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A seguir, são apresentados um modelo de banco de dados, consistindo de quatro tabelas, bem como os comandos SQL utilizados para a criação e a inserção de dados nessas tabelas.
criação das tabelas
CREATE TABLE Envolvido ( idEnvolvido INT NOT NULL, Alcunha VARCHAR(45) NULL DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (idEnvolvido)); CREATE TABLE TipoInquerito ( idTipoInquerito INT NOT NULL, TipoInquerito VARCHAR(45) NOT NULL, PRIMARY KEY (idTipoInquerito)); CREATE TABLE Inquerito ( idInquerito INT NOT NULL, NumeroInquerito INT NOT NULL, idTipoInquerito INT NOT NULL, PRIMARY KEY (idInquerito), FOREIGN KEY (idTipoInquerito) REFERENCES TipoInquerito (idTipoInquerito)); CREATE TABLE EnvolvidoInquerito ( idEnvolvido INT NOT NULL, idInquerito INT NOT NULL, PRIMARY KEY (idEnvolvido, idInquerito), FOREIGN KEY (idEnvolvido) REFERENCES Envolvido (idEnvolvido), FOREIGN KEY (idInquerito) REFERENCES Inquerito (idInquerito));
inserção de dados nas tabelas
INSERT INTO Envolvido (idEnvolvido, Alcunha) VALUES (10, 'Gargamel'); INSERT INTO Envolvido (idEnvolvido, Alcunha) VALUES (20, 'Vingador'); INSERT INTO Envolvido (idEnvolvido, Alcunha) VALUES (30, 'Esqueleto'); INSERT INTO TipoInquerito (idTipoInquerito, TipoInquerito) VALUES (11, 'Inquérito Policial'); INSERT INTO TipoInquerito (idTipoInquerito, TipoInquerito) VALUES (12, 'Inquérito Civil'); INSERT INTO TipoInquerito (idTipoInquerito, TipoInquerito) VALUES (13, 'Notícia-Crime'); INSERT INTO Inquerito (idInquerito, NumeroInquerito, idTipoInquerito) VALUES (1,111, 13); INSERT INTO Inquerito (idInquerito, NumeroInquerito, idTipoInquerito) VALUES(2,121, 12); INSERT INTO Inquerito (idInquerito, NumeroInquerito, idTipoInquerito) VALUES(3,131, 13); INSERT INTO Inquerito (idInquerito, NumeroInquerito, idTipoInquerito) VALUES (4,444, 11); INSERT INTO Inquerito (idInquerito, NumeroInquerito, idTipoInquerito) VALUES(5,555, 13); INSERT INTO EnvolvidoInquerito (idEnvolvido, idInquerito) VALUES (10, 1); INSERT INTO EnvolvidoInquerito (idEnvolvido, idInquerito) VALUES (20, 1); INSERT INTO EnvolvidoInquerito (idEnvolvido, idInquerito) VALUES (20, 4); INSERT INTO EnvolvidoInquerito (idEnvolvido, idInquerito) VALUES (30, 1); INSERT INTO EnvolvidoInquerito (idEnvolvido, idInquerito) VALUES (30, 3); INSERT INTO EnvolvidoInquerito (idEnvolvido, idInquerito) VALUES (30, 5);
Considerando as informações precedentes, julgue o próximo item, relativos à SQL.
Considere o comando SQL que se segue.
SELECT DISTINCT COUNT(E.Alcunha) as
Quantidade
FROM Envolvido AS E
INNER JOIN EnvolvidoInquerito AS EI ON
E.idEnvolvido = EI.idEnvolvido
WHERE ALCUNHA LIKE '%E%';
Ao ser executado, esse comando apresentará o resultado a seguir.
Quantidade 1
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A seguir, são apresentados um modelo de banco de dados, consistindo de quatro tabelas, bem como os comandos SQL utilizados para a criação e a inserção de dados nessas tabelas.
criação das tabelas
CREATE TABLE Envolvido ( idEnvolvido INT NOT NULL, Alcunha VARCHAR(45) NULL DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (idEnvolvido)); CREATE TABLE TipoInquerito ( idTipoInquerito INT NOT NULL, TipoInquerito VARCHAR(45) NOT NULL, PRIMARY KEY (idTipoInquerito)); CREATE TABLE Inquerito ( idInquerito INT NOT NULL, NumeroInquerito INT NOT NULL, idTipoInquerito INT NOT NULL, PRIMARY KEY (idInquerito), FOREIGN KEY (idTipoInquerito) REFERENCES TipoInquerito (idTipoInquerito)); CREATE TABLE EnvolvidoInquerito ( idEnvolvido INT NOT NULL, idInquerito INT NOT NULL, PRIMARY KEY (idEnvolvido, idInquerito), FOREIGN KEY (idEnvolvido) REFERENCES Envolvido (idEnvolvido), FOREIGN KEY (idInquerito) REFERENCES Inquerito (idInquerito));
inserção de dados nas tabelas
INSERT INTO Envolvido (idEnvolvido, Alcunha) VALUES (10, 'Gargamel'); INSERT INTO Envolvido (idEnvolvido, Alcunha) VALUES (20, 'Vingador'); INSERT INTO Envolvido (idEnvolvido, Alcunha) VALUES (30, 'Esqueleto'); INSERT INTO TipoInquerito (idTipoInquerito, TipoInquerito) VALUES (11, 'Inquérito Policial'); INSERT INTO TipoInquerito (idTipoInquerito, TipoInquerito) VALUES (12, 'Inquérito Civil'); INSERT INTO TipoInquerito (idTipoInquerito, TipoInquerito) VALUES (13, 'Notícia-Crime'); INSERT INTO Inquerito (idInquerito, NumeroInquerito, idTipoInquerito) VALUES (1,111, 13); INSERT INTO Inquerito (idInquerito, NumeroInquerito, idTipoInquerito) VALUES(2,121, 12); INSERT INTO Inquerito (idInquerito, NumeroInquerito, idTipoInquerito) VALUES(3,131, 13); INSERT INTO Inquerito (idInquerito, NumeroInquerito, idTipoInquerito) VALUES (4,444, 11); INSERT INTO Inquerito (idInquerito, NumeroInquerito, idTipoInquerito) VALUES(5,555, 13); INSERT INTO EnvolvidoInquerito (idEnvolvido, idInquerito) VALUES (10, 1); INSERT INTO EnvolvidoInquerito (idEnvolvido, idInquerito) VALUES (20, 1); INSERT INTO EnvolvidoInquerito (idEnvolvido, idInquerito) VALUES (20, 4); INSERT INTO EnvolvidoInquerito (idEnvolvido, idInquerito) VALUES (30, 1); INSERT INTO EnvolvidoInquerito (idEnvolvido, idInquerito) VALUES (30, 3); INSERT INTO EnvolvidoInquerito (idEnvolvido, idInquerito) VALUES (30, 5);
Considerando as informações precedentes, julgue o próximo item, relativos à SQL.
