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Durante uma auditoria de desempenho operacional, uma equipe pretende construir um modelo preditivo para explicar o tempo de processamento de operações fiscais (Y) a partir de 27 variáveis explicativas relacionadas a carga de trabalho, complexidade dos casos, perfil dos auditores e uso de sistemas internos. Como há suspeita de multicolinearidade elevada entre algumas variáveis, o auditor decide comparar dois métodos de regularização: Ridge e Lasso. Nesse contexto,
 

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Na modelagem estatística utilizando aprendizado de máquina, a principal razão para separar os dados em conjuntos de treinamento, validação e teste é
 

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Uma empresa deseja projetar seus custos totais operacionais (Y) em função do volume de produção (X) utilizando um modelo de regressão linear simples da forma Ŷ = bo + b₁X. Para ajustar o modelo, o analista coletou uma amostra de 20 observações em um determinado mês. A soma das unidades produzidas na amostra foi X = 400 e a soma dos custos totais foi ΣY =10.000. Além disso, sabe-se que o custo fixo da empresa, quando a produção é zero, foi identificado como sendo 100. Com base nesses dados, o valor previsto do custo operacional total para um mês em que a produção seja de 30 unidades corresponde a
 

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Para solucionar essa questão, utilize a tabela a seguir referente à distribuição padrão Z:

P(Z > z) 0,10 0,05 0,025 0,01
z 1,28 1,65 1,96 2,33

Uma equipe de auditoria de compliance está avaliando o percentual de notas fiscais emitidas com inconsistências em uma empresa varejista que emite mais de 5 milhões de notas por ano. Sem informação prévia sobre a proporção de erros, o auditor decide considerar o caso de máxima variabilidade. Ele deseja estimar a proporção de notas fiscais com erro amostral de 2% e um nível de confiança de 95%. Para atender o solicitado, o tamanho mínimo necessário da amostra será

 

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Um auditor observa que  \(\dfrac{P(X=m+1)}{P(X=m)} = c\) para algum c > 0, m um inteiro não negativo e P(X = m) a probabilidade da variável X assumir o valor m. A variável X segue uma distribuição de Poisson com valor esperado λ. O valor de λ em função de c e m é

 

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Um auditor está combinando os dados de inadimplência (dias em atraso) de duas carteiras de crédito para obter a mediana e a média. Assuma distribuição uniforme dentro das classes.

Dias Carteira A Carteira B
0 ⊢⊣ 30 200 100
30 ⊣ 60 160 200

Na carteira combinada, o intervalo que contém a soma (S) da mediana com a média é

 

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4045927 Ano: 2026
Disciplina: Estatística
Banca: VUNESP
Orgão: UNIFESP
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Uma empresa é composta de matriz e duas filiais, X e Y, sendo que, nas filiais, há apenas colaboradores da área de vendas e, na matriz, há colaboradores das diversas áreas, inclusive da área de vendas. O gráfico a seguir apresenta informações sobre a distribuição dos 200 colaboradores dessa empresa, trabalhando na matriz e nas filiais:

                                                                     Enunciado 4978378-1

Sabe-se que, dos colaboradores que trabalham na matriz, 45% trabalham na área de vendas.
Sendo assim, em se tratando da matriz, o número de colaboradores que trabalham em outras áreas excede o número de colaboradores que trabalham na área de vendas em
 

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4045925 Ano: 2026
Disciplina: Estatística
Banca: VUNESP
Orgão: UNIFESP
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Considere a seguinte tabela contendo informações sobre a distribuição da área total do terreno de um futuro condomínio entre as destinações para a construção:

                                                                       Enunciado 4978376-1

Com base nas informações apresentadas na tabela, pretende-se elaborar um gráfico de setores para fazer parte de um encarte publicitário do futuro condomínio.
Nesse caso, o setor que representará a área destinada à Torre 2 deverá ter ângulo central entre
 

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4045872 Ano: 2026
Disciplina: Estatística
Banca: FUNDATEC
Orgão: ISSEG
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O coeficiente de correlação de Pearson (r) é uma medida que estabelece o grau de correlação linear entre duas variáveis numéricas. Como regra prática que serve como primeira aproximação para julgar o valor de r, uma correlação perfeita positiva poderia ser representada por:
 

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4045696 Ano: 2026
Disciplina: Estatística
Banca: FGV
Orgão: IBGE

O gráfico apresenta o número total de domicílios no Brasil, nos anos de 2010 e 2022.

Enunciado 4987349-1

(Disponível em: https://oglobo.globo.com/economia/noticia/2023/06/resultados-do-censo-2022-do-ibge-surpreendem-especialistas-confira-dados.ghtml. Adaptado)

O aumento percentual do número total de domicílios, de 2010 para 2022, é mais próximo de

 

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