O que nós conhecemos como vida é apenas a camada superficial de um mundo desconhecido. A grande maioria dos seres vivos são bactérias e microrganismos. Os cientistas estimam que as espécies que só podem ser vistas com aparelhos especiais cheguem a 10 milhões. Ou, quem sabe, a 100 milhões. O biólogo norte-americano Craig Venter acredita que o código genético de microrganismos pode se transformar num excelente negócio no futuro. Esses seres microscópicos estão na base da cadeia alimentar e dão forma aos ciclos de carbono, nitrogênio e outros nutrientes que sustentam todo o ecossistema. Em teoria, o DNA deles pode conter a chave para gerar energia barata, desenvolver remédios e acertar as bagunças da natureza provocadas pelo avanço da civilização. Há bactérias que só vivem em locais onde existe petróleo. Quem identificá-las terá o mapa da mina para explorar o produto.

Veja. 25/8/2004, p. 64-5 (com adaptações).

Julgue o seguinte item, a respeito da organização e das idéias do texto acima.

O pronome “deles” refere-se tanto a “seres microscópicos” quanto a “microrganismos” .

O que nós conhecemos como vida é apenas a camada superficial de um mundo desconhecido. A grande maioria dos seres vivos são bactérias e microrganismos. Os cientistas estimam que as espécies que só podem ser vistas com aparelhos especiais cheguem a 10 milhões. Ou, quem sabe, a 100 milhões. O biólogo norte-americano Craig Venter acredita que o código genético de microrganismos pode se transformar num excelente negócio no futuro. Esses seres microscópicos estão na base da cadeia alimentar e dão forma aos ciclos de carbono, nitrogênio e outros nutrientes que sustentam todo o ecossistema. Em teoria, o DNA deles pode conter a chave para gerar energia barata, desenvolver remédios e acertar as bagunças da natureza provocadas pelo avanço da civilização. Há bactérias que só vivem em locais onde existe petróleo. Quem identificá-las terá o mapa da mina para explorar o produto.

Veja. 25/8/2004, p. 64-5 (com adaptações).

Julgue o seguinte item, a respeito da organização e das idéias do texto acima.

Preservam-se a coerência textual e a correção gramatical do texto ao se substituir “Esses seres microscópicos” por Cada um desses seres microscópicos, desde que se substitua também “estão” por está, “dão” por dá e “sustentam” por sustenta.

O que nós conhecemos como vida é apenas a camada superficial de um mundo desconhecido. A grande maioria dos seres vivos são bactérias e microrganismos. Os cientistas estimam que as espécies que só podem ser vistas com aparelhos especiais cheguem a 10 milhões. Ou, quem sabe, a 100 milhões. O biólogo norte-americano Craig Venter acredita que o código genético de microrganismos pode se transformar num excelente negócio no futuro. Esses seres microscópicos estão na base da cadeia alimentar e dão forma aos ciclos de carbono, nitrogênio e outros nutrientes que sustentam todo o ecossistema. Em teoria, o DNA deles pode conter a chave para gerar energia barata, desenvolver remédios e acertar as bagunças da natureza provocadas pelo avanço da civilização. Há bactérias que só vivem em locais onde existe petróleo. Quem identificá-las terá o mapa da mina para explorar o produto.

Veja. 25/8/2004, p. 64-5 (com adaptações).

Julgue o seguinte item, a respeito da organização e das idéias do texto acima.

De acordo com os sentidos do texto, a troca da expressão verbal “pode se transformar” por pode vir a ser transformado mantém a correção gramatical e a voz passiva verbal.

O que nós conhecemos como vida é apenas a camada superficial de um mundo desconhecido. A grande maioria dos seres vivos são bactérias e microrganismos. Os cientistas estimam que as espécies que só podem ser vistas com aparelhos especiais cheguem a 10 milhões. Ou, quem sabe, a 100 milhões. O biólogo norte-americano Craig Venter acredita que o código genético de microrganismos pode se transformar num excelente negócio no futuro. Esses seres microscópicos estão na base da cadeia alimentar e dão forma aos ciclos de carbono, nitrogênio e outros nutrientes que sustentam todo o ecossistema. Em teoria, o DNA deles pode conter a chave para gerar energia barata, desenvolver remédios e acertar as bagunças da natureza provocadas pelo avanço da civilização. Há bactérias que só vivem em locais onde existe petróleo. Quem identificá-las terá o mapa da mina para explorar o produto.

Veja. 25/8/2004, p. 64-5 (com adaptações).

Julgue o seguinte item, a respeito da organização e das idéias do texto acima.

