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Marinha do Brasil — CP-T/2025 — Estatística — Prova Amarela

Marinha do Brasil · Quadro Técnico do Corpo Auxiliar da Marinha (CP-T) — Estatística

Serviço de Seleção do Pessoal da Marinha (SSPM)2025

51 questões nesta prova · página 2 de 3 · 45 com gabarito

Estatística Números-Índices — Índices de Laspeyres, Paasche e Fisher

Serviço de Seleção do Pessoal da Marinha (SSPM) 2025

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Com relação aos números índices, é correto afirmar que:
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Resolução comentada

Fisher, Marshall-Edgeworth e Divisia satisfazem a reversão no tempo.

O critério de reversão no tempo exige I(0,t) · I(t,0) = 1. Esses três índices o satisfazem, ao contrário de Laspeyres e Paasche isoladamente.

Análise das alternativas

A) Errada: o Laspeyres é média aritmética ponderada dos relativos, com pesos da época-base. B) Errada: o Paasche é média harmônica ponderada, com pesos da época atual. C e D) Errado: nem Laspeyres nem Paasche satisfazem a decomposição das causas. Esse critério é atendido por Fisher ao combinar preço e quantidade.

Referência: Números-índices: critérios de reversão no tempo e decomposição das causas.

Resolução comentada do VaiConcursos.

Estatística Números-Índices — Índices de Laspeyres, Paasche e Fisher

Serviço de Seleção do Pessoal da Marinha (SSPM) 2025

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A tabela abaixo apresenta os preços e as quantidades de três produtos durante os anos de 2010 a 2012.

Tabela de preços (P) e quantidades (Q) por ano. Produto A: 2010 P 3, Q 4; 2011 P 3, Q 5; 2012 P 2, Q 6. Produto B: 2010 P 4, Q 3; 2011 P 5, Q 2; 2012 P 5, Q 3. Produto C: 2010 P 6, Q 2; 2011 P 7, Q 5; 2012 P 7, Q 6.

Considerando 2010 como base, determine um índice de preços para o ano de 2011, utilizando o método de Fisher, e assinale a opção que apresenta esse valor.
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Estatística Testes de Hipóteses — Teste Qui-Quadrado para a Variância

Serviço de Seleção do Pessoal da Marinha (SSPM) 2025

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Um Oficial da Marinha do Brasil está avaliando a variabilidade no tempo de resposta de um sistema de comunicação em uma Organização Militar. O tempo de resposta, medido em segundos, segue uma distribuição normal. Em testes realizados anteriormente, a variância do tempo de resposta foi registrada como σ² = 4 segundos². Após uma atualização no sistema, o militar acredita que a variabilidade diminuiu e deseja testar se a atual variância do tempo de resposta é menor que 4 segundos². Uma amostra de 20 medições do tempo de resposta foi coletada com uma variância amostral de 2,4 segundos² e um teste de hipótese será realizado. Sendo assim, é correto afirmar que:

Tabela anexa ao caderno (página 18 do PDF):
Apêndice IV: tabela de valores dos percentis da distribuição qui-quadrado com ν graus de liberdade (área sombreada = p), para ν de 1 a 100.
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Estatística Controle Estatístico de Processo — Fundamentos

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Coloque F (falso) ou V (verdadeiro) nas afirmativas abaixo, em relação aos fundamentos do controle estatístico de processos, assinalando a seguir a opção correta.

( ) O processo que apresenta apenas a variabilidade natural, devida às causas aleatórias, está no estado de controle estatístico.
( ) As causas especiais têm o efeito de deslocar a distribuição da variável aleatória e/ou aumentar a sua dispersão.
( ) Um ponto acima do Limite Inferior de Controle indica que o processo está fora de controle e alguma ação corretiva é necessária.
( ) Para utilizar os gráficos de Shewhart, é necessário que os valores observados da variável monitorada sejam independentes.
( ) Os gráficos de controle são utilizados para monitorar os processos e sinalizar a presença de causas especiais.
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Resolução comentada

Sequência V, V, F, V, V.

1) V: só causas aleatórias significam processo sob controle estatístico. 2) V: causas especiais deslocam a média e/ou aumentam a dispersão. 3) F: um ponto acima do LIC, mas dentro do LSC, está sob controle; o sinal ocorre fora dos limites. 4) V: os gráficos de Shewhart pressupõem observações independentes. 5) V: os gráficos sinalizam a presença de causas especiais.

