Questões de Concursos

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Q960690•
Estatística•
CONSULPLAN•
TRF 2a REGIÃO•
Estatística

Uma fábrica de chocolates comprou uma nova máquina para testar a qualidade de seus produtos. Essa nova máquina detecta as barras de chocolate que estão com o peso fora da faixa de pesos aceitáveis pelo padrão de qualidade da empresa em 90% dos casos. A máquina faz uma marca na embalagem para que o produto seja recolhido e não seja vendido com os demais. Entretanto, essa mesma máquina marca erroneamente 0.5% das barras de chocolate que estão dentro da faixa de peso aceitável (“falso positivo”). Considere que 1% das barras de chocolate produzidas pela empresa estão fora da faixa de peso aceitável pelo controle de qualidade da empresa. Qual a probabilidade de uma barra de chocolate estar de fato fora do peso aceitável pelo padrão de qualidade dado que a máquina marcou/detectou?

0.083.

0.154.

0.645.

0.952.

Q966336•
Estatística•
Distribuição Normal•
FGV•
TCU•
Auditor Federal de Controle Externo•
2022

A média e a variância de uma distribuição binomial são, respectivamente, 20 e 4. O número de ensaios (n) dessa distribuição é:

Q958929•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
CESPE CEBRASPE•
Polícia Federal•
Escrivão de Polícia Federal•
2018

A partir dessas informações, julgue o próximo item.

Considerando o referido desenho amostral, estima-se que o percentual populacional P_popseja inferior a 79%.

Certo

Errado

Q1054166•
Estatística•
Principais distribuições de probabilidade•
CONSULPLAN•
HEMOBRÁS•
Analista Industrial de Hemoderivados•
2025

Durante a execução do plano de amostragem para inspeção de qualidade em um lote de produtos biotecnológicos, o gestor de qualidade utilizou as Curvas Características de Operação (CCO) da NBR 5426:1985 para avaliar a probabilidade de aceitação de lotes com base na qualidade do processo. Considerando que o Nível de Qualidade Aceitável (NQA) foi definido como 6 e o tamanho da amostra foi de 75 unidades, a distribuição estatística que deverá ser utilizada para interpretar as curvas características de operação nesse cenário é:

Normal; aplicável à inspeção de “defeitos críticos”.

Exponencial; aplicável à inspeção de “tempo de falha”.

Binomial; aplicável à inspeção de “porcentagem defeituosa”.

De Poisson; aplicável à inspeção de “defeitos por 100 unidades”.

Q1060335•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
FGV•
TCE PA•
Engenharia Telecomunicação•
2024

A densidade de probabilidade de uma variável aleatória segue a função p(x) = 1 – | x |, caso | x | < 1, ou 0, caso contrário. Ao retirar-se uma amostra aleatória x, a probabilidade de -3,0 < x < 0,8 é:

Q968747•
Estatística•
Distribuição Normal•
FCC•
TRERR•
Estatística

Atenção: Para responder às questões de números 50 a 53 use as informações dadas abaixo.

Se Z tem distribuição normal padrão, então:

P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,28) = 0,90; P(Z < 1,5) = 0,933; P(Z < 1,8) = 0,964.

O diâmetro de uma peça é uma variável aleatória X, com distribuição normal com média μ (cm) e variância igual a 2,25(cm)².

Atenção: Para responder às questões de números 50 a 53 use as informações dadas abaixo.

Se Z tem distribuição normal padrão, então:

P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,28) = 0,90; P(Z < 1,5) = 0,933; P(Z < 1,8) = 0,964.

O diâmetro de uma peça é uma variável aleatória X, com distribuição normal com média μ (cm) e variância igual a 2,25(cm)².

