Estatística Programação Linear
Ano: 2022
Banca: FGV
Utilizando a Linguagem R tem-se um objeto x como consta a seguir.

x
## [1]     1           3           4           3           4          <NA>
## Levels: 1 3 4
is.factor(x)
## [1] TRUE

O comando que resulta na soma dos elementos numéricos de x é:
Estatística Programação Linear
Ano: 2022
Banca: FGV
Uma sociedade empresária que atua na área de logística transporta frutas até o limite de 800 caixas.
A sociedade empresária recebeu um pedido para transportar 200 caixas de laranjas, a R$ 20,00 de lucro por caixa; pelo menos 100 caixas de ameixas, a R$ 10,00 de lucro por caixa e, no máximo 200 caixas de amoras, a R$ 10,00 de lucro por caixa.
Considerando como x1, x2, x3 as quantidades de caixas de laranjas, ameixas e amoras, respectivamente, o modelo de programação linear que representa de que forma a empresa deverá carregar o caminhão para obter o lucro máximo é:
Estatística Programação Linear
Ano: 2022
Banca: FGV
No contexto da linguagem de programação R, analise o código a seguir.

for (x in 1:10) {    if (x >= 4) {        print(x)        next }    if (x == 8) {break} }

O número de linhas exibidas pela execução desse código é:
Estatística Programação Linear
Ano: 2022
Banca: FGV
No contexto da linguagem de programação R, analise as afirmativas a seguir.

I. Vetores (vectors) são listas de itens que devem ter o mesmo tipo.
II. R trabalha com vários tipos de dados (data types), numéricos, lógicos e textuais, mas as variáveis podem mudar de tipo mesmo depois da instanciação.
III. Os itens de uma lista (list) não podem ser substituídos. São permitidas apenas a inserção e a remoção de itens.

Está correto somente o que se afirma em:
Estatística Programação Linear
Ano: 2022
Banca: FGV
Analise o código Python a seguir.

s=0 for k in range(16,10, -2):          s -= k print (s)

O valor exibido pela execução desse trecho é:
Estatística Programação Linear
Ano: 2022
Banca: FGV
A modelagem de bancos de dados passa pela análise das relações e comportamento dos dados que futuramente constituirão o conteúdo desses bancos. Para bancos de dados relacionais, essa modelagem passa pelo levantamento das dependências funcionais que eventualmente possam ser depreendidas em cada caso.
Como um exemplo, considere um banco de dados que armazena a data de nascimento, o CPF (Cadastro de Pessoas Físicas) e a CNH (Carteira Nacional de Habilitação) de um grupo de pessoas, no qual todas possuem CPF e CNH.
Dado que no Brasil o CPF e a CNH são individualizados, as dependências funcionais que devem ser consideradas, em conjunto, são: 
Estatística Programação Linear
Ano: 2022
Banca: FGV
A chance de um evento que ocorre com probabilidade p é definida como c = p/(1-p).
Quando queremos entender a associação de um fator com um evento de interesse, em geral computamos a razão de chances, r = c_0/c_1, onde c_0 é a chance sem a exposição e c_1 é a chance com a exposição.
Suponha que um analista dispõe de um conjunto de dados binários Y = (Y_1,..., Y_n), com Y_i tomando valores em {0, 1} contendo o resultado de um teste de Covid-19 em n pacientes e que X = (X_1, ..., X_n) é um conjunto de covariáveis também binárias que indicam se o indivíduo foi (X_i = 1) ou não (X_i = 0) a uma festa nos últimos dez dias.
O analista quer determinar se a variável X está significativamente associada com o resultado do teste, Y.
Para tanto, ajusta um modelo de regressão logísti...
Estatística Programação Linear
Ano: 2022
Banca: FCC
Considere as linhas de comando da linguagem R a seguir:

install.packages(c("readxl","tidyverse","expm","matlib")) #linha 1
lapply(c("readxl","tidyverse","expm","matlib"),require,character.only = TRUE) #linha 2
DADOS <- data.frame(read_excel("C:/Users/fulano/Documents/dados.xlsx")) #linha 3
Modelo <- lm(Altura~Peso,DADOS) #linha 4
predict(Modelo, data.frame(Peso = c(70, 80, 90))) #linha 5
M1<-matrix(c(1,-0.3,-0.3,1.1,0,1,3,4,1,0,-1,4,-6,2),nrow=7,ncol=2,byrow=TRUE) #linha 6
M2 <- matrix(c(1,-0.3,1,3),nrow=2,ncol=2,byrow=TRUE) #linha 7
Matriz_Final<-M1%*%M2 #linha 8
setwd('C:/Users/fulano/Documents/dados') #linha 9
write.csv(Matriz_Final, "Matriz_Final.csv", row.names = FALSE) #linha 10

A respeito das linhas de ...