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Questões de Concursos Estatístico

Resolva questões de Estatístico comentadas com gabarito, online ou em PDF, revisando rapidamente e fixando o conteúdo de forma prática.


441Q981748 | Estatística, Principais distribuições de probabilidade, Estatístico, CAESBDF, CESPE CEBRASPE, 2025

Texto associado.
Texto 17A2-I


No caminho entre a casa de João e seu trabalho, há 16 semáforos. Um dia, João saiu atrasado de casa para o trabalho e, dos 16 semáforos pelos quais passou, 13 estavam fechados. “Hoje estou muito azarado mesmo”, pensou. Todos os semáforos da cidade onde João mora e trabalha funcionam independentemente uns dos outros, e cada um somente pode estar ou aberto ou fechado.
Considerando a situação hipotética apresentada no texto 17A2-I e utilizando aproximação normal com base na Tabela - Normal Padrão de 0 a z, fornecida ao final do Caderno de Provas, assinale a opção que apresenta o intervalo de 80% de confiança da proporção populacional de semáforos fechados em uma observação feita por outro motorista no mesmo caminho adotado por João.
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442Q981759 | Estatística, Amostragem, Estatístico, CAESBDF, CESPE CEBRASPE, 2025

Considere que, em uma pesquisa realizada com 500 consumidores, se pretenda estimar a porcentagem daqueles satisfeitos com o abastecimento de água de uma região administrativa do Distrito Federal. Nessa situação, o tamanho mínimo que a amostra aleatória simples deve apresentar para que o erro amostral não seja superior a 5% é
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443Q981746 | Estatística, Principais distribuições de probabilidade, Estatístico, CAESBDF, CESPE CEBRASPE, 2025

Ao estudar o tempo de chegada, em minutos, de clientes ao caixa de uma farmácia, um pesquisador modelou essa variável por uma distribuição exponencial. A fim de estimar o parâmetro da distribuição, tomou a seguinte amostra: 2, 3, 1, 5, 1, 6.

A partir da situação hipotética precedente, assinale a opção em que é apresentada, para essa amostra, a estimativa de máxima verossimilhança do desvio padrão populacional.
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444Q981754 | Estatística, Modelos lineares, Estatístico, CAESBDF, CESPE CEBRASPE, 2025

Texto associado.
Texto 17A3


Conforme a literatura básica de estatística, o coeficiente de correlação linear r é adimensional e pode variar de −1 a 1, ou seja −1 ≤ r≤ 1.
Considerando as informações do texto 17A3, julgue os itens a seguir.

I Se o valor de r estiver próximo de +1, a reta será crescente e representará a correlação entre os valores das variáveis, com uma mínima dispersão entre os pontos obtidos pelas variáveis e os pontos da reta.
II Para duas variáveis, X e Y, se o coeficiente de correlação for, aproximadamente, r = 0,9813, então 96,29% das variações totais serão explicadas pela reta de regressão Y = a + bX.
III Caso o coeficiente de correlação seja r = −1, a reta ajustada explicará toda a variação de Y e, por consequência, o ajuste linear será excelente.

Assinale a opção correta.
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445Q1064341 | Estatística, Principais Distribuições de Probabilidade, Estatístico, Prefeitura de Vitória ES, FGV, 2024

O tamanho da amostra aleatória simples necessário para que possamos garantir, com 99% de confiança, que o valor da média amostral não se afaste do valor da média populacional por mais de 5% do valor do desvio padrão populacional será, no mínimo, aproximadamente igual a
[Lembre-se de que, se Z tem distribuição normal padrão, então P [ Z < 2,58 ] = 0,995]
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447Q981738 | Estatística, Principais distribuições de probabilidade, Estatístico, CAESBDF, CESPE CEBRASPE, 2025

Caso X siga distribuição normal com média 3 e variância 1, e Y siga distribuição normal com média 2 e variância 4, então
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448Q981756 | Estatística, Estatístico, CAESBDF, CESPE CEBRASPE, 2025

As técnicas de amostragem podem ser classificadas em probabilísticas (aleatórias) ou não probabilísticas (não aleatórias). Assinale a opção em que são apresentados apenas exemplos de técnicas de amostragem aleatória.
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449Q981750 | Estatística, Principais distribuições de probabilidade, Estatístico, CAESBDF, CESPE CEBRASPE, 2025

Texto associado.
Texto 17A2-II


Sabe-se que a indústria de computadores utiliza, como um dos componentes, GPUs (um tipo de processador especializado em cálculos paralelos, especialmente voltado para renderização de gráficos e vídeos). Em certo mercado, esses componentes são fornecidos por dois fornecedores, A e B. A velocidade de processamento, em teraflops, dos GPUs fornecidos por A, com distribuição normal, tem média de 145 e desvio padrão igual a 12. No caso dos GPUs fornecidos por B, a velocidade de processamento, em teraflops, com distribuição normal, tem média de 155 e desvio padrão igual a 20.