Ao vender a peça, o lucro obtido pelo fabricante é de 50 reais se X se distanciar de sua média por, no máximo, 1,5 cm e, é de −10 reais caso contrário. Nessas condições, o lucro esperado por peça do fabricante é, em reais, igual a

Q1002062•
Estatística•
Intervalos de confiança•
FCC•
TRT 7 Região CE•
Estatística

Seja X uma variável aleatória representando a duração de vida de um equipamento. O desvio padrão populacional de X é igual a 20 horas. Uma amostra aleatória de 100 equipamentos forneceu uma duração de vida média igual a 1.000 horas obtendo-se um intervalo de confiança de 95% para a média populacional igual a [996,08 ; 1.003,92] (considerando a população normalmente distribuída e de tamanho infinito). Caso o tamanho da amostra tivesse sido de 400 e obtendo-se a mesma duração de vida média de 1.000 horas, o novo intervalo de confiança de 95% apresentaria uma amplitude de

Q1036635•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
Instituto Access•
Banestes•
Gestão Estatística•
2024

O teorema do limite central, que é uma das ideias mais poderosas e úteis em todas as estatísticas. Existem duas formas alternativas do teorema, e ambas as alternativas se preocupam em extrair amostras finitas de tamanho n de uma população com uma média conhecida μ, e um desvio padrão conhecido σ. De acordo com o teorema do limite central é correto afirmar:

I. Dadas certas condições, a média aritmética de um número suficientemente grande de iterações de variáveis aleatórias independentes, cada uma com um valor esperado bem definido e uma variância bem definida, será distribuída aproximadamente normalmente.
II. O teorema do limite central não pode ser usado para ilustrar a lei dos grandes números.
III. O teorema do limite central nos diz que, para uma população com qualquer distribuição, a distribuição das somas das médias da amostra se aproxima de uma distribuição normal à medida que o tamanho da amostra aumenta. Em outras palavras, se o tamanho da amostra for grande o suficiente, a distribuição das somas pode ser aproximada por uma distribuição normal, mesmo que a população original não esteja normalmente distribuída.

Assinale a alternativa correta.

Apenas a afirmativa II que está correta.

Aafirmativa I e II estão corretas.

A afirmativa I e III estão corretas.

Todas estão corretas.

Q1054091•
Estatística•
Estatística descritiva análise exploratória de dados•
CONSULPLAN•
HEMOBRÁS•
Controle da Qualidade 3 Tarde•
2021

No setor correspondente ao controle de qualidade de uma certa empresa, são realizadas inspeções minuciosas nos produtos biológicos fabricados. Em julho de um determinado ano, o número diário de produtos defeituosos teve uma média igual a X com desvio-padrão dado por Y. No mês seguinte, tanto a média quanto a variância dos produtos defeituosos tiveram seus valores diários reduzidos pela metade, considerando o mês anterior. Sabendo que C representa o coeficiente de variação associado aos dados obtidos no mês de julho, qual o coeficiente de variação obtido no mês seguinte?

Q958928•
Estatística•
Estatística descritiva análise exploratória de dados•
CESPE CEBRASPE•
Polícia Federal•
Escrivão de Polícia Federal•
2018

A partir dessas informações, julgue o próximo item.

Nessa pesquisa, cada grupo de origem representa uma unidade amostral, da qual foi retirada uma amostra aleatória simples.

Certo

Errado

Q1042933•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
FGV•
Prefeitura de Nova Iguaçu RJ•
Auditor Fiscal do Tesouro Municipal•
2024

As massas M das laranjas produzidas em certa fazenda seguem distribuição normal de média 180 g e variância 25 g² . Seja Z uma outra variável aleatória com distribuição normal de média 0 e variância 1.

Uma dessas laranjas é selecionada ao acaso. A probabilidade de que a massa da laranja escolhida seja maior que 175,8 g e menor que 184,2 g é

Dados:

P (Z > 0,168) = 0,43

P (Z > 0,840) = 0,20

Q1002068•
Estatística•
Intervalos de confiança•
FCC•
TRT 7 Região CE•
Estatística

Seja uma variável aleatória X, tal que uma amostra aleatória de 5 elementos {100, 120, 180, 200, 240} foi extraída da população. O intervalo [120, 200] refere-se a um intervalo de confiança encontrado para a mediana de X. O nível de confiança deste intervalo é de

Q1028437•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
FGV•
TRT 24 REGIÃO MS•
Estatística Reaplicação•
2025

Suponha que o número de carros que passam por uma estrada vicinal possa ser considerada uma variável aleatória com distribuição Poisson com taxa média de ocorrência de dois carros por dia.