Com o emprego do adjetivo “superficial”, em sentido conotativo, a argumentação do texto reforça a idéia de que a ciência tem tratado de maneira muito pouco aprofundada os conhecimentos sobre a totalidade dos seres vivos do planeta.

A figura acima representa uma série histórica do número mensal de casos de AIDS (por 100.000 habitantes) notificados em um estado brasileiro. As linhas pontilhadas representam os números médios de casos notificados de AIDS antes e depois do mês 25 e os ‘+’ representam as previsões para os próximos 8 meses. As previsões foram obtidas a partir de um modelo de regressão linear com erros autocorrelacionados na forma Y_t = m + Z_t, em que Y_t representa o número de casos de AIDS (por 100.000 habitantes) notificados no mês t, t = 1, 2, ..., 100, m representa o número médio de casos notificados,

\( Z_t = \phi_1 Z_{t -1} + \phi_2 Z_{t-2} + \phi_3 Z_{t-3} + \theta_1 a_{t -1} + \theta_2 a_{t-2} + \theta_3 a_{ t -3} + a_t \), em que os a_t representam os choques aleatórios e f e q são os coeficientes do processo ARMA. A identificação de um modelo preliminar foi realizada adotando-se o critério de informação de Akaike (AIC), cujos resultados estão mostrados na tabela a seguir:

Acerca da redução do número mensal de casos observados a partir do mês 25, sabe-se que, em parte, deve-se às campanhas pelo uso de preservativos e, também, ao problema do atraso de notificação. A tabela a seguir apresenta algumas estatísticas descritivas sobre o número mensal de casos antes e depois do mês 25.

O atraso de notificação é o intervalo de tempo entre o diagnóstico do caso e o conhecimento por parte das autoridades (por meio do Sistema de Vigilância Epidemiológica). Em função desse atraso, a curva epidemiológica pode dar a falsa impressão de estar declinando. Por isso, é necessário fazer um ajuste da série histórica de incidência de AIDS considerando-se a distribuição dos atrasos de notificação para o monitoramento da epidemia. De acordo com alguns estudos, a distribuição de probabilidade do tempo de atraso T (em meses) na notificação de cada diagnóstico é geométrica, isto é, P(T = t) = 0,8 x 0,2^t, em que t = 0 quando não há atraso e t = 1, 2, 3, ..., representa o número de meses em atraso.

Em relação à situação hipotética apresentada no texto, julgue o item a seguir.

Dos diagnósticos, 4% são notificados com 2 ou mais meses de atraso.

A figura acima representa uma série histórica do número mensal de casos de AIDS (por 100.000 habitantes) notificados em um estado brasileiro. As linhas pontilhadas representam os números médios de casos notificados de AIDS antes e depois do mês 25 e os ‘+’ representam as previsões para os próximos 8 meses. As previsões foram obtidas a partir de um modelo de regressão linear com erros autocorrelacionados na forma Y_t = m + Z_t, em que Y_t representa o número de casos de AIDS (por 100.000 habitantes) notificados no mês t, t = 1, 2, ..., 100, m representa o número médio de casos notificados,

\( Z_t = \phi_1 Z_{t -1} + \phi_2 Z_{t-2} + \phi_3 Z_{t-3} + \theta_1 a_{t -1} + \theta_2 a_{t-2} + \theta_3 a_{ t -3} + a_t \), em que os a_t representam os choques aleatórios e f e q são os coeficientes do processo ARMA. A identificação de um modelo preliminar foi realizada adotando-se o critério de informação de Akaike (AIC), cujos resultados estão mostrados na tabela a seguir:

Acerca da redução do número mensal de casos observados a partir do mês 25, sabe-se que, em parte, deve-se às campanhas pelo uso de preservativos e, também, ao problema do atraso de notificação. A tabela a seguir apresenta algumas estatísticas descritivas sobre o número mensal de casos antes e depois do mês 25.

O atraso de notificação é o intervalo de tempo entre o diagnóstico do caso e o conhecimento por parte das autoridades (por meio do Sistema de Vigilância Epidemiológica). Em função desse atraso, a curva epidemiológica pode dar a falsa impressão de estar declinando. Por isso, é necessário fazer um ajuste da série histórica de incidência de AIDS considerando-se a distribuição dos atrasos de notificação para o monitoramento da epidemia. De acordo com alguns estudos, a distribuição de probabilidade do tempo de atraso T (em meses) na notificação de cada diagnóstico é geométrica, isto é, P(T = t) = 0,8 x 0,2^t, em que t = 0 quando não há atraso e t = 1, 2, 3, ..., representa o número de meses em atraso.

Em relação à situação hipotética apresentada no texto, julgue o item a seguir.

P(T = 1| T \( \ge \) 1 ) > 0,90.

