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Descrição
200 Questões Comentadas para Concurso Estatistico Ufpr 2025 - 200 Questões
Está estudando para esse concurso? Aprimore os seus estudos com nossa apostila de questões que foi desenvolvida com questões que estão de acordo com o conteúdo programático do edital.
Nossa apostila foi criada com o objetivo de facilitar o seu estudo e aumentar suas chances de aprovação no concurso. Ela foi produzida com a ajuda de Inteligência Artificial, que analisou anos de provas anteriores e identificou os assuntos mais importantes e os que mais costumam cair nas provas desses concursos. Com essa base de dados em mãos, cruzamos as informações e identificamos as questões mais relevantes e incluímos aqui para você estudar para esse concurso.
Com isso geramos 200 questões comentadas que vão lhe auxiliar a estudar de forma mais eficiente, concentrando seus esforços nos assuntos que realmente importam e economizando tempo na preparação. Ela contempla 200 questões distribuídas entre as disciplinas de Conhecimentos Básicos e Conhecimentos Específicos exigidas no edital desse concurso.
Conhecimentos Básicos
(Conforme solicitado pelo Edital 2025)Língua Portuguesa: • à apreensão do significado global dos textos; • ao estabelecimento de relações intratextuais e intertextuais; • ao reconhecimento da função desempenhada por diferentes recursos gramaticais no texto, nos níveis fonológico, morfológico, sintático, semântico e textual/discursivo; • à apreensão dos efeitos de sentido decorrentes do uso de recursos verbais e não verbais em textos de diferentes gêneros: tiras, quadrinhos, charges, gráficos, infográficos etc.; • à identificação das ideias expressas no texto, bem como de sua hierarquia (principal ou secundária) e das relações entre elas (oposição, restrição, causa/consequência, exemplificação etc.); • à análise da organização argumentativa do texto: identificação do ponto de vista (tese) do autor, reconhecimento e avaliação dos argumentos usados para fundamentá-lo; • à dedução de ideias e pontos de vista implícitos no texto; • ao reconhecimento das diferentes “vozes” dentro de um texto, bem como dos recursos linguísticos empregados para demarcá-las; • ao reconhecimento da posição do autor frente às informações apresentadas no texto (fato ou opinião; sério ou ridículo; concordância ou discordância etc.), bem como dos recursos linguísticos indicadores dessas avaliações; • à identificação do significado de palavras, expressões ou estruturas frasais em determinados contextos; • à identificação dos recursos coesivos do texto (expressões, formas pronominais, relatores) e das relações de sentido que estabelecem; • ao domínio da variedade padrão escrita: normas de concordância, regência, ortografia, pontuação etc. • ao reconhecimento de relações estruturais e semânticas entre frases ou expressões; • à identificação, em textos de diferentes gêneros, das marcas linguísticas que singularizam as variedades linguísticas sociais, regionais ou de registro.
Legislação: 1. Lei n.º 8.112, de 11/12/90, que dispõe sobre o Regime Jurídico dos Servidores Públicos da União, das Autarquias e dá outras providências. 2. Lei n.º 9.784, de 29/01/99, que regulamenta o processo administrativo no âmbito da Administração Pública Federal. 3. Constituição Federal: Título I – Dos Princípios Fundamentais; Título II – Dos Direitos e Garantias Fundamentais; Título III – Da Organização do Estado (Capítulo VII – Da Administração Pública); Título VIII – Da Ordem Social, Capítulo III (Da Educação, da Cultura e do Desporto) e Capítulo IV – Da Ciência, Tecnologia e Inovação). 4. Código Civil: Título I – Das pessoas naturais. Título II – Das pessoas jurídicas. Título IX – Da responsabilidade Civil. 5. Código Penal: Título XI – Dos Crimes contra a Administração Pública.
Conhecimentos Específicos
(Conforme solicitado pelo Edital 2025)1. Conceito de metodologia de pesquisa: estudos observacional e experimental; tipos de delineamentos de estudo (longitudinal ou de coorte, caso-controle, transversal); tipos de variáveis e suas escalas. 2. Análise descritiva e exploratória de dados: distribuição de frequências; medidas de tendência central; medidas de dispersão; medidas de posição; representação gráfica de dados. 3. Visualização de dados. Histórico e princípios. Técnicas de visualização e elementos visuais. Construção de gráficos de diferentes tipos. Gráficos adequados e crítica a gráficos. Construção e recursos de visualizações. 4. Análise descritiva e exploratória conjunta de duas ou mais variáveis: tabela de contingência; medidas de correlação e associação; representação gráfica de dados com de duas ou mais variáveis conjuntamente. 5. Amostragem: dimensionamento de amostra e métodos de amostragem (aleatória simples, sistemática, estratificada e por conglomerados); erro amostral e nível de confiança para as estimativas por intervalo dos parâmetros. 6. Planejamento de experimentos: princípios básicos (fatores, tratamentos, aleatorização e controle local); principais delineamentos experimentais (delineamento completamente aleatorizado, aleatorizado em blocos, em quadrados latinos e parcelas subdivididas); experimentos fatoriais; estimação e testes de hipóteses na análise de dados experimentais. 7. Inferência estatística: estimação paramétrica; Estimação pontual: métodos de estimação (de momentos, de máxima verossimilhança, de mínimos quadrados), propriedades dos estimadores( viés, variância, eficiência); Estimação intervalar: intervalos de confiança exatos e assintóticos, uso de reamostragem na obtenção de intervalos de confiança, intervalos de credibilidade; estimação bayesiana; Testes de hipóteses: formulação e elementos básicos de um teste de hipóteses; tipos de erros e suas implicações práticas; teste da razão de verossimilhanças; uso de aleatorização no teste de hipóteses; teste de hipóteses bayesiano; testes de hipóteses paramétricos para uma, duas ou mais de duas amostras, assumindo normalidade; testes não paramétricos para uma, duas ou mais de duas amostras testes de independência e de homogeneidade em tabelas de contingência. 8. Regressão linear simples, regressão linear múltipla e regressão não-linear: estimação dos parâmetros dos modelos; testes de hipóteses sobre os parâmetros; diagnóstico de qualidade de ajuste; análise de influência. 9. Modelos lineares generalizados: família exponencial de distribuições; modelos de regressão para dados binários, contagens e respostas assimétricas; estimação, testes de hipóteses, diagnóstico do ajuste, comparação de modelos e seleção de covariáveis em modelos lineares generalizados; modelos para dados correlacionados (modelos com efeitos aleatórios e modelos marginais). 10. Métodos estatísticos multivariados: vetor aleatório; distribuição normal multivariada. Testes de hipóteses para uma, duas ou mais de duas amostras assumindo distribuição normal multivariada; matriz de covariância e matriz de correlação; análise de componentes principais, análise fatorial, análise de correlação canônica; definição de distância; principais medidas de similaridades; análise de agrupamento (método hierárquico e não hierárquico).
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