Um lote desses processadores, de origem não identificada, foi apreendido pela Receita Federal do Brasil e será leiloado a um preço muito convidativo. A fabricante local de computadores (F) está avaliando a possibilidade de fazer uma oferta e, para tanto, deseja saber qual é o fornecedor dos equipamentos desse lote. O edital do leilão dispõe que, pouco antes do certame, será divulgada a velocidade média de uma amostra de 25 GPUs do lote.


Diante das informações disponíveis, a fabricante F estabeleceu que escolherá como produtor dos componentes o fornecedor A, se a média da amostra for inferior a certo número y — ainda a ser determinado com base na probabilidade de esse critério de decisão implicar erro; caso contrário, escolherá o fornecedor B.


Para modelar o problema e determinar o valor y, um pesquisador da fabricante F estabeleceu as seguintes notações.


hipóteses

H0: Os GPUs são produzidos pelo fornecedor B.

H1: Os GPUs são produzidos pelo fornecedor A.


erros

• tipo I: Inferir que os GPUs são de A, quando, na realidade, são de B.

• tipo II: Inferir que os GPUs são de B, quando, na realidade, são de A.
Considerando-se a situação hipotética apresentada no texto 17A2-II e aplicando-se aproximação normal de acordo com a Tabela - Normal Padrão de 0 a z, fornecida ao final do Caderno de Provas, é correto concluir que, caso y seja igual a 150, a probabilidade de ocorrer o erro do tipo I será de
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450Q981764 | Estatística, Estatístico, CAESBDF, CESPE CEBRASPE, 2025

Em relação aos modelos de regressão linear simples sob o método de mínimos quadrados ordinários, assinale a opção correta.
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451Q1064343 | Estatística, Principais Distribuições de Probabilidade, Estatístico, Prefeitura de Vitória ES, FGV, 2024

Para testar H0:μ≤ 30 versus H1:μ> 30, em queμé a média de uma variável populacional suposta normalmente distribuída com variância 64, uma amostra aleatória simples de tamanho 100 será obtida.
Lembre-se de que, se Z tem distribuição normal padrão, P[ Z > 1,64 ] ≈ 0,05.
O teste uniformemente mais potente de tamanhoα= 0,05 rejeitará H0 se o valor da média amostral observada for maior ou igual a
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453Q1042148 | Estatística, Cálculo de Probabilidades, Estatístico, Prefeitura de Vitória ES, FGV, 2024

Os classificadores Naive Bayes são amplamente utilizados em aprendizado de máquina devido à sua simplicidade e eficácia.
Assim, é correto afirmar que os classificadores Naive Bayes
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454Q981751 | Estatística, Principais distribuições de probabilidade, Estatístico, CAESBDF, CESPE CEBRASPE, 2025

Texto associado.
Texto 17A2-II


Sabe-se que a indústria de computadores utiliza, como um dos componentes, GPUs (um tipo de processador especializado em cálculos paralelos, especialmente voltado para renderização de gráficos e vídeos). Em certo mercado, esses componentes são fornecidos por dois fornecedores, A e B. A velocidade de processamento, em teraflops, dos GPUs fornecidos por A, com distribuição normal, tem média de 145 e desvio padrão igual a 12. No caso dos GPUs fornecidos por B, a velocidade de processamento, em teraflops, com distribuição normal, tem média de 155 e desvio padrão igual a 20.


Um lote desses processadores, de origem não identificada, foi apreendido pela Receita Federal do Brasil e será leiloado a um preço muito convidativo. A fabricante local de computadores (F) está avaliando a possibilidade de fazer uma oferta e, para tanto, deseja saber qual é o fornecedor dos equipamentos desse lote. O edital do leilão dispõe que, pouco antes do certame, será divulgada a velocidade média de uma amostra de 25 GPUs do lote.