Considere o comando SQL que se segue.
SELECT DISTINCT E.Alcunha,
COUNT(I.idInquerito)
AS Quantidade
FROM Envolvido AS E
INNER JOIN EnvolvidoInquerito AS EI ON
E.idEnvolvido = EI.idEnvolvido
INNER JOIN Inquerito AS I ON EI.idInquerito =
I.idInquerito
GROUP BY E.Alcunha;
Esse comando, ao ser executado, apresentará o resultado a seguir.
Alcunha Quantidade Gargamel 1 Vingador 1 Esqueleto 1
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Para certo conjunto de dados que mensuram uma variável quantitativa discreta com N medições, foram determinados a média m, o desvio padrão e, para uma dada proporção p, o p-quantil q(p).
Com base nessa situação hipotética, julgue os itens seguintes, considerando que há acesso aos dados originais e a nenhuma outra informação acerca do conjunto.
A média e o desvio padrão fornecem informações suficientes para uma adequada percepção da eventual assimetria da distribuição dos dados.
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|
unidade da Federação |
tráfico de entorpecentes |
lavagem de dinheiro |
corrupção |
total |
| estado A | 32 | 20 | 15 | 67 |
| estado B | 25 | 18 | 20 | 63 |
| estado C | 28 | 15 | 12 | 55 |
| estado D | 40 | 10 | 5 | 55 |
| estado E | 10 | 25 | 30 | 65 |
Com base nos dados hipotéticos precedentes, relativos a crimes federais investigados, ao longo de 2024, em cinco unidades da Federação, julgue os itens seguintes.
A unidade da Federação com a maior frequência relativa de corrupção é o estado E.
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Uma análise multivariada que está sendo realizada envolve quatro variáveis padronizadas Z1, Z2, Z3 e Z4, constituídas por duzentos registros administrativos. Para a identificação de estruturas latentes e a redução da dimensionalidade do problema, foram aplicadas a análise de componentes principais (ACP) e a análise fatorial exploratória (AFE) com extração por componentes principais. A seguir, são mostrados os autovalores para as componentes principais, que resultaram da decomposição espectral da matriz de correlações, bem como as cargas fatoriais não rotacionadas dos dois primeiros fatores extraídos.
| \( \lambda_1 \) | \( \lambda_2 \) | \( \lambda_3 \) |
| 2,3 | 0,7 | 0,5 |
| variável | fator 1 | fator 2 |
| Z1 | 0,80 | 0,10 |
| Z2 | 0,75 | 0,30 |
| Z3 | 0,60 | 0,55 |
| Z4 | 0,10 | 0,85 |
Com base nessas informações, julgue os próximos itens.
Conjuntamente, as duas primeiras componentes principais explicam 75% da variância total.
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Julgue os itens a seguir, relativos à análise multivariada.
Na distribuição normal multivariada, os contornos da função densidade de probabilidade são elipsoides.
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O departamento de trânsito de determinada cidade deseja estimar o número médio de infrações registradas no período de um mês na via de maior fluxo da cidade. Registros anteriores apontam um desvio padrão de 8 casos mensais.
Considerando essa situação hipotética, com confiança de 95% \( (Z_{a/2} \, = \,1,96), \) e supondo que a média amostral não difira da média populacional em mais de 2 casos, julgue o próximo item, em relação a tamanho amostral.
Caso a margem de erro fosse reduzida pela metade, mantendo-se constante os demais parâmetros, o número mínimo de infrações duplicaria.
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Julgue os itens a seguir, a respeito de amostragem aleatória simples, estratificada, sistemática e por conglomerados.
O esquema de amostragem aleatória estratificada é utilizado quando a população em estudo é composta por unidades heterogêneas (subgrupos ou estratos) para a variável que se pretende estudar.
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Julgue os itens a seguir, a respeito de amostragem aleatória simples, estratificada, sistemática e por conglomerados.
Erro puro é aquele que pode ocorrer quando se considera parte da população (amostra) para inferir o verdadeiro valor populacional (parâmetro).
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Julgue os itens a seguir, a respeito de amostragem aleatória simples, estratificada, sistemática e por conglomerados.
Se, para estudar o perfil dos consumidores de determinada área de uma cidade, uma equipe de consultoria dividir a área de estudo em conglomerados (casas), por meio de um esquema de amostragem por conglomerados, ela deve utilizar um esquema de amostragem acidental para entrevistar os participantes da pesquisa.
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