Foram encontradas 60 questões.
O Código de Ética Profissional do Estatístico está estruturado em diversas Seções,
cada uma tratando de aspectos específicos da profissão. Sobre essas disposições, assinale a
alternativa INCORRETA.
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Com base na Seção II do Código de Ética do Estatístico, Dos Deveres Do Estatístico,
analise as assertivas abaixo, assinalando V, se verdadeiras, ou F, se falsas.
( ) O estatístico deve guardar absoluto sigilo dos assuntos que chegam ao seu conhecimento em razão do exercício profissional.
( ) Quando atuar como perito ou auditor, o estatístico deve abster-se de emitir opiniões tendenciosas nos laudos que produzir.
( ) É dever do estatístico indicar o número de registro no CONRE e a respectiva região em laudos, relatórios técnicos e declarações que emitir.
( ) Fere a ética profissional assumir compromissos que excedam a capacidade legal, técnica, financeira, moral e física do estatístico.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
( ) O estatístico deve guardar absoluto sigilo dos assuntos que chegam ao seu conhecimento em razão do exercício profissional.
( ) Quando atuar como perito ou auditor, o estatístico deve abster-se de emitir opiniões tendenciosas nos laudos que produzir.
( ) É dever do estatístico indicar o número de registro no CONRE e a respectiva região em laudos, relatórios técnicos e declarações que emitir.
( ) Fere a ética profissional assumir compromissos que excedam a capacidade legal, técnica, financeira, moral e física do estatístico.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
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Em Python, tanto listas quanto tuplas são usadas para armazenar coleções de
elementos. No entanto, elas possuem diferenças importantes. Com base no assunto, assinale a
alternativa correta.
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Considerando o seguinte trecho de código em Python, qual é a alternativa que
apresenta a saída correta da execução?
from collections import Counter from typing import List
dados = [12, 15, 20, 20, 20, 22, 25, 25, 25, 30, 116]
def md(x: list[int]) -> List[int]: counts = Counter(x) max_count = max(counts.values()) return [k for k, v in counts.items() if v == max_count]
resultado = md(dados)
print("MD:", resultado)
from collections import Counter from typing import List
dados = [12, 15, 20, 20, 20, 22, 25, 25, 25, 30, 116]
def md(x: list[int]) -> List[int]: counts = Counter(x) max_count = max(counts.values()) return [k for k, v in counts.items() if v == max_count]
resultado = md(dados)
print("MD:", resultado)
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Em programas escritos em linguagem R, é comum utilizar estruturas de repetição e
condições para controlar o fluxo da execução, e realizar cálculos de forma automatizada. Observe o
trecho de código abaixo:
x <- 1 soma <- 0 while (x <= 5) { if (x %% 2 == 0) { soma <- soma + x } x <- x + 1 }
print(soma)
Após a execução do programa, qual será o valor exibido no console?
x <- 1 soma <- 0 while (x <= 5) { if (x %% 2 == 0) { soma <- soma + x } x <- x + 1 }
print(soma)
Após a execução do programa, qual será o valor exibido no console?
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Um pesquisador deseja verificar se houve diferença na idade dos participantes entre
dois grupos (grupo A e grupo B). Para decidir se deve aplicar um teste paramétrico ou um teste não
paramétrico, ele precisa verificar a normalidade dos dados. No SPSS, considerando a versão 18 ou
superior, qual é a alternativa que melhor representa o caminho para realizar o teste de normalidade
(Kolmogorov-Smirnov e/ou Shapiro-Wilk), levando em conta o objetivo do pesquisador?
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R, SPSS e SAS são programas desenvolvidos principalmente para manipulação,
análise e modelagem de dados estatísticos, amplamente utilizados em diferentes áreas do
conhecimento. Apesar de apresentarem sobreposição de funcionalidades, existem distinções quanto
ao grau de flexibilidade, capacidade de integração e suporte a análises específicas. Comparando R,
SAS e SPSS, analise as assertivas abaixo:
I. Por ser de código aberto, o R costuma receber novos métodos apenas depois que eles são implementados e validados em outros programas.
II. O SAS e o SPSS podem executar rotinas em R, oferecendo a opção de usar funções do R em seus próprios ambientes.
III. R é muito flexível no tipo de dados que pode analisar, enquanto SAS e SPSS exigem que os dados estejam organizados em conjuntos ditos “retangulares”.
IV. O SPSS utiliza principalmente duas janelas: o editor de dados (Data Editor) e o visualizador (Viewer). Um dos pontos fortes do SPSS é a possibilidade de executar a maioria das análises apenas com o uso do mouse, sem necessidade de codificação.
Quais estão corretas?
I. Por ser de código aberto, o R costuma receber novos métodos apenas depois que eles são implementados e validados em outros programas.
II. O SAS e o SPSS podem executar rotinas em R, oferecendo a opção de usar funções do R em seus próprios ambientes.
III. R é muito flexível no tipo de dados que pode analisar, enquanto SAS e SPSS exigem que os dados estejam organizados em conjuntos ditos “retangulares”.