A figura acima representa uma série histórica do número mensal de casos de AIDS (por 100.000 habitantes) notificados em um estado brasileiro. As linhas pontilhadas representam os números médios de casos notificados de AIDS antes e depois do mês 25 e os ‘+’ representam as previsões para os próximos 8 meses. As previsões foram obtidas a partir de um modelo de regressão linear com erros autocorrelacionados na forma Y_t = m + Z_t, em que Y_t representa o número de casos de AIDS (por 100.000 habitantes) notificados no mês t, t = 1, 2, ..., 100, m representa o número médio de casos notificados,

\( Z_t = \phi_1 Z_{t -1} + \phi_2 Z_{t-2} + \phi_3 Z_{t-3} + \theta_1 a_{t -1} + \theta_2 a_{t-2} + \theta_3 a_{ t -3} + a_t \), em que os a_t representam os choques aleatórios e f e q são os coeficientes do processo ARMA. A identificação de um modelo preliminar foi realizada adotando-se o critério de informação de Akaike (AIC), cujos resultados estão mostrados na tabela a seguir:

Acerca da redução do número mensal de casos observados a partir do mês 25, sabe-se que, em parte, deve-se às campanhas pelo uso de preservativos e, também, ao problema do atraso de notificação. A tabela a seguir apresenta algumas estatísticas descritivas sobre o número mensal de casos antes e depois do mês 25.

O atraso de notificação é o intervalo de tempo entre o diagnóstico do caso e o conhecimento por parte das autoridades (por meio do Sistema de Vigilância Epidemiológica). Em função desse atraso, a curva epidemiológica pode dar a falsa impressão de estar declinando. Por isso, é necessário fazer um ajuste da série histórica de incidência de AIDS considerando-se a distribuição dos atrasos de notificação para o monitoramento da epidemia. De acordo com alguns estudos, a distribuição de probabilidade do tempo de atraso T (em meses) na notificação de cada diagnóstico é geométrica, isto é, P(T = t) = 0,8 x 0,2^t, em que t = 0 quando não há atraso e t = 1, 2, 3, ..., representa o número de meses em atraso.

Em relação à situação hipotética apresentada no texto, julgue o item a seguir.

O tempo médio de atraso de notificação é inferior a 2 meses.

A figura acima representa uma série histórica do número mensal de casos de AIDS (por 100.000 habitantes) notificados em um estado brasileiro. As linhas pontilhadas representam os números médios de casos notificados de AIDS antes e depois do mês 25 e os ‘+’ representam as previsões para os próximos 8 meses. As previsões foram obtidas a partir de um modelo de regressão linear com erros autocorrelacionados na forma Y_t = m + Z_t, em que Y_t representa o número de casos de AIDS (por 100.000 habitantes) notificados no mês t, t = 1, 2, ..., 100, m representa o número médio de casos notificados,

\( Z_t = \phi_1 Z_{t -1} + \phi_2 Z_{t-2} + \phi_3 Z_{t-3} + \theta_1 a_{t -1} + \theta_2 a_{t-2} + \theta_3 a_{ t -3} + a_t \), em que os a_t representam os choques aleatórios e f e q são os coeficientes do processo ARMA. A identificação de um modelo preliminar foi realizada adotando-se o critério de informação de Akaike (AIC), cujos resultados estão mostrados na tabela a seguir:

Acerca da redução do número mensal de casos observados a partir do mês 25, sabe-se que, em parte, deve-se às campanhas pelo uso de preservativos e, também, ao problema do atraso de notificação. A tabela a seguir apresenta algumas estatísticas descritivas sobre o número mensal de casos antes e depois do mês 25.

O atraso de notificação é o intervalo de tempo entre o diagnóstico do caso e o conhecimento por parte das autoridades (por meio do Sistema de Vigilância Epidemiológica). Em função desse atraso, a curva epidemiológica pode dar a falsa impressão de estar declinando. Por isso, é necessário fazer um ajuste da série histórica de incidência de AIDS considerando-se a distribuição dos atrasos de notificação para o monitoramento da epidemia. De acordo com alguns estudos, a distribuição de probabilidade do tempo de atraso T (em meses) na notificação de cada diagnóstico é geométrica, isto é, P(T = t) = 0,8 x 0,2^t, em que t = 0 quando não há atraso e t = 1, 2, 3, ..., representa o número de meses em atraso.

Em relação à situação hipotética apresentada no texto, julgue o item a seguir.

O número médio mensal de casos observados no período todo (1 \( \le \) mês \( \le \) 100) é menor que 68,7.

