Questões TRF - 1ª REGIÃO 2024 para Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados

Q3029103

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029103 Estatística

Texto associado

Texto 1

Um analista judiciário possui um grande número de processos para examinar e avaliar, os quais se enquadram em apenas duas categorias: A e B. Sabe-se que 25% desses processos se enquadram na categoria A. Sabe-se ainda que a probabilidade de o analista aprovar um processo da categoria A é de 0,8, enquanto a probabilidade de que um processo da categoria B seja aprovado pelo analista é de 0,4.

Com respeito à situação apresentada no texto 1, se um processo é aprovado por esse analista, a probabilidade de que ele pertença à categoria A é:

A

1/5;

B

1/4;

C

2/5;

D

1/2;

E

1/2;

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Q3029104

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029104 Estatística

Texto associado

Texto 1

Um analista judiciário possui um grande número de processos para examinar e avaliar, os quais se enquadram em apenas duas categorias: A e B. Sabe-se que 25% desses processos se enquadram na categoria A. Sabe-se ainda que a probabilidade de o analista aprovar um processo da categoria A é de 0,8, enquanto a probabilidade de que um processo da categoria B seja aprovado pelo analista é de 0,4.

Com respeito à situação apresentada no texto 1, se 9 processos são examinados, de forma independente, por esse analista, o desvio padrão do número de processos que ele aprova é, aproximadamente:

A

1;

B

1,5;

C

2;

D

2,5;

E

3.

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Q3029105

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029105 Estatística

Texto associado

Texto 1

Um analista judiciário possui um grande número de processos para examinar e avaliar, os quais se enquadram em apenas duas categorias: A e B. Sabe-se que 25% desses processos se enquadram na categoria A. Sabe-se ainda que a probabilidade de o analista aprovar um processo da categoria A é de 0,8, enquanto a probabilidade de que um processo da categoria B seja aprovado pelo analista é de 0,4.

Com respeito à situação apresentada no texto 1, se 5 processos são examinados, de forma independente, por esse analista, a probabilidade aproximada de que exatamente 2 deles sejam aprovados é:

A

1/2;

B

1/4;

C

3/8;

D

5/16;

E

1/32.

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Q3029106

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029106 Estatística

Texto associado

Para responder a próxima questão, pode ser útil saber que, se Z é uma variável aleatória que segue distribuição Normal com média zero e desvio padrão 1, então: P(Z>0,5) = 0,31, P(Z>1) = 0,16 e P(Z>2) = 0,02.

Um analista avalia um orçamento para a reforma de um edifício do TRF. O orçamento apresenta custo de 100 mil reais, caso o tempo de execução seja igual ou inferior a um ano, e de 200 mil reais, caso a execução ultrapasse um ano. O tempo de execução, em meses, segue distribuição Normal com média 10 e desvio padrão 4. O valor esperado do custo de execução do projeto, em mil reais, é:

A

102;

B

107;

C

116;

D

125;

E

131.

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Q3029107

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029107 Estatística

Texto associado

Para responder a próxima questão, pode ser útil saber que, se Z é uma variável aleatória que segue distribuição Normal com média zero e desvio padrão 1, então: P(Z>0,5) = 0,31, P(Z>1) = 0,16 e P(Z>2) = 0,02.

Em um concurso para analista, 60% dos candidatos estudaram todo o programa do edital. A probabilidade de que um candidato que estudou todo o programa atinja a pontuação necessária para não ser eliminado na primeira fase é de 0,9. Caso não tenha estudado todo o programa, essa probabilidade reduz-se para 0,15. Se 15.000 candidatos farão a prova, a probabilidade aproximada de que pelo menos 8.970 consigam a pontuação para passar de fase é:
Observação: use o Teorema Central do Limite e não aplique correção de continuidade.

A

0,54;

B

0,63;

C

0,69;

D

0,81;

E

0,84.