Análise das alternativas

A, B, D e E) Divergem da sequência correta ao marcar como falsas afirmativas verdadeiras (1, 2 e 4) ou como verdadeira a afirmativa 3, que é falsa.

Referência: Montgomery, Introdução ao Controle Estatístico da Qualidade.

Resolução comentada do VaiConcursos.

Estatística Testes Não Paramétricos — Teste de Wilcoxon

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Qual é o teste não paramétrico que se trata de uma extensão do teste dos sinais, porém leva em consideração a magnitude da diferença para cada par?
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Resolução comentada

O teste de Wilcoxon estende o teste dos sinais ao considerar a magnitude das diferenças.

O teste dos sinais usa apenas o sinal da diferença entre os pares. O teste de Wilcoxon dos postos sinalizados também ordena as diferenças em módulo, considerando a magnitude de cada par, e por isso é mais poderoso.

Análise das alternativas

A) Não é um teste dessa família. B) O qui-quadrado avalia associação ou aderência em dados categóricos. D) Kruskal-Wallis compara três ou mais grupos independentes. E) Mann-Whitney compara duas amostras independentes.

Referência: Siegel e Castellan, testes para duas amostras relacionadas.

Resolução comentada do VaiConcursos.

Estatística Distribuições Discretas — Distribuição Geométrica

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Se a probabilidade de certo teste para o lançamento de um novo medicamento apresentar reação "positiva" igual a 0,35, qual será a probabilidade de que menos de 4 reações "negativas" ocorram antes da primeira?
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Resolução comentada

P(X < 4 falhas antes do 1º sucesso) = 1 − 0,65⁴ ≈ 0,82.

Na distribuição geométrica (contando falhas antes do primeiro sucesso), P(X ≤ 3) = 1 − q⁴, com q = 0,65. Como 0,65⁴ ≈ 0,1785, a probabilidade é 1 − 0,1785 ≈ 0,82.

Análise das alternativas

A) 0,35 é a probabilidade de sucesso em uma única tentativa. B, C e E) Não correspondem a 1 − 0,65⁴. Resultam de somar ou calcular errado as potências de q.

Referência: Distribuição geométrica: P(X = k) = q^k · p.

Resolução comentada do VaiConcursos.

Matemática Séries Numéricas — Série de Taylor da Função Exponencial

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Considere a série S igual ao somatório, de n igual a 0 até infinito, de x elevado a n sobre n fatorial.. Qual é a soma da série para x = 1?
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Estatística Séries Temporais — Modelos AR, MA e ARMA

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Sobre séries temporais, assinale a opção correta.
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A FAC de um processo AR decai por exponenciais e/ou senoides amortecidas e tem extensão infinita.

Em processos autorregressivos, a função de autocorrelação decai de forma exponencial e/ou senoidal amortecida e nunca se anula por completo, ou seja, é infinita em extensão. A função de autocorrelação parcial é que tem corte finito.

Análise das alternativas

A) Errada: os modelos AR não são sempre estacionários (dependem dos coeficientes), e os MA nem sempre são inversíveis. B) Errada: o AR possui FAC, e a FAC do MA é finita. C) Errada: o ARMA é usado para séries estacionárias, e o termo de diferenciação (I) pertence ao ARIMA. D) Errada: no MA, a FAC é finita e a FACP é infinita, o inverso do que foi dito.

Referência: Box e Jenkins; Morettin e Toloi, Análise de Séries Temporais.

Resolução comentada do VaiConcursos.

Estatística Testes Não Paramétricos — Conceitos Gerais

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Com relação aos testes não paramétricos, assinale a opção INCORRETA.
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Resolução comentada

A afirmativa sobre Mann-Whitney é a considerada incorreta pelo gabarito.

O gabarito aponta A como a incorreta. O Mann-Whitney compara duas amostras independentes, testando se vêm de populações com a mesma distribuição (ou posição central). A frase é genérica: não indica amostras independentes e foi tratada como imprecisa. As demais afirmativas descrevem corretamente características dos testes não paramétricos.

Análise das alternativas

B) Correta: o qui-quadrado de independência avalia associação entre variáveis. C) Correta: testes não paramétricos não dependem de parâmetros populacionais. D) Correta: exigem cálculos simples e servem para pequenas amostras. E) Correta: são adequados para dados qualitativos (nominais e ordinais).

Referência: Siegel e Castellan, Estatística Não-Paramétrica para Ciências do Comportamento.

Resolução comentada do VaiConcursos.

