3506516 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: IMPARH
Orgão: CGM Fortaleza-CE

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Auditor de Controle Interno - Estatística
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RegressãoRegressão Linear SimplesAnálise de Resíduos em RLS

O que são resíduos em uma análise de regressão linear e por que eles são importantes?

A

Resíduos são as diferenças entre os valores observados e os valores ajustados pelo modelo de regressão; e são importantes para avaliar a adequação do modelo.

B

Resíduos são os valores máximos e mínimos dos dados ajustados pelo modelo e indicam a precisão do ajuste.

C

Resíduos representam a variabilidade dos coeficientes de regressão e são usados para calcular os intervalos de confiança dos parâmetros.

D

Resíduos são os valores previstos pelo modelo de regressão e são utilizados para prever novos valores.

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3506515 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: IMPARH
Orgão: CGM Fortaleza-CE

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Estatística InferencialTeste de Hipóteses

Qual é a diferença entre testes de hipóteses compostas e simples?

A

Um teste de hipótese simples testa se um parâmetro populacional é maior que um valor específico, enquanto um teste composto testa se dois parâmetros populacionais são iguais.

B

Um teste de hipótese simples considera uma hipótese nula que define um valor exato para o parâmetro, enquanto um teste de hipótese composto considera uma hipótese nula que define um conjunto de valores possíveis.

C

Um teste de hipótese simples utiliza distribuições contínuas, enquanto um teste composto utiliza distribuições discretas.

D

Um teste de hipótese simples é utilizado para variáveis qualitativas, enquanto um teste composto é utilizado para variáveis quantitativas.

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3506514 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: IMPARH
Orgão: CGM Fortaleza-CE

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ProbabilidadesTeorema Central do Limite

Qual é a relação entre a Lei dos Grandes Números e o Teorema Central do Limite em probabilidade?

A

A Lei dos Grandes Números afirma que, à medida que o tamanho da amostra aumenta, a média amostral se aproxima da média populacional. Já o Teorema Central do Limite afirma que, para amostras grandes, a distribuição da soma das variáveis tende a uma distribuição normal.

B

A Lei dos Grandes Números e o Teorema Central do Limite afirmam que a variância da amostra sempre será igual à variância da população.

C

A Lei dos Grandes Números e o Teorema Central do Limite afirmam que todas as distribuições amostrais são normais, independentemente do tamanho da amostra.

D

A Lei dos Grandes Números afirma que o desvio padrão da amostra aumenta com o tamanho da amostra, enquanto o Teorema Central do Limite afirma que a média amostral nunca converge para a média populacional.

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3506513 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: IMPARH
Orgão: CGM Fortaleza-CE

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Estatística InferencialIntervalos de confiança

Ao calcular um intervalo de confiança de 95% para a média, como ele deve ser interpretado?

A

Um intervalo de confiança de 95% para a média indica que 95% dos dados da amostra estão contidos dentro do intervalo.

B

Um intervalo de confiança de 95% para a média significa que, em aproximadamente 95% das amostras, o valor real da média populacional estará dentro do intervalo calculado.

C

Um intervalo de confiança de 95% significa que a média da amostra é exatamente 95% precisa em relação à média populacional.

D

Um intervalo de confiança de 95% indica que o valor da média populacional estará sempre dentro do intervalo em qualquer amostra futura.

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3506512 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: IMPARH
Orgão: CGM Fortaleza-CE

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Estatística DescritivaMedidas de Tendência CentralBox Plot

O que é um boxplot (diagrama de caixa) e como ele deve ser interpretado?

A

O diagrama de caixa é um gráfico que mostra a distribuição dos dados em quartis, incluindo os bandas de variabilidade, e é interpretado observando-se a dispersão e a presença de outliers.

B

O diagrama de caixa é um gráfico que apresenta apenas os valores médios e máximos de uma distribuição.

C

O diagrama de caixa é utilizado para mostrar a frequência absoluta dos dados, semelhante a um histograma.

