Questões de Concurso Para analista técnico

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Q3015577 Algoritmos e Estrutura de Dados

Em relação aos conceitos do algoritmo k-means, julgue os itens a seguir.


I É importante continuar as iterações do algoritmo k-means até que a mudança na posição dos centroides entre as iterações seja menor que um limite predefinido.


II No coeficiente de silhueta, quanto mais próximo o coeficiente estiver de 1, menor a distância entre os clusters; 0 indica que os dados podem estar no cluster errado; valores negativos sugerem que o ponto está na borda.


III Apesar de um maior número clusters sempre reduzir o SSE (sum of squared errors), isso não significa que mais clusters sempre sejam melhores, pois um número muito grande de clusters pode levar a overfitting do modelo.


Assinale a opção correta. 

Alternativas
Q3015576 Algoritmos e Estrutura de Dados
Assinale a opção em que é apresentado exemplo no qual o uso prático do gaussian naive Bayes é mais apropriado.
Alternativas
Q3015575 Algoritmos e Estrutura de Dados
A respeito dos diferentes tipos de algoritmos naive Bayes, assinale a opção correta. 
Alternativas
Q3015574 Algoritmos e Estrutura de Dados

    Em aprendizado de máquina, especialmente em algoritmos de árvores de decisão, é fundamental avaliar como os dados são organizados e classificados em diferentes níveis da árvore. Três conceitos-chave que auxiliam na construção e otimização dessas árvores são o gini impurity, a entropy e o information gain. A respeito desses conceitos, julgue os itens a seguir.


I Gini impurity mede a redução da entropy após a divisão de um conjunto de dados com base em um atributo.


II Entropy mede a quantidade de incerteza ou impureza no conjunto de dados.


III Information gain mede a probabilidade de uma nova instância ser classificada incorretamente, com base na distribuição de classes no conjunto de dados.


Assinale a opção correta.

Alternativas
Q3015573 Algoritmos e Estrutura de Dados

Imagem associada para resolução da questão


Considerando a figura precedente, assinale a opção correta em relação ao algoritmo de SVM (support vector machine). 

Alternativas
Q3015572 Programação

     O seguinte código Python utiliza o algoritmo KNN (k-nearest neighbors) para classificação, em que o parâmetro Imagem associada para resolução da questão define o número de vizinhos que o classificador KNN irá considerar para realizar a previsão.

  Imagem associada para resolução da questão


Com base no código precedente, é correto afirmar que, caso o valor de Imagem associada para resolução da questão fosse alterado de 3 para 4, o modelo

Alternativas
Q3015571 Estatística

    10 ± 4 representa a estimativa intervalar de 95% de confiança para a média de uma população normal, tendo sido obtida a partir de uma amostra aleatória de tamanho n . Para a obtenção dessa estimativa, considerou-se que a variância populacional fosse conhecida. Em novo levantamento feito sobre essa mesma população, mas, dessa vez, tendo-se quadruplicado o tamanho da amostra (4n), foi obtida média amostral igual a 8.


Nesse caso, se 8 ± ε representar a nova estimativa intervalar de 95% de confiança para a média dessa população, é correto afirmar que ε deverá ser igual a

Alternativas
Q3015570 Estatística

    O conjunto de dados {0, 4, 3, 3, 0} é uma realização de uma amostra aleatória simples retirada de uma população binomial com parâmetros n e p, sendo n = 4 e p uma probabilidade desconhecida.


Com base nessas informações, é correto afirmar que a estimativa de máxima verossimilhança para a probabilidade de ocorrência do valor 2 na população em questão é igual a

Alternativas
Q3015569 Estatística

Se N for uma variável aleatória que siga uma distribuição normal com média igual a 10 e desvio padrão igual a 5 e se Z =Imagem associada para resolução da questão, então a probabilidade de ocorrência do evento “Z = 1,96” será igual a

Alternativas
Q3015568 Estatística

Supondo-se que a variável aleatória X possa assumir valores 0, 1, 2 ou 3 conforme a função de distribuição de probabilidade P(X = h)Imagem associada para resolução da questão na qual h ∈ {0, 1, 2, 3}, é correto afirmar que o valor esperado de X seja igual a

Alternativas
Q3015567 Estatística

    Um modelo de regressão linear múltipla com dez coeficientes foi ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários, tendo produzido um coeficiente de determinação (R2) igual a 80%.