Diante das informações disponíveis, a fabricante F estabeleceu que escolherá como produtor dos componentes o fornecedor A, se a média da amostra for inferior a certo número y — ainda a ser determinado com base na probabilidade de esse critério de decisão implicar erro; caso contrário, escolherá o fornecedor B.


Para modelar o problema e determinar o valor y, um pesquisador da fabricante F estabeleceu as seguintes notações.


hipóteses

H0: Os GPUs são produzidos pelo fornecedor B.

H1: Os GPUs são produzidos pelo fornecedor A.


erros

• tipo I: Inferir que os GPUs são de A, quando, na realidade, são de B.

• tipo II: Inferir que os GPUs são de B, quando, na realidade, são de A.
Considere que, na situação hipotética apresentada no texto 17A2-II, a fabricante F confie mais nos GPUs produzidos pelo fornecedor B, de modo que somente esteja disposta a incorrer no erro do tipo II com probabilidade de 1%. A partir dessas informações, e aplicando aproximação normal com base na Tabela - Normal Padrão de 0 a z, fornecida ao final do Caderno de Provas, assinale a opção em que é apresentado o valor de y que satisfaz essa disposição da fabricante F.
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455Q981742 | Estatística, Estatístico, CAESBDF, CESPE CEBRASPE, 2025

Considerando o contexto da inferência estatística sob a abordagem clássica frequentista, assinale a opção em que são apresentadas as propriedades desejáveis de um estimador.
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456Q981757 | Estatística, Estatístico, CAESBDF, CESPE CEBRASPE, 2025

Um professor fará uma pesquisa amostral de tamanho 5 em uma sala de aula, que possui 50 alunos. Para a seleção da amostra probabilística, o professor utilizou a lista de presença, organizada em ordem alfabética, dividindo a relação de nomes em 5 grupos de 10 alunos. Do primeiro grupo de 10 alunos, ele selecionou um nome de forma aleatória e verificou a posição dele na lista de chamada. A seleção dos demais foi feita adicionando-se 10 unidades à posição do nome anteriormente selecionado.

É correto concluir das informações apresentadas na situação precedente que a pesquisa estatística em apreço utilizará a metodologia de amostragem
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457Q899165 | Engenharia de Software, Estatístico, Prefeitura de Vitória ES, FGV, 2024

No aprendizado de máquina, técnicas de classificação e agrupamento têm objetivos distintos.
Assinale a opção que descreve corretamente uma diferença fundamental entre técnicas de agrupamento e técnicas de classificação.
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458Q899167 | Engenharia de Software, Estatístico, Prefeitura de Vitória ES, FGV, 2024

A otimização de hiperparâmetros é crucial na construção de modelos de Machine Learning, pois pode afetar significativamente o desempenho do modelo. Diversas técnicas de busca são usadas para encontrar a melhor combinação de hiperparâmetros, e entender quais são eficazes para esse propósito é essencial para aprimorar a precisão do modelo.
A técnica apropriada na otimização de hiperparâmetros para um modelo de aprendizado supervisionado, considerando tanto a eficiência quanto a eficácia é a
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459Q981735 | Estatística, Estatístico, CAESBDF, CESPE CEBRASPE, 2025

Uma companhia de saneamento possui um sistema de monitoramento de qualidade da água. Durante uma inspeção, foi observado que a probabilidade de uma estação apresentar altos níveis de sólidos dissolvidos totais (A) é P(A) = 0,3, e que a probabilidade de essa mesma estação apresentar alto teor de nitratos (B) é P(B) = 0,4. Caso essa estação apresente altos níveis de sólidos dissolvidos totais, a probabilidade de ela apresentar altos níveis de nitratos aumentará para 0,5, ou seja, P(B|A) = 0,5.

Com base nessas informações, é correto concluir que a probabilidade condicional P(A|B) é igual a
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460Q981736 | Estatística, Estatístico, CAESBDF, CESPE CEBRASPE, 2025

Considere que V e W sejam variáveis aleatórias tais que:

I P(V = −1 | W = w) = 1 – w2 ;
II P(V = +1 | W = w) = w2 .

Sabendo-se que W segue uma distribuição uniforme contínua no intervalo [0,1], é correto afirmar que a variância de V será igual a
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