A figura acima representa uma série histórica do número mensal de casos de AIDS (por 100.000 habitantes) notificados em um estado brasileiro. As linhas pontilhadas representam os números médios de casos notificados de AIDS antes e depois do mês 25 e os ‘+’ representam as previsões para os próximos 8 meses. As previsões foram obtidas a partir de um modelo de regressão linear com erros autocorrelacionados na forma Y_t = m + Z_t, em que Y_t representa o número de casos de AIDS (por 100.000 habitantes) notificados no mês t, t = 1, 2, ..., 100, m representa o número médio de casos notificados,

\( Z_t = \phi_1 Z_{t -1} + \phi_2 Z_{t-2} + \phi_3 Z_{t-3} + \theta_1 a_{t -1} + \theta_2 a_{t-2} + \theta_3 a_{ t -3} + a_t \), em que os a_t representam os choques aleatórios e f e q são os coeficientes do processo ARMA. A identificação de um modelo preliminar foi realizada adotando-se o critério de informação de Akaike (AIC), cujos resultados estão mostrados na tabela a seguir:

Acerca da redução do número mensal de casos observados a partir do mês 25, sabe-se que, em parte, deve-se às campanhas pelo uso de preservativos e, também, ao problema do atraso de notificação. A tabela a seguir apresenta algumas estatísticas descritivas sobre o número mensal de casos antes e depois do mês 25.

O atraso de notificação é o intervalo de tempo entre o diagnóstico do caso e o conhecimento por parte das autoridades (por meio do Sistema de Vigilância Epidemiológica). Em função desse atraso, a curva epidemiológica pode dar a falsa impressão de estar declinando. Por isso, é necessário fazer um ajuste da série histórica de incidência de AIDS considerando-se a distribuição dos atrasos de notificação para o monitoramento da epidemia. De acordo com alguns estudos, a distribuição de probabilidade do tempo de atraso T (em meses) na notificação de cada diagnóstico é geométrica, isto é, P(T = t) = 0,8 x 0,2^t, em que t = 0 quando não há atraso e t = 1, 2, 3, ..., representa o número de meses em atraso.

Em relação à situação hipotética apresentada no texto, julgue o item a seguir.

O modelo sugerido pelo AIC tem a forma \( Y_t = \mu + a_t \).

A figura acima representa uma série histórica do número mensal de casos de AIDS (por 100.000 habitantes) notificados em um estado brasileiro. As linhas pontilhadas representam os números médios de casos notificados de AIDS antes e depois do mês 25 e os ‘+’ representam as previsões para os próximos 8 meses. As previsões foram obtidas a partir de um modelo de regressão linear com erros autocorrelacionados na forma Y_t = m + Z_t, em que Y_t representa o número de casos de AIDS (por 100.000 habitantes) notificados no mês t, t = 1, 2, ..., 100, m representa o número médio de casos notificados,

\( Z_t = \phi_1 Z_{t -1} + \phi_2 Z_{t-2} + \phi_3 Z_{t-3} + \theta_1 a_{t -1} + \theta_2 a_{t-2} + \theta_3 a_{ t -3} + a_t \), em que os a_t representam os choques aleatórios e f e q são os coeficientes do processo ARMA. A identificação de um modelo preliminar foi realizada adotando-se o critério de informação de Akaike (AIC), cujos resultados estão mostrados na tabela a seguir:

Acerca da redução do número mensal de casos observados a partir do mês 25, sabe-se que, em parte, deve-se às campanhas pelo uso de preservativos e, também, ao problema do atraso de notificação. A tabela a seguir apresenta algumas estatísticas descritivas sobre o número mensal de casos antes e depois do mês 25.

O atraso de notificação é o intervalo de tempo entre o diagnóstico do caso e o conhecimento por parte das autoridades (por meio do Sistema de Vigilância Epidemiológica). Em função desse atraso, a curva epidemiológica pode dar a falsa impressão de estar declinando. Por isso, é necessário fazer um ajuste da série histórica de incidência de AIDS considerando-se a distribuição dos atrasos de notificação para o monitoramento da epidemia. De acordo com alguns estudos, a distribuição de probabilidade do tempo de atraso T (em meses) na notificação de cada diagnóstico é geométrica, isto é, P(T = t) = 0,8 x 0,2^t, em que t = 0 quando não há atraso e t = 1, 2, 3, ..., representa o número de meses em atraso.

Em relação à situação hipotética apresentada no texto, julgue o item a seguir.

Considere que f3 seja diferente de zero, que \( | \phi_3| < 1 \), e que \( \theta_3 = \phi_1 = \phi_2 =\theta_1 =\theta_2 = 0. \)Nessa situação, a série Z_t apresentaria um ciclo com período igual a 3 meses.