IV. O SPSS utiliza principalmente duas janelas: o editor de dados (Data Editor) e o visualizador (Viewer). Um dos pontos fortes do SPSS é a possibilidade de executar a maioria das análises apenas com o uso do mouse, sem necessidade de codificação.
Quais estão corretas?
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No SPSS, diferentes comandos do menu Analyze > Descriptive Statistics permitem
realizar análises descritivas e explorar relações entre variáveis. Com base nas funcionalidades desses
comandos, analise as assertivas abaixo e assinale V, se verdadeiras, ou F, se falsas.
( ) O comando Analyze (analisar) > Descriptive Statistics (estatística descritiva) > Frequencies (frequências) pode ser utilizado para realizar análise descritiva de variáveis quantitativas, apresentando medidas como média, mediana, moda, desvio-padrão, quartis e outras.
( ) O comando Analyze (analisar) > Descriptive Statistics (estatística descritiva) > Descriptives (descritivas) realiza uma análise descritiva completa de variáveis quantitativas, apresentando medidas como média, mediana, moda, desvio-padrão, quartis e outras.
( ) O comando Analyze (analisar) > Descriptive Statistics (estatística descritiva) > Crosstabs (tabelas cruzadas) permite analisar a relação entre variáveis categóricas, apresentando frequências, percentuais, testes de hipóteses e também a opção de gráficos de barras.
( ) O comando Analyze (análise) > Descriptive Statistics (estatística descritiva) > Explore (explorar), além da análise descritiva, também permite realizar uma diversidade de gráficos, entre eles: histograma, boxplot, gráfico de linhas, de barras, entre outros.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
( ) O comando Analyze (analisar) > Descriptive Statistics (estatística descritiva) > Frequencies (frequências) pode ser utilizado para realizar análise descritiva de variáveis quantitativas, apresentando medidas como média, mediana, moda, desvio-padrão, quartis e outras.
( ) O comando Analyze (analisar) > Descriptive Statistics (estatística descritiva) > Descriptives (descritivas) realiza uma análise descritiva completa de variáveis quantitativas, apresentando medidas como média, mediana, moda, desvio-padrão, quartis e outras.
( ) O comando Analyze (analisar) > Descriptive Statistics (estatística descritiva) > Crosstabs (tabelas cruzadas) permite analisar a relação entre variáveis categóricas, apresentando frequências, percentuais, testes de hipóteses e também a opção de gráficos de barras.
( ) O comando Analyze (análise) > Descriptive Statistics (estatística descritiva) > Explore (explorar), além da análise descritiva, também permite realizar uma diversidade de gráficos, entre eles: histograma, boxplot, gráfico de linhas, de barras, entre outros.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
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Uma determinada empresa mantém o registro de todas as vendas em uma tabela
SQL chamada Vendas. Cada linha da tabela corresponde a uma venda e contém as seguintes colunas:
• id (inteiro, chave primária). • produto (texto). • quantidade (inteiro). • preco unitario (decimal).
A gerência deseja controlar e analisar as vendas utilizando comandos SQL básicos. Para isso, é necessário adicionar novas vendas, atualizar preços, remover registros e consultar os dados existentes. Diante dessa situação, para que cada operação abaixo funcione conforme descrito, aplicam-se os seguintes comandos SQL:
• Adicionar uma nova venda de 3 canetas a R$ 2,50 cada: _________ INTO Vendas (produto, quantidade, preco_unitario) VALUES ('Caneta', 3, 2.50);
• Aumentar em 20% o preço de todos os produtos: _________ Vendas SET preco_unitario = preco_unitario * 1.20;
• Remover todas as vendas registradas: _________ FROM Vendas;
• Listar todas as vendas registradas na tabela: _________ * FROM Vendas;
Assinale a alternativa que preenche, correta e respectivamente, as lacunas dos trechos acima.
• id (inteiro, chave primária). • produto (texto). • quantidade (inteiro). • preco unitario (decimal).
A gerência deseja controlar e analisar as vendas utilizando comandos SQL básicos. Para isso, é necessário adicionar novas vendas, atualizar preços, remover registros e consultar os dados existentes. Diante dessa situação, para que cada operação abaixo funcione conforme descrito, aplicam-se os seguintes comandos SQL:
• Adicionar uma nova venda de 3 canetas a R$ 2,50 cada: _________ INTO Vendas (produto, quantidade, preco_unitario) VALUES ('Caneta', 3, 2.50);
• Aumentar em 20% o preço de todos os produtos: _________ Vendas SET preco_unitario = preco_unitario * 1.20;
• Remover todas as vendas registradas: _________ FROM Vendas;
• Listar todas as vendas registradas na tabela: _________ * FROM Vendas;
Assinale a alternativa que preenche, correta e respectivamente, as lacunas dos trechos acima.
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A figura abaixo representa um modelo relacional simplificado de banco de dados,
destacando componentes típicos de uma relação. Com base nos conceitos fundamentais desse modelo,
assinale a alternativa que identifica, correta e respectivamente, as letras A, B e C.


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