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Q3029108

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029108 Programação

Considere o seguinte código em JavaScript:

const regexp = /(f+)(\d?)(t*)/g; const str = 'trf1trf2trf3trf4trf5';

const array = [...str.matchAll(regexp)]; console.log(array.length)

Ao ser executado, o código acima imprime na saída padrão do console:

A

1

B

2

C

3

D

4

E

5

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Q3029109

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029109 Programação

Considere o seguinte código em Python com NumPy:

import numpy as np

a = np.arange(16).reshape(8,2).T print(a.shape, a.ndim, a[0][1])

Ao ser executado, o código acima imprime na saída padrão:

A

(2, 2) 2 1

B

(2, 2) 8 2

C

(2, 8) 2 2

D

(2, 8) 8 2

E

(8, 2) 2 8

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Q3029110

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029110 Arquitetura de Software

O analista Francisco está considerando o uso do React para implementar um software de exibição de análise de dados. Ele sabe que o React possui uma variante voltada a aplicativos móveis chamada React Native. Analisando a documentação na página oficial do React Native, Francisco descobriu que a comunidade de código-aberto e algumas empresas parceiras estenderam seu suporte para outras plataformas, além do Android e do iOS.
Dessa forma, Francisco descobriu que é possível executar nativamente uma aplicação feita com o React Native:

A

na Web, no Windows e no MacOS;

B

no Windows e no MacOS, mas não na Web;

C

na Web e no Windows, mas não no MacOS;

D

no MacOS, mas não no Windows nem na Web;

E

na Web, mas não no Windows nem no MacOS.

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Q3029111

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Q3029111 Programação

A analista Ana está implementando um script para deep learning utilizando o Python e o PyTorch. Considere o seguinte trecho do script de Ana:

import torch import torch.nn.functional as F

input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)

target = torch.tensor([1, 2, 0])

loss_fn = F.nll_loss loss = loss_fn(F.log_softmax(input, dim=1), target)

print(loss)

Ao ser executado, o trecho do script acima irá:

A

imprimir o valor do tensor loss;

B

falhar, pois a função nll_loss inexiste no PyTorch;

C

falhar, pois a função log_softmax inexiste no PyTorch;

D

falhar, pois o valor atribuído à variável input não é um tensor;

E

falhar, pois faltam informações no valor atribuído à variável target.

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Q3029112

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029112 Estatística

Anderson, analista de dados do TRF-1, gerou a matriz de confusão abaixo a partir dos resultados obtidos com um classificador binário.

Imagem associada para resolução da questão

Imagem associada para resolução da questão

Ao calcular a F1-score ponderada para esse classificador, Anderson obteve o valor:

A

88/120;

B

89/120;

C

90/120;

D

91/120;

E

92/120.

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Q3029113

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029113 Engenharia de Software

Em uma rede neural artificial feedforward usada para a classificação de documentos no TRF-1, um dos neurônios de uma camada intermediária possui o seguinte vetor de pesos na entrada: W = [2, −1, ln (5/8) ,1/2 ]. Para uma determinada instância a ser classificada, o vetor de entradas para esse neurônio é I = [ln (2/3), ln (1/2),1, ln (9/25)], sem a presença de bias.
Sabendo que o neurônio possui como função de ativação a função sigmoide, o valor de saída do neurônio será:

A

3/83;

B

3/80;

C

1/4;

D

3/10;

E

1/3.

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Q3029114

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029114 Algoritmos e Estrutura de Dados

Considerando os algoritmos de construção de árvores de decisão ID3 e C4.5, é correto afirmar que:

A

o ID3 permite poda da árvore, e o C4.5 não;

B

o ID3 permite a existência de valores faltantes, e o C4.5 não;

C

o C4.5 permite a existência de atributos categóricos, e o ID3 não;

D

o C4.5 permite a existência de atributos com valores contínuos, e o ID3 não;

E

o ID3 utiliza a entropia no cálculo do critério de escolha do atributo para geração do nó, e o C4.5 não.

