TELEBRAS 2026

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1. 51EstatísticaGráficos em formato pizza devem ser utilizados apenas quando houver poucas categorias, pois um número elevado de setores dificulta a comparação visual das proporções.
2. 52EstatísticaO uso de gráficos, diagramas e tabelas, na análise exploratória de dados, substitui eficientemente métodos estatísticos inferenciais em processos de inferência populacional.
3. 53EstatísticaUm boxplot apresenta a mediana, os quartis e possíveis valores atípicos.
4. 54EstatísticaUm conjunto de dados pode apresentar mais de uma moda.
5. 55EstatísticaDados categóricos não admitem média aritmética, salvo quando transformados por codificações específicas que permitem interpretações limitadas, como proporções.
6. 56EstatísticaPara variáveis aleatórias em que o skewness seja diferente de zero, a mediana é sempre igual à média.
7. 57EstatísticaA mediana sofre grande influência de valores extremos.
8. 58EstatísticaO terceiro quartil (Q3) representa o ponto abaixo do qual estão 75% dos dados.
9. 60EstatísticaConsidere que uma amostra com 50 elementos tenha sido extraída de um sistema de medição de tensão (V) do quadro elétrico de certa infraestrutura de telecomunicações. Nesse caso, a unidade da média e…
10. 61EstatísticaA multiplicação de todos os valores de um conjunto de dados X por uma constante k ≠ 0 implica que a média e a variância também sejam multiplicadas por k, ou seja, E[kX] = kE[X] e Var[kX] = kVar[X].
11. 62EstatísticaAssimetria elevada frequentemente indica a presença de valores extremos, que impactam a forma da distribuição.
12. 63EstatísticaAssimetria igual a zero não implica, necessariamente, uma distribuição totalmente simétrica.
13. 64EstatísticaDistribuições com assimetria à esquerda geralmente apresentam média menor que a mediana.
14. 65EstatísticaAssimetria negativa indica que a distribuição possui maior concentração de valores à esquerda e uma cauda mais longa que se estende para a direita.
15. 67EstatísticaCurtose alta indica apenas um pico mais elevado, não estando relacionada às caudas.
16. 68EstatísticaA e C são eventos independentes.
17. 69EstatísticaO evento A é o complementar do evento C.
18. 70EstatísticaP(A) < P(B).
19. 71EstatísticaP(C|B) = 1.
20. 72EstatísticaS − X segue uma distribuição de Poisson.
21. 73EstatísticaO desvio padrão de S é igual a 6.
22. 74Estatísticaargmax P(S = x) = {5,6}. x≥0
23. 75EstatísticaP(S = 0) = P(X = 0) ⋅ P(Y = 0) ⋅ P(Z = 0).
24. 76EstatísticaP(|X| ≤ 0,5) = . 448
25. 77EstatísticaX possui assimetria nula.
26. 78EstatísticaA função de densidade de Y = X2 é C ⋅ y3, se y ∈ [0,1], f (y) = { Y 0, se y ∉ [0,1].
27. 79EstatísticaC = . 7 2C
28. 80EstatísticaA variância de X é igual a .
29. 81EstatísticaAssintoticamente, S segue uma distribuição normal. n
30. 82EstatísticaS segue uma distribuição quiquadrado com 2n graus de n liberdade. Sn−2
31. 83EstatísticaO teorema central do limite estabelece que converge em √n distribuição para a distribuição normal padrão, à medida que n tende para o infinito.
32. 84EstatísticaDe acordo com a lei fraca dos grandes números, à medida que o tamanho da amostra aumenta, Sn converge em probabilidade para uma distribuição normal.
33. 85EstatísticaA variância de Sn é igual a 2n.
34. 86EstatísticaO estimador de máxima verossimilhança para o parâmetro ϕ é a quantidade ϕ̂ que faz que os dados observados sejam mais prováveis (ou plausíveis) de ocorrerem.
35. 87EstatísticaPor definição, um estimador para o parâmetro ϕ é qualquer função da amostra observada que assume valores no espaço paramétrico e que não depende do parâmetro que está sendo estimado.
36. 88EstatísticaO estimador dos momentos para o parâmetro ϕ é a quantidade que minimiza a soma dos quadrados dos erros.
37. 89EstatísticaApenas os estimadores T2 e T3 são consistentes para μ.
38. 90EstatísticaT1 e T2 são estimadores não viesados (ou centrados) para μ.
39. 91EstatísticaEntre os três estimadores apresentados, T2 é o mais eficiente.
40. 92EstatísticaOs estimadores obtidos pelo método dos mínimos quadrados são aqueles que maximizam a soma dos quadrados dos erros.