A probabilidade de que, em um período de quatro dias, passem no máximo dois carros por essa estrada é, aproximadamente, igual a

[Se precisar, use e^-2 = 0,135, e^-4 = 0,02, e^-6 = 0,0025, e^-8 = 0,0003]

Q1037937•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
FGV•
Prefeitura de Cuiabá MT•
Gestão Tributária Manhã•
2024

Uma variável aleatória contínua X tem distribuição normal com média ? = 8. A probabilidade de que X seja menor que 10,5 é P[X<10,5]=89,4% e a probabilidade de que X esteja entre 7,5 e 8,5 é P[7,5<X<8,5]=19,8%.
Com base nessas informações, é correto afirmar que P[5,5<X<7,5] é

Q1037253•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
FGV•
DATAPREV•
Inteligência da Informação•
2024

Uma urna contém 3 bolas vermelhas e 4 bolas azuis indistinguíveis, exceto pela cor. Três bolas serão retiradas dessa urna, sucessivamente e sem reposição.
Seja X a variável aleatória que representa a quantidade de bolas azuis retiradas da urna.
O valor esperado de X é

Q1060316•
Estatística•
Inferência estatística•
FGV•
TCE PA•
Ciência de Dados•
2024

Testes de hipóteses são ferramentas estatísticas que viabilizam a tomada de decisões com base em dados, mesmo quando há incerteza.
A respeito dessas ferramentas, relacione cada definição com as características a que elas mais se adequam:
1. Teste-z 2. Teste-t 3. ANOVA 4. Teste chi-quadrado (χ2)
( ) Usado(a) para comparar as médias de duas amostras independentes, com amostragens suficientemente grandes e desvios-padrão conhecidos. ( ) Usado(a) para comparar as médias de duas ou mais amostras independentes, normalmente distribuídas. ( ) Usado(a) para comparar as médias de duas amostras independentes, com pequeno número de amostras ou com desvio-padrão desconhecido. ( ) Usado(a) para verificar a normalidade de uma amostra.
A relação correta, na ordem apresentada, é

Q1038571•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
CESGRANRIO•
BANESE•
Desenvolvimento•
2025

Um banco implementou um sistema de detecção de fraudes para monitorar transações realizadas com seu cartão de crédito. O sistema utiliza modelos probabilísticos para identificar transações suspeitas, com base em padrões históricos.
Os analistas sabem que:
• Apenas 1% de todas as transações são fraudulentas.
• Quando uma transação é fraudulenta, o sistema a classifica como “suspeita” em 95% dos casos (taxa de acerto).
• Quando uma transação não é fraudulenta, o sistema ainda a classifica como “suspeita” em 5% dos casos (falso positivo).

Se o sistema classificou uma transação como suspeita, a probabilidade de ela realmente ser fraudulenta é de, aproximadamente,

Q1000492•
Estatística•
Covariância•
IBFC•
TRF 5 REGIÃO•
Especialidade Psicologia•
2024

Dancey e Reidy (2019) em seu livro sobre estatística, trazem-nos o conceito de correlações bivariadas: “Quando consideramos o relacionamento entre duas variáveis, chamamos isso de correlação bivariada.” (p. 169). Com relação a esse conceito, é correto afirmar que:

um relacionamento correlacional pode ser automaticamente considerado como aquele que sugere causalidade

um relacionamento correlacional positivo indica que valores altos em uma variável são associados com valores baixos na outra variável

um relacionamento correlacional negativo indica que valores altos em uma variável são associados com valores baixos na outra variável

relacionamentos zero são aqueles em que existe um relacionamento linear entre duas variáveis

