
Quiz de Estatística e Ciência de Dados
Authored by DREIBERLEY MAFRA
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12th Grade
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10 questions
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Em uma linha de produção, a probabilidade de um item ser defeituoso é de 8%. Em um lote de 10 itens inspecionados, qual a probabilidade de exatamente 2 itens serem defeituosos, considerando um modelo de distribuição binomial?
0,2331
0,3016
0,0746
0,5002
0,1478
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Um centro de atendimento recebe, em média, 4 chamadas por minuto. Usando a distribuição de Poisson, qual a probabilidade de que, em um minuto específico, cheguem exatamente 6 chamadas?
0,0892
0,1563
0,1042
0,2424
0,0153
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
O peso de um produto segue uma distribuição normal com média de 500 g e desvio padrão de 10 g. Qual a probabilidade aproximada de que um produto selecionado aleatoriamente pese entre 490 g e 515 g? (Use a tabela z)
0,6247
0,4332
0,7745
0,9216
0,3085
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Uma pesquisa de satisfação deseja representar todos os setores de uma empresa, onde o número de funcionários varia entre setores. Qual técnica de amostragem garante que cada setor seja representado proporcionalmente?
Amostragem por conglomerados
Amostragem sistemática
Amostragem aleatória simples
Amostragem estratificada
Amostragem intencional
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Entre as opções abaixo, qual descreve com maior precisão o objetivo central da Ciência de Dados?
Criar visualizações gráficas de dados sem análise aprofundada
Desenvolver exclusivamente modelos preditivos
Extrair conhecimento e gerar insights acionáveis a partir de dados
Armazenar dados em grandes bancos de dados
Criar algoritmos de forma isolada, sem considerar o contexto dos dados
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Em um conjunto de dados, existem valores duplicados, inconsistências de formatação e dados ausentes. Qual é a sequência lógica mais indicada para preparação desses dados antes da análise?
Remover duplicatas, corrigir inconsistências/formatação, lidar com dados ausentes
Remover duplicatas, lidar com dados ausentes
Lidar com dados ausentes, corrigir inconsistências, remover duplicatas
Corrigir inconsistências, lidar com dados ausentes, remover duplicatas
Lidar com dados ausentes, remover duplicatas, corrigir inconsistências
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Na avaliação de um modelo de classificação binária, qual métrica é mais apropriada quando há forte desbalanceamento entre as classes e deseja-se evitar falsos negativos?
Acurácia
Precisão
Recall (Sensibilidade)
F1-Score
Erro Quadrático Médio
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