produto,
observa-se que essa demanda tem crescido ao longo dos
meses (M), de forma aproximadamente linear, conforme o
quadro a seguir.
Isto é, designando por X o tempo decorrido em meses e por Y, a demanda, um bom modelo que relaciona X e Y é dado por Y = aX + β, onde os coeficientes a e β são usualmente determinados através do método de ajuste denominado Mínimos Quadrados. Por exemplo, no mês 20, foram demandadas 31 unidades do produto.
O erro desse ajuste pode ser avaliado através do “erro padrão da estimativa”, dado por 
Assim, a melhor aproximação para o erro padrão da estimativa é
Assim, a melhor aproximação para o erro padrão da estimativa é
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior |
Q187768
Estatística
Texto associado
Considere a situação a seguir para responder às questões de nos 62 a 64.
Com o objetivo de prever a demanda (D) de um produto,
observa-se que essa demanda tem crescido ao longo dos
meses (M), de forma aproximadamente linear, conforme o
quadro a seguir.
Isto é, designando por X o tempo decorrido em meses e por Y, a demanda, um bom modelo que relaciona X e Y é dado por Y = aX + β, onde os coeficientes a e β são usualmente determinados através do método de ajuste denominado Mínimos Quadrados. Por exemplo, no mês 20, foram demandadas 31 unidades do produto.
Com o objetivo de prever a demanda (D) de um produto,
observa-se que essa demanda tem crescido ao longo dos
meses (M), de forma aproximadamente linear, conforme o
quadro a seguir.
Isto é, designando por X o tempo decorrido em meses e por Y, a demanda, um bom modelo que relaciona X e Y é dado por Y = aX + β, onde os coeficientes a e β são usualmente determinados através do método de ajuste denominado Mínimos Quadrados. Por exemplo, no mês 20, foram demandadas 31 unidades do produto.
O Método dos Mínimos Quadrados determinará para os parâmetros a e β valores que são, respectivamente, aproximados por
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior |
Q187767
Estatística
Texto associado
Considere a situação a seguir para responder às questões de nos 62 a 64.
Com o objetivo de prever a demanda (D) de um produto,
observa-se que essa demanda tem crescido ao longo dos
meses (M), de forma aproximadamente linear, conforme o
quadro a seguir.
Isto é, designando por X o tempo decorrido em meses e por Y, a demanda, um bom modelo que relaciona X e Y é dado por Y = aX + β, onde os coeficientes a e β são usualmente determinados através do método de ajuste denominado Mínimos Quadrados. Por exemplo, no mês 20, foram demandadas 31 unidades do produto.
Com o objetivo de prever a demanda (D) de um produto,
observa-se que essa demanda tem crescido ao longo dos
meses (M), de forma aproximadamente linear, conforme o
quadro a seguir.
Isto é, designando por X o tempo decorrido em meses e por Y, a demanda, um bom modelo que relaciona X e Y é dado por Y = aX + β, onde os coeficientes a e β são usualmente determinados através do método de ajuste denominado Mínimos Quadrados. Por exemplo, no mês 20, foram demandadas 31 unidades do produto.
A determinação dos coeficientes a e β é feita através da minimização da seguinte função-objetivo:
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior |
Q187766
Estatística
Um serviço de atendimento, que se inicia às 9 h, tem uma única fila para atendimento por um único servidor. O intervalo (em minutos) entre a chegada de dois clientes é uma variável aleatória uniformemente distribuída entre 0 e 4, e o tempo (em minutos) de atendimento pelo servidor é uma variável aleatória distribuída uniformemente entre 5 e 10. No quadro a seguir, é apresentado o resultado de uma simulação com essas variáveis.
Por exemplo, o primeiro cliente chega às 9 h 2 min, é atendido durante 5 min e, portanto, sai do sistema às 9 h 7 min. O segundo cliente chega 1 min após a chegada do primeiro cliente, e o servidor irá consumir 10 min em seu atendimento. O cliente que aguardará na fila mais tempo para ser atendido irá esperar
Por exemplo, o primeiro cliente chega às 9 h 2 min, é atendido durante 5 min e, portanto, sai do sistema às 9 h 7 min. O segundo cliente chega 1 min após a chegada do primeiro cliente, e o servidor irá consumir 10 min em seu atendimento. O cliente que aguardará na fila mais tempo para ser atendido irá esperar
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior |
Q187765
Estatística
Um serviço de atendimento, que se inicia às 9 h, tem uma única fila para atendimento por um único servidor. O intervalo (em minutos) entre a chegada de dois clientes e o tempo (em minutos) de atendimento pelo servidor são variáveis aleatórias distribuídas uniformemente entre 0 e 10. No quadro a seguir, é apresentado o resultado de uma simulação com essas variáveis.
