TRF 6 2025

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1. 51EstatísticaSe os dados em questão fossem agrupados em intervalos de classe, cujos limites coincidem com os seus quartis, então a média amostral seria superior a 18.
2. 52EstatísticaO desvio padrão amostral da duração dos 1.000 processos foi igual ou inferior a 36 meses.
3. 53EstatísticaA duração dos processos, entre 2 e 60 meses, compõe os chamados valores adjacentes, pois todos os dados observados se encontram compreendidos entre os limites inferior e superior do diagrama esquemát…
4. 55EstatísticaO histograma a seguir descreve corretamente a distribuição do conjunto de dados sobre a duração de 1.000 processos encerrados nos últimos dois anos.
5. 56EstatísticaPara esse caso em particular, a curtose representa uma medida que poderia indicar quão próximos os dados se encontram da hipótese de normalidade.
6. 57EstatísticaA média das notas é igual ou inferior a 3,0.
7. 58EstatísticaEsse conjunto de dados apresenta assimetria positiva.
8. 59EstatísticaO valor do segundo quartil referente à distribuição das notas observadas na amostra em questão é igual a 3.
9. 60EstatísticaA variância amostral foi superior a 1.
10. 61Ética no Serviço PúblicoAo finalizar o laudo, o estatístico deve incluir, além do seu CPF, os dados do seu diploma de bacharel em estatística, como o nome da instituição de ensino superior e as datas da colação de grau e da…
11. 62Ética no Serviço PúblicoAo identificar que a análise exigida pelo escritório envolve técnicas complexas que ele não domina completamente, o estatístico deve renunciar ao trabalho para não comprometer a qualidade do laudo.
12. 63Ética no Serviço PúblicoDurante o desenvolvimento de um laudo como perito desempatador, o estatístico deve produzir conclusões que mantenham uma relação de dependência e coerência com aqueles laudos periciais anteriores sub…
13. 64Ética no Serviço PúblicoCaso o estatístico perceba que um dos advogados quer que ele interprete os dados de maneira favorável ao cliente, mediante aplicação de distribuições a priori, métodos bayesianos e análises de cenári…
14. 65Ética no Serviço PúblicoO estatístico, sempre que possível, deve colaborar para o benefício da cultura e das ciências estatísticas, prestigiando, por exemplo, eventos da área de estatística.
15. 66Ética no Serviço PúblicoO estatístico deve se manter atualizado sobre os avanços nas ciências estatísticas e procurar contribuir para o aprimoramento da doutrina e da técnica na área.
16. 67Ética no Serviço PúblicoAo publicar um trabalho científico, o estatístico deve garantir que todas as fontes de informações e a bibliografia utilizadas estejam devidamente referenciadas.
17. 68Ética no Serviço PúblicoÉ dever do estatístico, em relação à classe, prestar seu concurso moral, intelectual, científico, material e financeiro às entidades da classe, acatando as resoluções e orientações do Ministério da E…
18. 69EstatísticaSendo X uma variável aleatória com variância …⡰, ao se adicionar uma constante k aos valores da variável, a variância resultante será …⡰ ㎗ ᡣ.
19. 71EstatísticaEm um experimento determinístico, independentemente do número de vezes que o experimento seja repetido nas mesmas condições, os resultados serão sempre os mesmos.
20. 72EstatísticaSorteando uma pessoa ao acaso, a probabilidade de essa pessoa ser do sexo masculino e possuir filho é de 53,33%.
21. 73EstatísticaSorteando uma pessoa ao acaso, a probabilidade de essa pessoa ser do sexo masculino com ensino superior ou do sexo feminino com filhos é de 60%.
22. 74EstatísticaSorteando uma pessoa ao acaso, a probabilidade de essa pessoa não ser casada é de 36%.
23. 76EstatísticaSorteando uma pessoa ao acaso, a probabilidade de essa pessoa ter filhos, sabendo que ela é do sexo feminino, é de 50%.
24. 77EstatísticaPara uma variável discreta X, que admite valores entre 1 e 3, ⡰∙〒 e cuja distribuição de probabilidade P seja ᡂ䙦ᡐ䙧 = , o 〥 valor de K será 3/11.
25. 78EstatísticaEm uma distribuição binomial, as séries de tentativas, ou observações, são constituídas de eventos independentes.
26. 79EstatísticaA probabilidade de sair ao menos uma cara em três lançamentos consecutivos de uma moeda não viciada é de aproximadamente 95%.
27. 80EstatísticaAs distribuições Normal e de Poisson são exemplos de modelos de distribuição contínua de probabilidade.
28. 81EstatísticaEm uma distribuição normal, sendo Z uma variável aleatória contínua, se a probabilidade P(0 < Z < 2,00) = 0,4772, então P(Z > 2,00) = 0,8544.
29. 82EstatísticaEm uma distribuição normal, com função definida por f(x), sendo x uma variável aleatória contínua, o máximo de f(x) é obtido fazendo-se x = m, em que m é a média da normal.
30. 83EstatísticaSe as notas de um teste se distribuem normalmente em torno da média 74, com o desvio padrão 12, então a nota padronizada correspondente à nota 86 é 1,0.
31. 85EstatísticaA distribuição t de Student é utilizada para inferências estatísticas, quando se tem amostras com tamanhos inferiores a 30 elementos.
32. 87Estatísticaᡆ䙦ᡐ⡩, ⋯ , ᡐぁ䙧 = ᡐ(ぁ) não é uma estatística suficiente para .