Nessa hipótese, caso o tamanho da amostra utilizado para esse ajuste tenha sido igual a 46, então o valor correspondente do coeficiente conhecido como “R2 ajustado” deve ter sido igual a

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Q3015566 Estatística

    Em um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b, x representa a variável regressora, y denota a variável resposta e  é um erro aleatório com média zero e variância 100.


Nessa hipótese, considerando-se que â denote o estimador de mínimos quadrados ordinários do coeficiente produzido por uma amostra aleatória de tamanho igual a 101 e que o desvio padrão amostral da variável regressora seja igual a 2, é correto afirmar que o desvio padrão de â será igual a

Alternativas
Q3015565 Estatística

    Um analista pretende ajustar um modelo de regressão linear simples com um intercepto e um coeficiente angular β, utilizando uma amostra de tamanho igual a 402.


Nessa situação, se a razão correspondente à estimativa de β a ser obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários for igual a 20, então o coeficiente de explicação (ou determinação) R2 proporcionado pelo modelo em tela será igual a


Alternativas
Q3015564 Estatística

A respeito do modelo de séries temporais Stɛt + ɛt-12ɛt-24ɛt-36 + ... = Imagem associada para resolução da questão no qual t ∈  representa um índice temporal e εt  denota um erro aleatório no instante t, que segue uma distribuição normal com média zero e desvio padrão 5, assinale a opção correta.

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Q3015563 Estatística

Se {yt} for uma série temporal fracamente estacionária descrita pelo modelo na forma yt = 3 + 0,7yt−1 + ε, no qual εt é um ruído branco com média nula e t ∈ ℤ, então o valor esperado da variável yt será igual a



Alternativas
Q3015562 Estatística

    Nos seguintes modelos de séries temporais, Xt representa uma observação e wt denota um ruído branco no instante t  .


I  Xt = Xt-1 − 0,25Xt-2 + wt − 0,5wt-1


II  Xt = wt − 0,5wt-1


III  Xt = 0,8Xt-1  − 0,5wt


IV  Xt = 0,09Xt-2 + wt − 0,3wt-1


Considerando os modelos de séries temporais apresentados, assinale a opção em que é corretamente indicada a quantidade de modelos cuja função de autocorrelação apresenta a forma de um processo autorregressivo de primeira ordem. 

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Q3015466 Modelagem de Processos de Negócio (BPM)
Assinale a opção que apresenta a ferramenta que, utilizada para modelagem corporativa, demonstra, por meio de um fluxo simples e contínuo, os processos que contribuem para produzir valor para os clientes de uma organização.
Alternativas
Q3015465 Modelagem de Processos de Negócio (BPM)
Conforme o CBOK, o processo de negócio cujo propósito é medir, monitorar, controlar e administrar o presente e o futuro do negócio é o
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Q3015464 Governança de TI
Os organismos de governança são uma estrutura criada dentro da organização para fornecer direcionamento, habilitar a transformação de processos e programas de gerenciamento bem-sucedidos. O organismo que é responsável pelo processo de gerenciamento de processos de negócio é o 
Alternativas
Q3015463 Governança de TI
Assinale a opção em que é apresentada a terminologia utilizada para denominar a pessoa ou o grupo responsável pela prestação de contas do desenho, execução e desempenho de um ou mais processos.
Alternativas
Respostas
101: C
102: A
103: D
104: A
105: A
106: B
107: C
108: D
109: A
110: B
111: C
112: B
113: B
114: C
115: D
116: C
117: D
118: D
119: C
120: B