Por exemplo, o primeiro cliente chega às 9 h 1 min, é aten-5 min após a chegada do primeiro cliente e o servidor irá consumir 8 min em seu atendimento. Nesse processo de simulação, o quarto cliente sairá do sistema às (A) 9 h 22 min
Por exemplo, o primeiro cliente chega às 9 h 1 min, é aten-5 min após a chegada do primeiro cliente e o servidor irá consumir 8 min em seu atendimento. Nesse processo de simulação, o quarto cliente sairá do sistema às (A) 9 h 22 min
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior |
Q187764
Estatística
Com base em dados históricos, verifica-se que, se uma linha de produção apresenta um índice de falhas inferior a 5% em determinado dia, a probabilidade de operar com mesmo nível de qualidade no dia seguinte é de 80%. Por outro lado, se opera com índice de falhas igual ou superior a 5% em algum dia, a probabilidade de voltar a operar com índice inferior a 5% no dia seguinte é de, apenas, 30%. Se, na simulação desse processo, verifica-se que a probabilidade de estar operando com índice de falhas inferior a 5% em algum dia é de 70%, a probabilidade de assim estar operando dois dias depois é de
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior |
Q187763
Estatística
Na simulação da operação de uma planta industrial, supõe-se que ela pode apresentar dois estados: ou operou normalmente ou operou com alguma anomalia. Se um dia operou normalmente, a probabilidade de apresentar alguma anomalia no dia seguinte é 70%. Quando um dia operou com alguma anomalia, a probabilidade de operar normalmente no dia seguinte é 60%. Independente de como esteja operando atualmente, após muitos dias de operação, a probabilidade de concluir um dia operando normalmente é de, aproximadamente,
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior |
Q187762
Estatística
O tempo entre as ocorrências de emergências e o tempo consumido para resolvê-las pelo especialista são usualmente modelados por Distribuições Exponenciais. Se, em média, o tempo entre ocorrências é de 6h e, em média, o tempo necessário para o especialista solucioná-las é de 3h, então
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior |
Q187761
Estatística
As técnicas de simulação são muito importantes em uma grande variedade de projetos quando estes apresentam cálculos muito complexos ou experimentos reais muito dispendiosos. Na base da simulação, tem-se a necessidade de geração de números pseudoaleatórios, quando as duas principais preocupações são: (1) um possível número deve ter a mesma probabilidade de ocorrer que qualquer outro dentre os demais possíveis números e (2) deve existir independência entre as ocorrências, isto é, a probabilidade de ocorrência de um número não deve ser afetada pelas eventuais ocorrências dos demais possíveis números. Os métodos de geração mais adotados na prática são: congruência mista (mixed congruential method), congruência multiplicativa (multiplicative congruential method) e congruência aditiva (additive congruential method). Considere os números inteiros K, L, M e N, tais que: 0 < K < M; 0 < L < M e N = 1, 2, 3... Para serem gerados números pseudoaleatórios entre 0 e M-1, inicia- se com uma semente X0 aleatoriamente escolhida e adota-se a relação de recorrência XN+1 = f(XN, XN-1, K,L)(módulo M), isto é, XN+1 é o resto da divisão de f(XN, XN-1,K,L) por M. Nessas condições, quando
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior |
Q187760
Estatística
As ocorrências diárias de situações de emergência em uma instalação industrial são aleatórias e usualmente consideradas independentes umas das outras. Dessa forma, o modelo mais adequado para a simulação dos instantes de ocorrências é a Distribuição de Poisson e, consequentemente, os intervalos entre as ocorrências obedecem à Distribuição Exponencial. Na prática, observa-se que o tempo dedicado por um engenheiro à solução de cada emergência é bem modelado também pela Distribuição Exponencial. Esses são alguns dos motivos para que, em simulação desses processos de atendimento, o tempo (T) entre ocorrências e o tempo (T) de tratamento das mesmas sejam modelados por Distribuições Exponenciais que, entre outros aspectos, têm a propriedade denominada “ausência de memória” que (para quaisquer t > 0 e a > 0) é traduzida por:
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior |
Q187759
Economia
Uma rede de seis localidades é composta por dois fornecedores de determinado produto (localidades 1 e 2), dois centros consumidores desse produto (localidades 3 e 4) e duas localidades (5 e 6), onde ocorre apenas transbordo, isto é, passagem do produto, sem retenção. Considere a seguinte notação: Qij = quantidade de produto fluindo da localidade i para a localidade j; Cij = custo de transportar cada unidade desse produto de i para j; Tij = quantidade máxima transportável da localidade i para a j; Pi = quantidade de produto disponível no fornecedor i (se positiva) ou demandada pelo consumidor i (se negativa). No caso das localidades 5 e 6 onde ocorre apenas o transbordo, tem-se Pi = 0. Se o objetivo for determinar o menor custo possível para o fluxo do produto na rede dos fornecedores 1 e 2 para os consumidores 3 e 4, eventualmente passando pelas localidades 5 e 6, devem ser observadas as seguintes restrições para todo i e todo j:
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