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Q3029115

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029115 Banco de Dados

Nas técnicas de agrupamento hierárquico, é necessário estabelecer uma abordagem para calcular a similaridade entre dois clusters.
A abordagem que utiliza como medida a maior distância de um ponto do primeiro cluster para um ponto do segundo cluster é chamada de ligação:

A

média;

B

simples;

C

de Ward;

D

completa;

E

de centroide.

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Q3029116

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029116 Engenharia de Software

Em uma LSTM, o elemento responsável por extrair informação útil do estado atual para ser utilizada no cálculo do estado oculto é a porta de:

A

saída;

B

memória;

C

entrada;

D

recorrência;

E

esquecimento.

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Q3029117

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029117 Engenharia de Software

Uma camada convolucional de uma rede neural convolucional recebe como entrada uma imagem de 50 x 50 pixels. Essa imagem passa por um filtro convolucional de tamanho 5 x 5. Sabendo que a convolução usa um stride de 3 e um padding de 0, o tamanho da imagem na saída dessa convolução será:

A

15 x 15;

B

16 x 16;

C

17 x 17;

D

45 x 45;

E

46 x 46.

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Q3029118

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029118 Engenharia de Software

Bernardo, analista de dados do TRF-1, realiza o pré-processamento de um dataset que será utilizado para treinar o chatbot do Tribunal. Em uma das etapas do pré-processamento, ele utiliza uma ferramenta que deflexiona as palavras, retirando suas inflexões.
Nessa etapa, Bernardo realizou uma:

A

anotação;

B

codificação;

C

estemização;

D

extração;

E

lematização.

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Q3029119

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029119 Programação

Carolina produz um relatório em que compara os modelos de representação vetorial de palavras Word2Vec (em seus dois métodos: CBOW e Skip-Gram) e GloVe.
Em seu relatório, Carolina destaca corretamente que o:

A

Word2Vec é treinado usando uma rede neural profunda;

B

GloVe consegue capturar correlações globais, além das locais;

C

CBOW utiliza técnicas de fatoração de matrizes para aprender os vetores;

D

Skip-gram prevê a palavra que melhor se encaixa em um contexto apresentado;

E

Word2Vec necessita de mais memória de armazenamento durante o treinamento do que o GloVe.

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Q3029120

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029120 Estatística

Duas instâncias A e B de um dataset de tweets são representadas, respectivamente, por intermédio dos vetores
xA = [2, −2, 0, 1,] e xB = [−4, 0, 2, −4].
Os valores da similaridade de cosseno e da distância de Manhattan entre essas duas instâncias são, respectivamente:

A

-4/3 e 15;

B

-2/3 e 9;

C

-2/3 e 15;

D

2/3 e 9;

E

2/3 e 15.

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Q3029121

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029121 Algoritmos e Estrutura de Dados

Daniel aplica o algoritmo NMF para modelagem de tópicos em documentos internos do TRF-1.
Esse algoritmo tem como característica considerar que cada documento é:

A

uma soma dos termos e dos tópicos;

B

uma soma dos tópicos e cada tópico é uma soma dos termos;

C

uma soma dos tópicos e cada tópico é uma combinação linear dos termos;

D

uma combinação linear dos tópicos e cada tópico é uma soma dos termos;

E

uma combinação linear dos tópicos e cada tópico é uma combinação linear dos termos.

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Q3029122

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029122 Matemática

Considere a matriz a seguir, que representa um pedaço de uma imagem em escala de cinza na qual se deseja realizar a detecção de bordas usando o operador de Sobel.

Imagem associada para resolução da questão

A magnitude do gradiente resultante da aplicação do operador na matriz acima é:

A

6;

B

8;

C

10;

D

12;

E

14.

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A HORA DE VIRAR O JOGO É AGORA

A HORA DE VIRAR O JOGO É AGORA

Questões de Concurso Público TRF - 1ª REGIÃO 2024 para Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados

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