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3729535 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: PF
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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.

Ainda que o conjunto de dados tenha valores extremos, a média e o desvio padrão são medidas adequadas para representar o conjunto, uma vez que são afetados apenas suavemente por esses extremos.

 

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3729534 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: PF
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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.

Mesmo sem acesso aos dados originais, é correto afirmar que a proporção de observações não inferiores a q(p) é igual a 1 – p.

 

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3729532 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: PF
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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 o item seguinte, considerando que há acesso aos dados originais e a nenhuma outra informação acerca do conjunto.

Se \( p \, > \, 0,9 \) e se \( q(p) \, < \, \dfrac {m} {2}, \) há assimetria nos dados.

 

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3729519 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: PF
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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 média de casos por unidade da Federação é inferior a 60.

 

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3729516 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: PF
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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 moda entre os tipos de crime apresentados é o tráfico de entorpecentes.

 

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3729514 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: PF
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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 amplitude entre os totais de crimes investigados por unidade da Federação é 14.

 

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3729513 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: PF
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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.

O desvio padrão dos totais por unidade da Federação é inferior a 5.

 

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3729509 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: PF
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Um estudo está sendo realizado para a classificação de registros administrativos quanto à procedência de inconsistências. A base de dados foi coletada com informações quantitativas padronizadas de 120 registros, já rotulados como pertencentes a três grupos: A (correções técnicas), B (fraude documental) e C (erro de digitação). Inicialmente, foi aplicada uma análise discriminante linear (ADL) para que se pudesse verificar a separação entre os grupos. Em seguida, foi realizada uma análise de agrupamento (cluster) do tipo hierárquica, com distância euclidiana ao quadrado e método de Ward, sem se considerarem os rótulos originais.

Julgue os seguintes itens, relacionados à situação hipotética precedente.

A ADL permite que se obtenham, no máximo, dois eixos discriminantes para o problema descrito.

 

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3729508 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: PF
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Um estudo está sendo realizado para a classificação de registros administrativos quanto à procedência de inconsistências. A base de dados foi coletada com informações quantitativas padronizadas de 120 registros, já rotulados como pertencentes a três grupos: A (correções técnicas), B (fraude documental) e C (erro de digitação). Inicialmente, foi aplicada uma análise discriminante linear (ADL) para que se pudesse verificar a separação entre os grupos. Em seguida, foi realizada uma análise de agrupamento (cluster) do tipo hierárquica, com distância euclidiana ao quadrado e método de Ward, sem se considerarem os rótulos originais.

Julgue os seguintes itens, relacionados à situação hipotética precedente.

8 Na análise de agrupamento hierárquico pelo método de Ward, os grupos são formados com base na maximização da variância intragrupo.

 

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3729507 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: PF
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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.

A comunalidade da variável Z4 é inferior a 0,7.

 

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