No software R, o pacote dplyr oferece uma sintaxe intuitiva e ágil para manipulação de dados. Considere que uma base de dados contendo as quatro variáveis listadas a seguir foi armazenada no objeto processos:

• ID: identificador único do processo.

• Status: status do processo (“em andamento”, “finalizado” ou “arquivado”).

• Numero Decisoes: número de decisões ou despachos no processo.

• Data Conclusao: data de conclusão do processo (se o status for “finalizado”), no formato AAAA-MM-DD.

Nesse contexto, considere que um analista deseja calcular a soma total de decisões ou despachos proferidas nos processos “finalizados” para cada ano de conclusão. Qual das alternativa a seguir realiza essa operação corretamente, utilizando funções dplyr, e salva o resultado no objeto Soma_Decisoes?

No contexto de análises estatísticas, os dados podem estar disponíveis em diferentes tipos de organização. Dependendo da forma de definição e armazenamento, os conjuntos de dados são tipicamente caracterizados como estruturados, semiestruturados e não estruturados. Diante do exposto, analise as afirmativas a seguir.

I. Enquanto dados não estruturados são normalmente armazenados em seu formato nativo (como vídeos, imagens ou documentos de texto), dados estruturados são armazenados em linhas e colunas e podem ser mapeados para campos predefinidos.

II. Ao contrário dos dados estruturados, que podem ser organizados e acessados por meio de bancos de dados relacionais, dados não estruturados não têm um modelo rígido de organização predefinido.

III. Conjuntos de dados semiestruturados usam tags e marcadores (ou seja, metadados) em vez de exigir um esquema predefinido em tabelas, linhas e colunas, como nos dados estruturados.

IV. Os data lakes podem ser projetados para armazenar dados semiestruturados juntamente com dados estruturados, permitindo a coexistência de dados de ambos os tipos.

Está correto o que se afirma em

Um analista de dados foi encarregado de criar um painel interativo para monitorar o andamento de processos judiciais em um Tribunal de Justiça. A base de dados utilizada contém as seguintes informações:

• ID Processo: identificador do processo.

• Data Abertura: data de início do processo, no formato AAAA-MM-DD.

• Status: status atual do processo (“em andamento”, “finalizado” ou “arquivado”).

• Tempo Tramitacao: tempo total de tramitação do processo (em dias).

• Vara: nome da vara judicial responsável.

Para alcançar o objetivo, o analista seguiu as etapas a seguir:

1. Coleta: exportou os dados do sistema interno do Tribunal em formato CSV.

2. Tratamento: corrigiu inconsistências na variável ID_Processo e eliminou duplicatas.

3. Armazenamento: salvou a base tratada em um banco de dados SQL para posterior consulta.

4. Integração e visualização: conectou o banco de dados SQL ao Power BI, criando gráficos interativos que exibem, para cada vara judicial, a distribuição de processos por status e o tempo médio de tramitação.

Com base no contexto, é INCORRETO afirmar que:

Cada processo de um Tribunal de Justiça está classificado em apenas um dentre três tipos de casos – cível, penal e trabalhista. O Tribunal possui 3.000, 1.500 e 500 processos de cada um desses tipos, respectivamente. Deseja-se realizar uma análise baseada em uma amostra que será composta de forma que 40% dos processos sejam de casos trabalhistas e os 60% restantes sejam distribuídos entre processos cíveis e penais, respeitando a proporção na população formada por apenas esses dois tipos de processos. Após a seleção, foi verificado que a amostra contém exatamente 32 processos penais. Quantos processos cíveis e trabalhistas foram incluídos na amostra, respectivamente?

Considere que os processos de um Tribunal de Justiça são organizados por vara judicial. Cada vara contém processos associados a diferentes Juízes. Um estudo será realizado para analisar a produtividade de Juízes em relação ao número total de sentenças proferidas. Para a coleta dos dados, dentre as 50 varas judiciais que compõem a população, 10 foram selecionadas aleatoriamente e todos os Juízes dessas varas foram incluídos na amostra. Sobre o procedimento de amostragem abordado, assinale a afirmativa correta.

Determinado Tribunal de Justiça afirma que a média \( \mu \) da quantidade de sentenças proferidas mensalmente por Juízes em casos de uma área específica é igual a 10. Para avaliar essa informação, um comitê de auditoria analisou os registros de 25 Juízes selecionados aleatoriamente, obtendo uma média de 9,1 sentenças por mês e um desvio-padrão de 2,0 sentenças por mês. O comitê deseja verificar se essa amostra fornece evidências de que a média mensal de sentenças proferidas é diferente do valor alegado, testando a hipótese \( H \)_{\( 0 \)}: \( \mu \) = \( 1 \)\( 0 \) contra \( H \)_{\( 1 \)}: \( \mu \) ≠ \( 1 \)\( 0 \). Assumindo que os dados seguem uma distribuição normal, os dados da amostra foram utilizados para calcular o seguinte intervalo de 95% de confiança para \( \mu \): [\( 8 \), \( 2 \)\( 7 \); \( 9 \), \( 9 \)\( 3 \)]. Com base no contexto da análise e no Intervalo de Confiança (IC) fornecido, assinale a alternativa que apresenta, respectivamente, a distribuição amostral usada na construção do IC; o critério apropriado para a conclusão do teste; e a decisão correta quanto à rejeição ou não da hipótese nula.

Considere que a média histórica da quantidade de processos pendentes em determinado setor de um Tribunal de Justiça é de 10 processos por mês. Sabe-se que a variável \( X \), número de processos pendentes por mês no setor, segue uma distribuição normal com média \( \mu \) e variância 4. Devido a mudanças recentes na estrutura do Tribunal, acredita-se que o número médio de processos pendentes mensalmente no setor possa ter aumentado. Define-se um teste para as hipóteses \( H \)_{\( 0 \)}: \( \mu \) = \( 1 \)\( 0 \) contra \( H \)\( 1 \): \( \mu \) = \( 1 \)\( 3 \). Para uma amostra aleatória de tamanho \( n \) = \( 9 \) de \( X \), considere o critério que rejeita \( H \)_{\( 0 \)} se a média amostral for maior ou igual a 12. As probabilidades do erro do tipo I e do tipo II para esse critério são dadas, respectivamente, por:

(Observação: \( \Phi \)(\( z \)) = \( P \)(\( Z \) ≤ \( z \)), onde \( Z \)~\( N \)\( o \)\( r \)\( m \)\( a \)\( l \) (\( 0 \), \( 1 \)).)

Em determinado Tribunal de Justiça objetiva-se verificar, com 5% de significância, se o setor em que o processo é analisado (setor A ou setor B) está associado ao tipo de processo (Ação Cível ou Ação Criminal). Para isso, será realizado um teste qui-quadrado de independência com base na amostra de 100 processos apresentada na tabela a seguir:

Nesse contexto, analise as afirmativas a seguir.

I. O valor-p do teste irá representar a probabilidade dessa amostra ser observada, caso as variáveis sejam independentes.

II. As variáveis serão consideradas dependentes, caso o valor-p do teste qui-quadrado seja menor que 0,05.

III. O valor-p do teste será calculado com base em uma distribuição qui-quadrado com 2 graus de liberdade.

Está correto o que se afirma em