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Um servidor público precisava corrigir o valor de uma requisição de pequeno valor (RPV) com base no índice de correção apresentado no quadro a seguir.
ANO | MÊS | NÙMERO ÍNDICE | VARIAÇÂO NO MÊS (%) | ANO | MÊS | NÙMERO ÍNDICE | VARIAÇÂO NO MÊS (%) |
2021 | JAN | 142,50 | -5,00 | 2021 | SET | 154,00 | 3,00 |
FEV | 139,65 | -2,00 | OUT | 150,92 | -2,00 | ||
MAR | 141,46 | 1,00 | NOV | 149,41 | -1,00 | ||
ABR | 142,46 | 1,00 | DEZ | 149,41 | 0,00 | ||
MAI | 145,31 | 2,00 | |||||
JUN | 140,95 | -3,00 | 2022 | JAN | 150,91 | 1,00 | |
JUL | 143,77 | 2,00 | FEV | 155,43 | 3,00 | ||
AGO | 149,52 | 4,00 | MAR | 157,50 | 1,33 |
O valor nominal referia-se ao valor em 31/12/2020 e foi corrigido até 31/03/2022 totalizando, nessa época, R$ 22.050,00.
Logo, o valor em 31/12/2020, em reais, era, aproximadamente, de:
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Em um modelo de simulação de uma fila com apenas um servidor para atendimento, foram realizadas 9 replicações para determinar o número médio de pessoas em fila.
Os resultados obtidos para cada replicação estão no quadro a seguir.
Replicação | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | Média | Desvio padrão | Variância |
Média de pessoas na fila | 3,8 | 3,5 | 4,5 | 1,4 | 2 | 1,5 | 1,1 | 3,2 | 2,5 | 2,61 | 1,20 | 1,44 |
O intervalo bilateral de confiança de 95% para a média é, aproximadamente:
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Considere um sistema de fila de um cartório com servidor único, fila ilimitada e fonte de chegada ilimitada.
Suponha que as chegadas ocorrem de acordo com uma distribuição de Poisson, e os atendimentos, de acordo com uma distribuição exponencial.
Se chegam em média 20 clientes por hora e o número médio de clientes no cartório é 2, cada cliente gasta, em média, para ser atendido:
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No modelo de filas M/M/1/ !$ \infty !$ /FIFO, existe um único posto de atendimento. Não existe limitação de capacidade no espaço reservado para a fila de espera, sendo que a ordem de acesso de usuários ao serviço segue a ordem de chegada dos ususários ao sistema (FIFO).
Suponha que, num sistema desse tipo, as chegadas ocorrem conforme uma distribuição de Poisson com valor médio de 12 chegadas por hora, e o tempo de serviço segue uma distribuição exponencial com média de 4 minutos.
Nesse caso, a taxa de utilização do servidor único nesse sistema é:
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Uma sociedade empresária que atua na área de logística transporta frutas até o limite de 800 caixas.
A sociedade empresária recebeu um pedido para transportar 200 caixas de laranjas, a R$ 20,00 de lucro por caixa; pelo menos 100 caixas de ameixas, a R$ 10,00 de lucro por caixa e, no máximo 200 caixas de amoras, a R$ 10,00 de lucro por caixa.
Considerando como !$ \chi_1, \, \chi_2, \, \chi_3 !$ as quantidades de caixas de laranjas, ameixas e amoras, respectivamente, o modelo de programação linear que representa de que forma a empresa deverá carregar o caminhão para obter o lucro máximo é:
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Considere o modelo SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)12 dado pela equação:
!$ (1 \, - \, B)^3 \, (1 \, + \, 0,4B \, - \, 0,5B^2) \, (1 \, - \, 0,8B^{12})X_t \, = \, (1 \, - \, 0,3B)(1 \, - \, 0,3B^{12} \, + \, 0,6B^{24}) \varepsilon_t. !$
As ordens p, d, q, P, D, Q são, respectivamente:
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No contexto de Séries Temporais são impostas restrições de estacionariedade e invertibilidade para os modelos ARIMA(p, d, q).
Considerando a notação na forma de operador retardo !$ (1 \, - \, \phi_1 \, B \, - \, ... \, \phi_p \, B^p) \, Z_t \, = \, (1 \, - \, \theta_1 B \, - \, ... \, - \, \theta_q \, B^q)\varepsilon_t, !$ sendo !$ \varepsilon_t \, \sim \, N (0, \sigma^2_{\varepsilon}, !$ o modelo, na forma de equação de diferenças, que está de acordo com as restrições é:
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Suponha que a única condição para que ocorra ação da justiça itinerante hoje seja a realização de ação da justiça itinerante no dia imediatamente anterior, isto é, não depende das condições de dias anteriores.
Considere também que, se ocorrer ação da justiça itinerante hoje, então ocorrerá amanhã com probabilidade 0,6; e se ocorrer ação da justiça itinerante hoje, então não ocorrerá amanhã com probabilidade 0,3.
Associamos a ação “ocorrer ação da justiça itinerante” ao estado 1 e “não ocorrer ação da justiça itinerante” ao estado 0, o espaço de estados da cadeia de Markov é: S = {0, 1}. A matriz de transição, parcial, é dada por:
!$ P \, = \, \begin {pmatrix} \Box \, 0,3 \\ \Box \, 0,6 \end {pmatrix} !$
Considerando a distribuição inicial !$ \pi \, = \, (0,5 \,\, 0,5), !$ a distribuição do sistema na etapa “amanhã” é:
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Considere a matriz de variância e covariância dada por
!$ \Sigma \, = \, \begin {pmatrix} 10 \,\,\,\,\, \sigma_{12} \,\,\,\,\, \sigma_{13} \,\,\,\,\, \sigma_{14} \\ \sigma_{21} \,\,\,\,\, 6 \,\,\,\,\, \sigma_{23} \,\,\,\,\, \sigma_{24} \\ \sigma_{31} \,\,\,\,\, \sigma_{32} \,\,\,\,\, 3 \,\,\,\,\, \sigma_{34} \\ \sigma_{41} \,\,\,\,\, \sigma_{42} \,\,\,\,\, \sigma_{43} \,\,\,\,\, 1 \end {pmatrix} !$
Suponha que os dois maiores autovalores dessa matriz sejam !$ \lambda_1 = 10,9 !$ e !$ \lambda_2 = 4,1. !$
Considerando a análise de componentes principais, o percentual de variação explicada por !$ \lambda_1 !$ e !$ \lambda_2 !$ é:
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O gestor de uma grande sociedade empresária, para definir metas e indicadores de desempenho, cria uma base de dados com os resultados da última avaliação realizada com os funcionários. Essa avaliação formou uma base que pretende ser utilizada para tomada de decisões como promoções, aumentos salariais, transferências e até demissões.
Cada funcionário foi avaliado segundo os critérios de pontualidade, assiduidade, motivação, satisfação no trabalho e cumprimento das tarefas designadas, recebendo uma nota de 0 a 10 pontos para cada critério. Para simplificar a análise, agruparam-se os funcionários por similaridade de acordo com os critérios mencionados.
A técnica de análise multivariada mais adequada para criar os grupos e analisar o desempenho dos funcionários é:
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