33. 88EstatísticaX(n) é o estimador de máxima verossimilhança para . Esse estimador é viesado e não é consistente.
34. 89EstatísticaO estimador do método de momentos para  é duas vezes a média amostral. Esse estimador é não viesado e não é consistente. ⡩
35. 90Estatísticaᡐ(ぁ) ∗ 䙲1 + 䙳 é o estimador não viesado de variância ぁ mínima para .
36. 91EstatísticaO estimador 2X1 é não viesado e não é consistente.
37. 92EstatísticaSob a hipótese nula de  = 0,5 contra a hipótese alternativa de  = 0,7, se a região crítica for S > 7, então, o poder do teste será igual a 0,383.
38. 93EstatísticaEm m amostras aleatórias de tamanho n com ᡥ → ∞, a fração de vezes em que o intervalo de confiança do analista A conterá o verdadeiro valor do parâmetro populacional será maior ou igual a 0,95.
39. 94EstatísticaSe o verdadeiro valor do parâmetro populacional  é igual a 0,5, em m amostras aleatórias de tamanho n com ᡥ → ∞, a fração de vezes em que o intervalo de confiança do analista B conterá 0,5 será maio…
40. 95EstatísticaO intervalo de credibilidade do analista C contém o verdadeiro valor do parâmetro populacional, com probabilidade 0,95.
41. 96EstatísticaSob a hipótese nula de  = 0,5 contra a hipótese alternativa de  > 0,5, o correspondente intervalo de confiança unilateral 〠⡸⡰ ao nível de confiança de 94,5% é 䙴0; 䙵. ぁ
42. 97EstatísticaSob a hipótese nula de  = 0,5 contra a hipótese alternativa de  ≠ 0,5, ao nível de significância de 5%, a hipótese nula será rejeitada se o intervalo de confiança do analista A não contiver 0,5.
43. 98EstatísticaSe ε segue uma distribuição normal, o teste de hipótese da hipótese nula que β = 0 contra a alternativa de β ≠ 0 leva à rejeição da hipótese nula ao nível de significância de 5%.
44. 99EstatísticaSe ε segue uma distribuição normal, o teste de hipótese da 2 2 hipótese nula que σ = 270 contra a alternativa de σ > 270 leva à rejeição da hipótese nula ao nível de significância de 5%.
45. 100EstatísticaSe ε segue uma distribuição normal, o estimador de máxima verossimilhança e o estimador de mínimos quadrados geram as mesmas estimativas para α e β.
46. 101EstatísticaSe a correlação amostral entre os resíduos, –䖓, e X é igual a 〶 i zero, isso indica que o modelo está bem especificado.
47. 103EstatísticaAo nível de significância de 5%, rejeitando-se a hipótese nula que ‐ = 0, ‐ = 0, ‐ = 0 e ‐ = 0 contra a ⡰ ⡱ ⡲ ⡳ alternativa de ‐⡰ ≠ 0 e(ou) ‐⡱ ≠ 0 e(ou) ‐⡲ ≠ 0 e(ou) ‐⡳ ≠ 0, usando um teste F com 4 g…
48. 104Estatísticaᡃ tem 4 categorias.
49. 105EstatísticaA amostragem sistemática envolve a partição da população em grupos internamente homogêneos de igual tamanho, para evitar viés na estimativa dos parâmetros populacionais.
50. 106EstatísticaUma amostra aleatória é representativa se for formada por elementos da população que se apresentem voluntariamente para fazer parte do experimento.
51. 107EstatísticaNa amostragem por conglomerados, espera-se que os conglomerados repliquem, o máximo possível, a heterogeneidade da população.
52. 109EstatísticaO comando t(y) produz o traço da matriz y, ou seja, a soma dos elementos da diagonal principal da matriz y.
53. 110EstatísticaO comando x == 1:5 produzirá uma lista de valores, dos quais apenas um é TRUE.
54. 111EstatísticaO comando p <- x * y produzirá a variável p, que é a matriz produto resultante da multiplicação do vetor-linha x pela matriz y.
55. 112EstatísticaO comando x + 1 e o comando c(x,1) produzem o mesmo resultado.
56. 113InformáticaO comando >>> num_lista.extend([2, 20]) acrescenta dois elementos à lista original quando executado.
57. 114InformáticaA execução da linha de comando >>> sum(num_lista)/len(num_lista) retorna o mesmo resultado da execução das linhas de comando a seguir. >>> import numpy >>> numpy.mean(num_lista)
58. 115InformáticaAo realizar operações aritméticas envolvendo os elementos de num_lista e um float, o resultado será sempre dado como um float. ⡲ ⡹⡰
59. 116InformáticaO valor da expressão 3 + 8 ⋅ 5 pode ser encontrado executando a linha de comando a seguir.
60. 117InformáticaA instrução a seguir é usada para selecionar todos os registros da tabela Clientes.
61. 118EstatísticaEm uma instrução, a cláusula WHERE somente pode ser usada para estabelecer critérios para campos referentes a lugar, como Cidade e Endereco.
62. 119Ética no Serviço PúblicoO estatístico não deve receber, pelo mesmo serviço prestado, honorários senão de uma só parte, ressalvado o caso de haver assentimento em contrário expresso dos interessados.
63. 120Ética no Serviço PúblicoAo estatístico é terminantemente proibido pronunciar-se sobre caso entregue a outro estatístico.