Q975158•
Estatística•
Distribuição Normal•
FGV•
TJBA•
Estatística

Sejam Y e W variáveis aleatórias independentes, ambas com distribuição normal, com médias μy = 2 e μ_W = 4 e com variâncias dadas por σ²_y = 9 e σ²_W = 16

P(Y > 4) > P( W < 2);

P(Y < -4) = P(W < -4);

P(|Y| < 2) > P(|W| > 4);

P(2Y – W > -1 ) < 0,5;

P(Y+W < 6) < 0,5 e P (W-Y > 3) > 0,5.

Q1028440•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
FGV•
TRT 24 REGIÃO MS•
Estatística Reaplicação•
2025

Suponha que os diâmetros com que determinadas esferas sejam produzidas num processo industrial sejam normalmente distribuídas com média de 10 mm e desvio padrão de 0,2 mm.

Nesse caso, a probabilidade de que uma esfera tenha diâmetro menor do que 10,3 mm é aproximadamente igual a

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Notificações

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Q960690•
Estatística•
CONSULPLAN•
TRF 2a REGIÃO•
Estatística

0.083.

0.154.

0.645.

0.952.

Q966336•
Estatística•
Distribuição Normal•
FGV•
TCU•
Auditor Federal de Controle Externo•
2022

A média e a variância de uma distribuição binomial são, respectivamente, 20 e 4. O número de ensaios (n) dessa distribuição é:

Q958929•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
CESPE CEBRASPE•
Polícia Federal•
Escrivão de Polícia Federal•
2018

A partir dessas informações, julgue o próximo item.

Considerando o referido desenho amostral, estima-se que o percentual populacional P_popseja inferior a 79%.

Certo

Errado

Q1054166•
Estatística•
Principais distribuições de probabilidade•
CONSULPLAN•
HEMOBRÁS•
Analista Industrial de Hemoderivados•
2025

Normal; aplicável à inspeção de “defeitos críticos”.

Exponencial; aplicável à inspeção de “tempo de falha”.

Binomial; aplicável à inspeção de “porcentagem defeituosa”.

De Poisson; aplicável à inspeção de “defeitos por 100 unidades”.

Q1060335•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
FGV•
TCE PA•
Engenharia Telecomunicação•
2024

Q968747•
Estatística•
Distribuição Normal•
FCC•
TRERR•
Estatística

Atenção: Para responder às questões de números 50 a 53 use as informações dadas abaixo.

Se Z tem distribuição normal padrão, então:

P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,28) = 0,90; P(Z < 1,5) = 0,933; P(Z < 1,8) = 0,964.

O diâmetro de uma peça é uma variável aleatória X, com distribuição normal com média μ (cm) e variância igual a 2,25(cm)².

Atenção: Para responder às questões de números 50 a 53 use as informações dadas abaixo.

Se Z tem distribuição normal padrão, então:

P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,28) = 0,90; P(Z < 1,5) = 0,933; P(Z < 1,8) = 0,964.

O diâmetro de uma peça é uma variável aleatória X, com distribuição normal com média μ (cm) e variância igual a 2,25(cm)².

Q1002062•
Estatística•
Intervalos de confiança•
FCC•
TRT 7 Região CE•
Estatística

Q1036635•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
Instituto Access•
Banestes•
Gestão Estatística•
2024

Apenas a afirmativa II que está correta.

Aafirmativa I e II estão corretas.

A afirmativa I e III estão corretas.

Todas estão corretas.

Q1054091•
Estatística•
Estatística descritiva análise exploratória de dados•
CONSULPLAN•
HEMOBRÁS•
Controle da Qualidade 3 Tarde•
2021

Q958928•
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Escrivão de Polícia Federal•
2018

A partir dessas informações, julgue o próximo item.

Nessa pesquisa, cada grupo de origem representa uma unidade amostral, da qual foi retirada uma amostra aleatória simples.