D

O diagrama de caixa é um gráfico utilizado para mostrar a simetria dos dados e a correlação entre duas variáveis.

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3506511 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: IMPARH
Orgão: CGM Fortaleza-CE

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Distribuições de ProbabilidadeDistribuições DiscretasBinomial

Qual das alternativas a seguir descreve corretamente a distribuição binomial e uma de suas aplicações práticas?

A

A distribuição binomial é utilizada quando há um número fixo de experimentos independentes, cada um com dois resultados possíveis (sucesso ou fracasso), e uma de suas aplicações práticas é calcular a probabilidade de um determinado número de sucessos em um conjunto de lançamentos de moeda.

B

A distribuição binomial é utilizada apenas quando há infinitos experimentos independentes, e é aplicada no cálculo da média de uma amostra.

C

A distribuição binomial calcula a probabilidade de múltiplos eventos contínuos ocorrerem ao mesmo tempo, sendo útil para prever o tempo de espera até o primeiro sucesso.

D

A distribuição binomial é utilizada para medir a probabilidade de eventos simultâneos em um espaço amostral contínuo.

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3506510 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: IMPARH
Orgão: CGM Fortaleza-CE

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Regressão

Como podemos fazer inferência sobre os parâmetros do modelo de regressão linear?

A

Utilizando estimativas pontuais para os coeficientes de regressão e seus erros padrão, podemos construir intervalos de confiança e realizar testes de hipótese sobre os parâmetros.

B

Apenas podemos inferir sobre os parâmetros do modelo de regressão linear observando o coeficiente de determinação (R²).

C

A inferência sobre os parâmetros do modelo de regressão linear só é possível se utilizarmos amostras extremamente grandes.

D

Para inferir sobre os parâmetros, precisamos apenas calcular a média dos valores previstos pelo modelo.

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3506509 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: IMPARH
Orgão: CGM Fortaleza-CE

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AmostragemTipos de AmostragemAmostragem sistemática

Qual é a principal diferença entre amostragem sistemática e amostragem por conglomerados?

A

Na amostragem sistemática, seleciona-se aleatoriamente um ponto de partida e, em seguida, escolhe-se cada k-ésimo elemento, enquanto na amostragem por conglomerados, a população é dividida em grupos heterogêneos, dos quais alguns grupos são selecionados aleatoriamente para serem completamente pesquisados.

B

Na amostragem sistemática, todos os elementos da população são selecionados aleatoriamente, enquanto na amostragem por conglomerados, os elementos são selecionados de forma sequencial.

C

Na amostragem sistemática, selecionam-se aleatoriamente elementos dentro de estratos específicos, enquanto na amostragem por conglomerados, todos os elementos da população são incluídos.

D

Na amostragem sistemática, a população é dividida em grupos homogêneos, enquanto na amostragem por conglomerados, a seleção é feita por intervalos regulares.

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3506508 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: IMPARH
Orgão: CGM Fortaleza-CE

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Estatística InferencialEstimadoresPropriedades dos estimadores

Em inferência estatística, um estimador é dito suficiente se:

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3506507 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: IMPARH
Orgão: CGM Fortaleza-CE

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Estatística DescritivaAssimetria

O coeficiente de assimetria é uma medida importante em Estatística Descritiva. Dentre as opções a seguir, qual melhor representa como ele é calculado e o seu significado?

A

O coeficiente de assimetria é calculado como a razão entre o desvio padrão e a média, representando a dispersão dos dados em torno da média.

B

O coeficiente de assimetria é calculado utilizando a terceira potência das diferenças entre os valores e a média, dividido pelo desvio padrão ao cubo, e indica a simetria ou assimetria da distribuição dos dados em relação à média.

C

O coeficiente de assimetria é calculado como a média dividida pela variância, representando a uniformidade dos dados.

D

O coeficiente de assimetria é calculado usando a mediana e a moda dos dados, e representa o grau de achatamento da distribuição.