Questões de Estatística da CESPE / CEBRASPE

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Listagem de Questões de Estatística da CESPE / CEBRASPE

#Questão 1087680 - Estatística, Análise de séries temporais, CESPE / CEBRASPE, 2025, FUNPRESP-EXE, Analista de Previdência Complementar - Área 8: Estatística, Ciência de Dados e Inovação

Acerca de análise quantitativa, julgue o item que se segue. 


A utilização de técnicas de análise quantitativa, como análise de séries temporais, pode revelar informações relevantes e tendências futuras acerca de determinado conjunto de dados. 

#Questão 1087681 - Estatística, Amostragem, CESPE / CEBRASPE, 2025, FUNPRESP-EXE, Analista de Previdência Complementar - Área 8: Estatística, Ciência de Dados e Inovação

Acerca de análise quantitativa, julgue o item que se segue. 


No que se refere à compreensão de conceitos subjetivos, a análise quantitativa é mais adequada que a qualitativa.

#Questão 1087682 - Estatística, Amostragem, CESPE / CEBRASPE, 2025, FUNPRESP-EXE, Analista de Previdência Complementar - Área 8: Estatística, Ciência de Dados e Inovação

Acerca de análise quantitativa, julgue o item que se segue. 


Amostras maiores tendem a fornecer estimativas mais precisas dos parâmetros de determinada população.

#Questão 1087704 - Estatística, Conhecimentos de estatística, CESPE / CEBRASPE, 2025, FUNPRESP-EXE, Analista de Previdência Complementar - Área 8: Estatística, Ciência de Dados e Inovação

No que se refere a modelagem estatística de dados, julgue o item subsecutivo.


A modelagem estatística de dados é realiza em cinco etapas, na seguinte sequência: coleta de dados; análise exploratória; análise descritiva; manipulação do banco de dados; e diagnóstico. 

#Questão 1087705 - Estatística, Análise de séries temporais, CESPE / CEBRASPE, 2025, FUNPRESP-EXE, Analista de Previdência Complementar - Área 8: Estatística, Ciência de Dados e Inovação

No que se refere a modelagem estatística de dados, julgue o item subsecutivo.


O método ARIMA refere-se aos modelos de séries temporais, que fazem a previsão de valores futuros com base na autocorreção e na sazonalidade. 

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