41. 93EstatísticaConsiderando-se que X1, X2 e X3 denotem cópias independentes e identicamente distribuídas de uma variável aleatória X com distribuição de Poisson (θ), cuja função de x θ –θ probabilidade é dada por P…
42. 94EstatísticaConsidere X uma variável aleatória proveniente de uma distribuição caracterizada pela função de probabilidade a seguir, em que x = 0, 1, 2, ... e β > 1.
43. 95EstatísticaPor definição, uma estatística é dita suficiente quando a distribuição condicional da amostra, dada a estatística, não depende do parâmetro de interesse.
44. 96EstatísticaA amplitude do intervalo de confiança aumentaria caso o tamanho da amostra (número de dias de medição) fosse aumentado para 28, mantendo-se constantes as demais quantidades (nível de confiança e desv…
45. 97EstatísticaInfere-se das informações apresentadas que o intervalo de confiança para a média dos pontos de audiência em todo o mês é dado por IC0,94(μ) = [33,38; 36,02].
46. 98EstatísticaConsidere a situação em que uma especialista em gestão de telecomunicações esteja interessada em obter estimativas intervalares para o parâmetro θ, que representa o consumo médio de dados de Internet…
47. 99EstatísticaConsidere que certo programa do governo federal forneça Internet via satélite para áreas rurais, comunidades isoladas, escolas, postos de saúde e centros comunitários onde o acesso à Internet é limit…
48. 100EstatísticaPara o caso em tela, o poder do teste estatístico de hipóteses é a probabilidade de não rejeitar uma hipótese nula, sendo ela falsa.
49. 101EstatísticaAo nível de 3% de significância, há evidências suficientes para rejeitar H0.
50. 102EstatísticaSe a estatística observada for χ2 = 9,10, não haverá obs evidências suficientes para rejeitar H0 ao nível de significância de 3%.
51. 103EstatísticaUma amostra por conglomerados utilizada para se estimar a proporção populacional terá tamanho maior que uma amostra aleatória simples com o mesmo objetivo, a mesma margem de erro e o mesmo nível de c…
52. 104EstatísticaMesmo fixados y e e, caso nenhuma informação acerca da população seja conhecida, não é possível determinar o tamanho de uma amostra que possa ser utilizada para estimar a proporção populacional.
53. 105EstatísticaSe a população puder ser dividida em estratos, uma amostra estratificada utilizada para se estimar a proporção populacional terá tamanho maior que uma amostra aleatória simples com o mesmo objetivo,…
54. 106EstatísticaFixados y e e, o tamanho da amostra previsto pela fórmula 2 2 n = zy p(1 – p)/e será tanto maior quanto maior for a estimativa inicial usada para a proporção populacional.
55. 107EstatísticaSe uma amostra-piloto fornece a estimativa de 10% para a proporção populacional, então é possível, com erro de 5% e nível de confiança de 95% (zy = 1,96), estimar a proporção populacional com uma nov…
56. 108EstatísticaO plano amostral III apresenta características de amostragem estratificada.
57. 109EstatísticaUma amostra gerada pelo plano amostral II não pode ser classificada como uma amostra aleatória simples.
58. 110EstatísticaO plano amostral IV tem características de amostragem por conglomerados.
59. 111EstatísticaO plano amostral I apresenta características de amostragem sistemática.
60. 112EstatísticaCaso seja usado o plano amostral II, todos os motoristas que entrarem no estacionamento no dia escolhido terão igual probabilidade de serem entrevistados.
61. 113EstatísticaNo modelo apresentado, o parâmetro b representa o quanto a média da variável que mensura o tempo médio que um cliente leva até decidir trocar de operadora varia para um aumento unitário na variável r…
62. 114EstatísticaInfere-se do modelo apresentado que quanto maior a renda do cliente, menor é o tempo que ele leva até decidir trocar de operadora.
63. 115EstatísticaSegundo o modelo apresentado, um cliente com renda de 8 salários mínimos levará mais de 4 anos e 9 meses para decidir trocar de operadora.
64. 116EstatísticaPara um cliente com renda de 7 salários mínimos, o valor absoluto do erro ao se usar o modelo em questão frente ao dado amostral é superior a 2 meses.
65. 117EstatísticaNo modelo de regressão linear simples estimado pelo método dos mínimos quadrados ordinários (MQO), a soma dos resíduos é sempre igual a zero.
66. 118EstatísticaPara que a hipótese 2 seja satisfeita, espera-se que o gráfico de resíduos apresente pontos (xi, êi) distribuídos aproximadamente em torno da reta y = α + βx.
67. 119EstatísticaO gráfico de resíduos (a) apresenta uma situação em que a hipótese 3 é satisfeita.
68. 120EstatísticaO gráfico de resíduos (b) apresenta uma situação em que a hipótese 1 é satisfeita.