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3590554 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: ANM

Em relação aos conceitos de probabilidade, julgue os itens que se seguem.

Na amostragem aleatória simples sem reposição (AASs), a covariância entre as frequências fi e fj com que as unidades i e j aparecem na amostra é maior ou igual à covariância correspondente na amostragem aleatória simples com reposição (AASc).

 

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3590553 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: ANM

Em relação aos conceitos de probabilidade, julgue os itens que se seguem.

Para o teorema de Bayes ser aplicado para o cálculo de probabilidades, é necessário que o denominador seja uma partição. Dessa forma, o teorema de Bayes não se aplica para variáveis contínuas.

 

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3590523 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: ANM

Julgue os itens a seguir, relacionados aos fundamentos da teoria estatística.

Se E é um evento que ocorre sempre que uma variável aleatória X = 100, então a probabilidade desse evento não pode ser igual a 1.

 

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3590508 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: ANM

Julgue os itens a seguir, relacionados aos fundamentos da teoria estatística.

Um evento é um subconjunto do espaço amostral para o qual há uma probabilidade atribuída.

 

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3590502 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: ANM

Julgue o item a seguir, relacionado aos fundamentos da teoria estatística.

 

Se X1, X2, ... , Xn é uma sequência de uma variável aleatória com distribuição exponencial de parâmetro β, e, para essa sequência, m(X) é a média e dp(X) é a variância, então, quando n tende ao infinito, \( P \left( \dfrac{m(X) - \beta} {dp(X)} < 2 \right) \) é aproximadamente 97,5%.

 

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3590491 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: ANM

Julgue os itens a seguir, relacionados aos fundamentos da teoria estatística.

Se, em uma amostra aleatória, a covariância entre as variáveis X e Y é 256, e a covariância entre as variáveis X e Z é 1.024, então a variável X é mais correlacionada com Z do que com Y.

 

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3590155 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: ANM

Uma distribuição conjunta das variáveis X e Y é dada pela função de densidade \( f(x,y) = 1 -\dfrac{x}{2} - \dfrac{y}{3} \), em que \( 0 \le x \ge 2,0 \le y \le 2 \) e \( f(x,y)= 0 \). Considerando essas informações, bem comopara os demais pontos, julgue o item a seguir.

 

X e Y são independentes.

 

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3590150 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: ANM

Uma distribuição conjunta das variáveis \( X \) e \( Y \) é dada pela função de densidade \( f(x,y) = 1 - \dfrac{x}{2} - \dfrac{y}{3} \), em que \( 0 \le x \le 2 \)\( 0 \le y \le 2 \) e \( 3x+2y\le2 \). Considerando essas informações, bem como \( f(x,y) = 0 \) para os demais pontos, julgue os itens a seguir.

\(E[X]>E[Y]\)

 

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Uma empresa de mineração de ferro está analisando os dados coletados durante suas operações para melhorar os processos de extração e beneficiamento. O conjunto de dados inclui as seguintes variáveis:

  • teor_de_ferro: percentual de ferro presente em amostras do minério.
  • toneladas_extraidas: quantidade de minério extraída por turno.

Durante o estudo, foi utilizada a técnica de categorização de dados e, mais especificamente, a discretização de dados. Além disso, os conjuntos de dados presentes nas tabelas 22A6-I e 22A6-II, a seguir, serão utilizados como input de algoritmos de aprendizagem de máquina. Na tabela 22A6-I, as variáveis quantidade de minério e profundidade são dadas em toneladas e em metros, respectivamente, e, na tabela 22A6-II, as variáveis temperatura e precipitação são dadas em graus Celsius e em milímetros, respectivamente.

Tabela 22A6-I
mina quantidade de minério profundidade
A 1.500 200
B 4.000 350
C 2.800 500
D 3.600 300
E 1.200 150
F 10.000 100
G 10.000 100
H 10.000 100
Tabela 22A6-II
dia temperatura precipitação
1 20 10
2 22 12
3 21 8
4 19 6
5 23 5

A partir da situação hipotética precedente, julgue os próximos itens.

Para a variável teor_de_ferro, a discretização baseada em intervalos é adequada para classificá-la em categorias como baixo, médio e alto, utilizando faixas predefinidas de percentual de ferro.

 

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Uma empresa de mineração de ferro está analisando os dados coletados durante suas operações para melhorar os processos de extração e beneficiamento. O conjunto de dados inclui as seguintes variáveis:

  • teor_de_ferro: percentual de ferro presente em amostras do minério.
  • toneladas_extraidas: quantidade de minério extraída por turno.

Durante o estudo, foi utilizada a técnica de categorização de dados e, mais especificamente, a discretização de dados. Além disso, os conjuntos de dados presentes nas tabelas 22A6-I e 22A6-II, a seguir, serão utilizados como input de algoritmos de aprendizagem de máquina. Na tabela 22A6-I, as variáveis quantidade de minério e profundidade são dadas em toneladas e em metros, respectivamente, e, na tabela 22A6-II, as variáveis temperatura e precipitação são dadas em graus Celsius e em milímetros, respectivamente.

Tabela 22A6-I
mina quantidade de minério profundidade
A 1.500 200
B 4.000 350
C 2.800 500
D 3.600 300
E 1.200 150
F 10.000 100
G 10.000 100
H 10.000 100
Tabela 22A6-II
dia temperatura precipitação
1 20 10
2 22 12
3 21 8
4 19 6
5 23 5

A partir da situação hipotética precedente, julgue os próximos itens.

Quanto à normalização estatística, na tabela 22A6-I, as variáveis quantidade de minério e profundidade devem ser normalizadas. Já na tabela 22A6-II, não há necessidade de se normalizar as variáveis temperatura e precipitação.

 

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