Estatística Regressão Linear Simples — Coeficiente de Determinação e Correlação

Serviço de Seleção do Pessoal da Marinha (SSPM) 2025

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Em um modelo de regressão linear simples, a reta estimada é dada por Ŷ = a + bX. Sabendo que a variação residual foi de 60 e o coeficiente de determinação R² foi igual a 0,85, qual é a variação total da variável Y?
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Resolução comentada

Variação total = 400.

R² = 1 − (variação residual/variação total), ou seja, a variação residual é 1 − R² = 0,15 da total. Então 60 = 0,15 · SQT, e SQT = 60/0,15 = 400.

Análise das alternativas

A) 60 é a própria variação residual. B) 150, C) 300 e D) 360 não satisfazem 60/SQT = 0,15. Um erro comum é somar valores, como 60 + 300, ou usar a proporção errada.

Referência: Regressão linear simples: SQT = SQR + SQE; R² = 1 − SQE/SQT.

Resolução comentada do VaiConcursos.

Estatística Inferência — Intervalo de Confiança para a Média

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Uma amostra de 12 candidatos ao concurso da Marinha foi coletada para avaliar a quantidade média de horas de estudo semanal. Os valores obtidos, em horas, foram: 10, 12, 9, 11, 10, 13, 12, 14, 9, 11, 10, 13. Assumindo que a amostra foi retirada de uma população normal, construa um intervalo de confiança de 95% para a média de horas de estudo semanal dos candidatos e assinale a opção correta.

Tabela anexa ao caderno (página 17 do PDF):
Tabela de valores dos percentis da distribuição t de Student com ν graus de liberdade (área sombreada = p), para ν de 1 a 120 e infinito.
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Estatística Estatística Descritiva — Medidas Separatrizes e Desvio Quartílico

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Em uma distribuição de frequência, sabe-se que a amplitude semi-interquartílica ou desvio quartílico dos dados é 150 e que o valor do 3º quartil (Q3) é o dobro do 1º quartil (Q1). Calcule o valor do 3º quartil e assinale a opção correta.
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Resolução comentada

Q1 = 300 e Q3 = 600.

O desvio quartílico é (Q3 − Q1)/2 = 150, logo Q3 − Q1 = 300. Como Q3 = 2·Q1, temos 2Q1 − Q1 = 300, então Q1 = 300 e Q3 = 600.

Análise das alternativas

A, B, C e D) Não satisfazem as duas condições ao mesmo tempo. Por exemplo, 300 é o valor de Q1 (ou da amplitude interquartílica), e não de Q3.

Referência: Estatística descritiva: desvio quartílico Dq = (Q3 − Q1)/2.

Resolução comentada do VaiConcursos.

Estatística Amostragem — Amostragem por Conglomerados

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Uma rede de academias deseja avaliar a satisfação dos clientes em relação aos serviços oferecidos em suas unidades espalhadas pelo estado do Rio de Janeiro. Para isso, devem ser aplicados 850 questionários. No entanto, a empresa não possui um cadastro centralizado de todos os clientes das diversas unidades e o custo para a realização de contato com todos os clientes é elevado. Para viabilizar o estudo, o estado do Rio de Janeiro foi dividido em regiões e algumas dessas regiões foram selecionadas aleatoriamente. Dentro das regiões escolhidas, todas as academias da rede aplicaram questionários a seus clientes. Com base nessas informações, o plano amostral utilizado nesse estudo é conhecido como amostragem:
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Resolução comentada

Sorteio de regiões e pesquisa em todas as academias das regiões sorteadas é amostragem por conglomerados.

A população foi dividida em grupos (regiões), alguns grupos foram sorteados e todas as unidades dentro deles foram pesquisadas. Isso caracteriza a amostragem por conglomerados, indicada quando não há cadastro completo dos elementos e o custo de cobrir todos é alto.

Análise das alternativas

A) Estratificada sortearia elementos dentro de todos os estratos. C) Sistemática seleciona a cada k-ésimo elemento de uma lista. D) Aleatória simples exigiria cadastro completo dos clientes. E) Por quotas é não probabilística.

Referência: Teoria de amostragem: amostragem por conglomerados.

Resolução comentada do VaiConcursos.

Estatística Distribuições Contínuas — Distribuição Uniforme

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Suponha uma variável aleatória com função densidade de probabilidade definida por:

f(x | a, b) igual a 1 sobre (b menos a), se x pertence a [a, b]; 0, c.c.

Assim, seu valor esperado e sua variância são respectivamente:
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Estatística Amostragem — Amostragem por Conglomerados

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Com relação à amostragem por conglomerados, assinale a opção correta.
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Resolução comentada

A eficiência da amostragem por conglomerados depende da similaridade interna dos conglomerados.

