Questões de Concurso
Comentadas para cespe / cebraspe
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No que se refere a deep learning e mineração de dados, julgue o item subsecutivo.
As redes neurais de deep learning, ou redes neurais
artificiais, tentam imitar o cérebro humano por meio de uma
combinação de entradas de dados, pesos e viés; esses
elementos trabalham juntos para reconhecer, classificar e
descrever com precisão os objetos dentro dos dados.
Acerca do processo ETL (extrair, transformar, carregar) e da manipulação, tratamento e visualização de dados, julgue o item que se segue.
Em ETL, o armazenamento de dados pode ser feito em
bancos de dados ou em data warehouse, mas não em
data lakes, porque estes seguem um padrão diferente e,
geralmente, armazenam seus dados por meio do
armazenamento de objetos ou nos HDFS (hadoop distributed
file systems).
Acerca do processo ETL (extrair, transformar, carregar) e da manipulação, tratamento e visualização de dados, julgue o item que se segue.
A limpeza de dados consiste no processo de reorganização
dos dados para a garantia de sua qualidade e consistência.
Julgue o próximo item, em relação a aprendizado supervisionado e não supervisionado.
Modelos de aprendizado não supervisionado são utilizados
em três tarefas principais, entre as quais está a redução de
dimensionalidade, que é uma técnica usada para se reduzir o
número de entradas de dados a um tamanho gerenciável, não
havendo, nesse caso, preservação da integridade do conjunto
de dados.
No que concerne às relações de custo-benefício e custo-eficácia na avaliação de concessões rodoviárias, julgue o próximos item.
É sempre recomendável a elaboração de estudos de
viabilidade técnica, econômica e ambiental (EVTEA) para
subsídio de projetos e programas de investimento em
infraestrutura de grande porte.
No que concerne às relações de custo-benefício e custo-eficácia na avaliação de concessões rodoviárias, julgue o próximos item.
Na avaliação socioeconômica de projetos, as decisões de
investimento do setor público em projetos de grande vulto
devem ser precedidas de uma análise formal de viabilidade
socioeconômica, a fim de determinar a contribuição líquida
do projeto para o bem-estar da sociedade, conforme
orientações do Banco Mundial.
Considerando que {0, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 7} seja um conjunto de dados referente à variável quantitativa X, julgue o seguinte item.
O box-plot seguinte descreve corretamente a distribuição da variável X de maneira esquemática.
Com base nessa situação hipotética, julgue o item seguinte.
A variância do portfólio é , em que ρAB é a correlação entre os retornos dos títulos A e B.
Considerando a situação hipotética precedente, julgue o item que se segue.
Se a taxa de desconto da concessionária for r, o valor
presente dos desembolsos será ∑ 3t =0 100(1 + r)-5t, em
milhões de reais.
Pedro depositou R$ 10.000 em uma aplicação financeira que rende 10,8% ao ano, capitalizados mensalmente.
Em referência a essa situação hipotética, julgue o item a seguir, assumindo que ⌊ x ⌋ corresponde ao menor inteiro mais próximo de x.
A aplicação financeira levará, pelo menos, meses para atingir o valor de R$ 18.000.
A partir dessa situação hipotética, julgue o próximo item.
A função de produção é equivalente a uma função do tipo
CES com elasticidade de substituição tendendo ao infinito.
Acerca dessa situação hipotética, julgue o item seguinte, sabendo que a curva de oferta de empresas sob concorrência perfeita coincide com a curva de custo marginal a partir do ponto em que o custo médio é mínimo.
A curva de oferta da referida empresa se inicia em x = 16.
Em referência à situação hipotética anterior, julgue o item que se segue.
O bem Y tem elasticidade-renda igual a 0.
Com base nessas informações, julgue o próximo item.
O vetor de produção pode ser calculado por
Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais.
Considere que {(x1,y1),(x2,y2), ..., (xn,yn) } seja um conjunto de dados que pode ser modelado pelo modelo de regressão linear simples Y = β0 +β1X2 + ε, com ε∼N(0,σ²). Nesse caso, se é o resíduo para os coeficientes estimados , então
Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais.
O processo autorregressivo , com , de ordem 2, é estacionário.
Considerando Φ-1(0,95) = 1,65 e Φ-1(0,975) = 1,96, julgue o item a seguir, relativo à inferência estatística.
Suponha que
X1,
X2,…,
X144 seja uma amostra aleatória cuja
distribuição tem variância Var(Xi) = 18, para i = 1, ..., 144.
Nesse caso, se a média amostral das observações for = 55,
então um intervalo de confiança aproximado com nível de
confiança de 95% para a média θ = EXi
será [52, 525; 57, 475].
Com base no teorema central do limite e na lei dos grandes números, julgue o próximo item, considerando Φ-1(0,975 = 1,96.
Suponha que sejam escolhidos aleatoriamente 1.024
números do intervalo [0, 1], satisfazendo-se uma distribuição
uniforme, e que
Xt represente o i-ésimo número escolhido.
Nesse caso, se , então, pela lei dos
grandes números, garante-se que
Com base no teorema central do limite e na lei dos grandes números, julgue o próximo item, considerando Φ-1(0,975 = 1,96.
Considere que
X1,
X2,…,
Xn sejam variáveis aleatórias com
distribuições exponenciais de parâmetro λ = 1/2
independentes e identicamente distribuídas. Nesse caso, se , então, para que ,
é necessário que n ≥ 62.
Com relação a probabilidade e variáveis aleatórias, julgue o item a seguir.
Considere que X seja uma variável aleatória contínua com a função densidade de probabilidade apresentada a seguir.
Nessa situação, a probabilidade