Certo

Errado

Q1042933•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
FGV•
Prefeitura de Nova Iguaçu RJ•
Auditor Fiscal do Tesouro Municipal•
2024

Uma dessas laranjas é selecionada ao acaso. A probabilidade de que a massa da laranja escolhida seja maior que 175,8 g e menor que 184,2 g é

Dados:

P (Z > 0,168) = 0,43

P (Z > 0,840) = 0,20

Q1002068•
Estatística•
Intervalos de confiança•
FCC•
TRT 7 Região CE•
Estatística

Q1028437•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
FGV•
TRT 24 REGIÃO MS•
Estatística Reaplicação•
2025

Q1037937•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
FGV•
Prefeitura de Cuiabá MT•
Gestão Tributária Manhã•
2024

Q1037253•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
FGV•
DATAPREV•
Inteligência da Informação•
2024

Q1060316•
Estatística•
Inferência estatística•
FGV•
TCE PA•
Ciência de Dados•
2024

Q1038571•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
CESGRANRIO•
BANESE•
Desenvolvimento•
2025

Q1000492•
Estatística•
Covariância•
IBFC•
TRF 5 REGIÃO•
Especialidade Psicologia•
2024

um relacionamento correlacional pode ser automaticamente considerado como aquele que sugere causalidade

um relacionamento correlacional positivo indica que valores altos em uma variável são associados com valores baixos na outra variável

um relacionamento correlacional negativo indica que valores altos em uma variável são associados com valores baixos na outra variável

relacionamentos zero são aqueles em que existe um relacionamento linear entre duas variáveis

Q975158•
Estatística•
Distribuição Normal•
FGV•
TJBA•
Estatística

Sejam Y e W variáveis aleatórias independentes, ambas com distribuição normal, com médias μy = 2 e μ_W = 4 e com variâncias dadas por σ²_y = 9 e σ²_W = 16

P(Y > 4) > P( W < 2);

P(Y < -4) = P(W < -4);

P(|Y| < 2) > P(|W| > 4);

P(2Y – W > -1 ) < 0,5;

P(Y+W < 6) < 0,5 e P (W-Y > 3) > 0,5.

Q1028440•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
FGV•
TRT 24 REGIÃO MS•
Estatística Reaplicação•
2025

Página 18

Q960690•Estatística•CONSULPLAN•TRF 2a REGIÃO•Estatística

Q966336•Estatística•Distribuição Normal•FGV•TCU•Auditor Federal de Controle Externo•2022

Q958929•Estatística•Calculo de probabilidades•CESPE CEBRASPE•Polícia Federal•Escrivão de Polícia Federal•2018

Q1054166•Estatística•Principais distribuições de probabilidade•CONSULPLAN•HEMOBRÁS•Analista Industrial de Hemoderivados•2025

Q1060335•Estatística•Calculo de probabilidades•FGV•TCE PA•Engenharia Telecomunicação•2024

Q968747•Estatística•Distribuição Normal•FCC•TRERR•Estatística

Q1002062•Estatística•Intervalos de confiança•FCC•TRT 7 Região CE•Estatística

Q1036635•Estatística•Calculo de probabilidades•Instituto Access•Banestes•Gestão Estatística•2024

Q1054091•Estatística•Estatística descritiva análise exploratória de dados•CONSULPLAN•HEMOBRÁS•Controle da Qualidade 3 Tarde•2021

Q958928•Estatística•Estatística descritiva análise exploratória de dados•CESPE CEBRASPE•Polícia Federal•Escrivão de Polícia Federal•2018

Q1042933•Estatística•Calculo de probabilidades•FGV•Prefeitura de Nova Iguaçu RJ•Auditor Fiscal do Tesouro Municipal•2024

Q1002068•Estatística•Intervalos de confiança•FCC•TRT 7 Região CE•Estatística

Q1028437•Estatística•Calculo de probabilidades•FGV•TRT 24 REGIÃO MS•Estatística Reaplicação•2025