A amostragem por conglomerados é mais eficiente quando cada conglomerado é heterogêneo internamente, isto é, uma miniatura da população. Quanto mais parecidos forem os elementos dentro do conglomerado, maior a correlação intraclasse e menor a eficiência. Portanto, a eficiência depende do grau de similaridade dos elementos.

Análise das alternativas

A) Errada: um bom representante do universo deve ser heterogêneo, não ter participantes do mesmo tipo. C) Errada: o custo tende a ser menor, mas a variância costuma ser maior que a da AAS. D) Errada: correlação intraclasse menor indica conglomerados mais heterogêneos. E) Errada: isso descreve a amostragem estratificada.

Referência: Bolfarine e Bussab, Elementos de Amostragem; Cochran, Sampling Techniques.

Resolução comentada do VaiConcursos.

Matemática Cálculo Integral — Integração por Substituição

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Calcule a integral Integral de x vezes raiz quadrada de (1 + x²) mais 5x⁴/4, dx. e assinale a opção correta.
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Estatística Amostragem — Amostragem Estratificada com Alocação Ótima de Neyman

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Texto: Uma empresa quer realizar uma pesquisa de satisfação entre seus funcionários, distribuídos em três departamentos: Departamento A, com 610 funcionários e variância de satisfação S² índice A = 100; Departamento B, com 290 funcionários e desvio padrão de satisfação S índice B = 20; Departamento C, com 105 funcionários e desvio padrão de satisfação S índice C = 18. A empresa deseja entrevistar uma amostra de 100 funcionários. Utilizando a alocação ótima de Neyman, qual deve ser o tamanho da amostra em cada departamento?
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Estatística Software R — Pacote ggplot2

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Com relação ao pacote ggplot2 no R, assinale a opção que apresenta corretamente a função do comando aes( ).
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Resolução comentada

aes() descreve o mapeamento das variáveis para as estéticas e, segundo o gabarito, é o segundo argumento de ggplot().

Na sintaxe ggplot(data, mapping = aes(...)), o primeiro argumento é o conjunto de dados e o segundo é o mapeamento criado por aes(). Esse mapeamento define como as variáveis são usadas no gráfico (x, y, cor, tamanho etc.). A alternativa C é a única que o descreve corretamente como segundo argumento.

Análise das alternativas

A) O tipo de gráfico é definido pelas funções geom_*. B) Errada ao dizer que aes() é o primeiro argumento, pois o primeiro é o data. D) Rótulos e títulos são definidos por labs() ou ggtitle(). E) O layout e o espaçamento são ajustados por theme().

Referência: Documentação do ggplot2: ggplot(data, mapping = aes()).

Resolução comentada do VaiConcursos.

Estatística Software R — Pacote dplyr (Junção de Tabelas)

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Suponha dois data frames no R: "df1", que contém dados sobre os "ID" e "NOMES" dos alunos e "df2", que contém dados sobre os "ID" e "NOTAS" dos alunos. Usando o pacote "dplyr" pertencente ao conjunto de pacote "tidyverse", qual comando que melhor executa a função de combinar essas duas tabelas e obter um data frame que contenha apenas os alunos que aparecem em ambos data frames?
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Resolução comentada

inner_join mantém apenas os registros presentes nas duas tabelas.

No dplyr, inner_join(df1, df2) une as tabelas pela coluna em comum (ID) e retorna somente as linhas com correspondência em ambas. Isso é o que a questão pede: alunos que aparecem nos dois data frames.

Análise das alternativas

A) merge com all=TRUE é função do R base, faz união completa e usa NOMES, que não existe em df2. C) left_join mantém todos os alunos de df1. D) right_join mantém todos os alunos de df2. E) full_join mantém todos os registros de ambas as tabelas.

Referência: Documentação do dplyr (mutating joins).

Resolução comentada do VaiConcursos.

Estatística Regressão Linear Simples — Método dos Mínimos Quadrados

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Suponha duas variáveis, X = gastos com marketing em milhares de reais e Y = vendas de certo produto em milhares de unidades. Considerando que exista relação linear entre essas variáveis e utilizando a tabela abaixo, assinale a opção que apresenta a reta de mínimos quadrados (Ŷ = a + bX).

Tabela com colunas X e Y: (2; 14), (3; 20), (4; 25), (6; 32), (6; 34), (8; 39), (9; 42), (11; 50).
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