Questões de CESGRANRIO - Estatística
Limpar pesquisa
Questão: 56 de 308
6657172a7066d4f371062501
Banca: CESGRANRIO
Órgão: Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada
Cargo(s): Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e desenvolvimento
Ano: 2024
Gabarito: Oficial
Matéria/Assunto: Estatística > Estatística avançada > Análise de séries temporais
|α|>1 e |β|>1
|α|>1 e |β|<1
|α|<1 e |β|>1
|α|<1 e |β|<1
não depender de α e β
Questão: 57 de 308
6657172a7066d4f371062507
Banca: CESGRANRIO
Órgão: Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada
Cargo(s): Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e desenvolvimento
Ano: 2024
Gabarito: Oficial
Matéria/Assunto: Estatística > Estatística básica > Quantis (Mediana, Quartil, Decil, Percentil)
1
2
3
6
12
Questão: 58 de 308
6657172a7066d4f371062509
Banca: CESGRANRIO
Órgão: Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada
Cargo(s): Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e desenvolvimento
Ano: 2024
Gabarito: Oficial
Matéria/Assunto: Estatística > Estatística avançada > Modelos Lineares
2,20
2,26
2,30
2,34
2,40
Questão: 59 de 308
6659bd7164721e7b4f0fb06b
Banca: CESGRANRIO
Órgão: Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada
Cargo(s): Técnico de Planejamento e Pesquisa - Ciência de Dados
Ano: 2024
Gabarito: Oficial
Matéria/Assunto: Estatística > Estatística avançada > Amostragem
são de tipos diferentes, sendo o primeiro um exemplo de reporting bias e o segundo, de measurement bias.
são de tipos diferentes, sendo o primeiro um exemplo de measurement bias e o segundo, de reporting bias.
são ambos exemplos de reporting bias.
são ambos exemplos de measurement bias.
são ambos exemplos de attrition bias.
Questão: 60 de 308
6659bd7264721e7b4f0fb0cf
Banca: CESGRANRIO
Órgão: Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada
Cargo(s): Técnico de Planejamento e Pesquisa - Ciência de Dados
Ano: 2024
Gabarito: Oficial
Matéria/Assunto: Estatística > Estatística avançada > Números índices
esteja ou não esteja em um documento.
tenha um peso diretamente proporcional à sua frequência no documento e inversamente proporcional à sua frequência nos documentos do corpus.
tenha um peso inversamente proporcional à sua frequência no documento e diretamente proporcional à sua frequência nos documentos do corpus.
seja representado por um vetor que indica um conjunto de outros termos que possuem o mesmo conceito semântico.
seja representado por um vetor que é a soma das representações dos embeddings de todos os termos do documento.