Q1037937•Estatística•Calculo de probabilidades•FGV•Prefeitura de Cuiabá MT•Gestão Tributária Manhã•2024

Q1037253•Estatística•Calculo de probabilidades•FGV•DATAPREV•Inteligência da Informação•2024

Q1060316•Estatística•Inferência estatística•FGV•TCE PA•Ciência de Dados•2024

Q1038571•Estatística•Calculo de probabilidades•CESGRANRIO•BANESE•Desenvolvimento•2025

Q1000492•Estatística•Covariância•IBFC•TRF 5 REGIÃO•Especialidade Psicologia•2024

Q975158•Estatística•Distribuição Normal•FGV•TJBA•Estatística

Q1028440•Estatística•Calculo de probabilidades•FGV•TRT 24 REGIÃO MS•Estatística Reaplicação•2025

Q960690•Estatística•CONSULPLAN•TRF 2a REGIÃO•Estatística

Q966336•Estatística•Distribuição Normal•FGV•TCU•Auditor Federal de Controle Externo•2022

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Q1060335•Estatística•Calculo de probabilidades•FGV•TCE PA•Engenharia Telecomunicação•2024

Q968747•Estatística•Distribuição Normal•FCC•TRERR•Estatística

Q1002062•Estatística•Intervalos de confiança•FCC•TRT 7 Região CE•Estatística

Q1036635•Estatística•Calculo de probabilidades•Instituto Access•Banestes•Gestão Estatística•2024

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TRF 2a REGIÃO•
Estatística

Q966336•
Estatística•
Distribuição Normal•
FGV•
TCU•
Auditor Federal de Controle Externo•
2022

Q958929•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
CESPE CEBRASPE•
Polícia Federal•
Escrivão de Polícia Federal•
2018

Q1054166•
Estatística•
Principais distribuições de probabilidade•
CONSULPLAN•
HEMOBRÁS•
Analista Industrial de Hemoderivados•
2025

Q1060335•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
FGV•
TCE PA•
Engenharia Telecomunicação•
2024

Q968747•
Estatística•
Distribuição Normal•
FCC•
TRERR•
Estatística

Q1002062•
Estatística•
Intervalos de confiança•
FCC•
TRT 7 Região CE•
Estatística

Q1036635•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
Instituto Access•
Banestes•
Gestão Estatística•
2024

Q1054091•
Estatística•
Estatística descritiva análise exploratória de dados•
CONSULPLAN•
HEMOBRÁS•
Controle da Qualidade 3 Tarde•
2021

Q958928•
Estatística•
Estatística descritiva análise exploratória de dados•
CESPE CEBRASPE•
Polícia Federal•
Escrivão de Polícia Federal•
2018

Q1042933•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
FGV•
Prefeitura de Nova Iguaçu RJ•
Auditor Fiscal do Tesouro Municipal•
2024

Q1002068•
Estatística•
Intervalos de confiança•
FCC•
TRT 7 Região CE•
Estatística

Q1028437•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
FGV•
TRT 24 REGIÃO MS•
Estatística Reaplicação•
2025

Q1037937•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
FGV•
Prefeitura de Cuiabá MT•
Gestão Tributária Manhã•
2024

Q1037253•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
FGV•
DATAPREV•
Inteligência da Informação•
2024

Q1060316•
Estatística•
Inferência estatística•
FGV•
TCE PA•
Ciência de Dados•
2024

Q1038571•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
CESGRANRIO•
BANESE•
Desenvolvimento•
2025

Q1000492•
Estatística•
Covariância•
IBFC•
TRF 5 REGIÃO•
Especialidade Psicologia•
2024

Q975158•
Estatística•
Distribuição Normal•
FGV•
TJBA•
Estatística

Q1028440•
Estatística•
Calculo de probabilidades•
FGV•
TRT 24 REGIÃO MS•
Estatística Reaplicação•
2025