Questões de Concurso Público SEFAZ-BA 2019 para Auditor Fiscal - Administração Tributária - Prova II
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Considere a distribuição dos salários, em R$ 1.000,00, dos funcionários lotados em uma repartição pública, representada abaixo pela tabela de frequências relativas acumuladas, sendo k a frequência relativa acumulada do 4° intervalo de classe.
Sabe-se que a média aritmética (Me) foi calculada considerando que todos os valores incluídos num certo intervalo de classe
são coincidentes com o ponto médio desse intervalo, que a mediana (Md) foi calculada pelo método da interpolação linear e que
a moda (Mo) foi obtida pela relação de Pearson, ou seja, Mo = 3Md - 2Me. Dado que Me = R$ 7.200,00, então Mo é igual a
Uma variável aleatória X representa o número de contribuintes que chega a cada hora para ser atendido em um órgão público. Supõe-se que X tem distribuição de Poisson, com parâmetro λ, ou seja, , sendo e a base do logaritmo (ln) tal que ln(e) = 1. Se P(x = 2) = P(x = 3), então a probabilidade de que menos de 3 contribuintes cheguem em 1 hora é
Dados:
e-1 = 0,37,
e-2 = 0,14 e
e-3 = 0,05
Um curso de treinamento é ministrado para os profissionais de determinado ramo de atividade. A população das notas de
avaliação no curso, que é considerada de tamanho infinito e normalmente distribuída, apresenta uma média μ igual a 7 e variância σ2 igual a 4. Acredita-se que mediante um processo de aperfeiçoamento no curso, essa média tenha sido aumentada. Para
analisar a eficácia desse processo foi extraída uma amostra aleatória de tamanho 64 da população após o processo de
aperfeiçoamento e foram formuladas as hipóteses H0: μ = 7 (hipótese nula) e H1: μ > 7 (hipótese alternativa). O valor encontrado
para a média amostral ( ) foi o maior valor tal que, ao nível de significância de 5%, H0 não foi rejeitada. Tem-se que
é igual a
Em uma determinada indústria, foi efetuada uma pesquisa a respeito da possível relação entre o número de horas trabalhadas (X), com X ≥ 2, e as quantidades produzidas de um produto (Y). Com base em 10 pares de observações (Xi,Yi) e considerando o gráfico de dispersão correspondente, optou-se por utilizar o modelo linear Yi = α + βXi + εi, com i representando a i-ésima observação, ou seja, i = 1, 2, 3, ... 10. Os parâmetros α e β são desconhecidos e as suas estimativas (a e b, respectivamente) foram obtidas pelo método dos mínimos quadrados. Observação: εi é o erro aleatório com as respectivas hipóteses do modelo de regressão linear simples. Considere o gráfico, abaixo, construído utilizando os valores encontrados para as estimativas de α e β.
A previsão da quantidade produzida será igual ao dobro da média verificada das 10 observações Yi quando o número de horas
trabalhadas for igual a