Simulado Auditor de Controle Interno - Auditoria Governamental | CONCURSO
Simulado Auditor de Controle Interno - Auditoria Governamental
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Este Simulado Auditor de Controle Interno - Auditoria Governamental foi elaborado da seguinte forma:
- Categoria: Concurso
- Instituição:
Diversas - Cargo: Auditor de Controle Interno - Auditoria Governamental
- Matéria: Diversas
- Assuntos do Simulado: Diversos
- Banca Organizadora: Diversas
- Quantidade de Questões: 5
- Tempo do Simulado: 15 minutos
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REGRA DO SIMULADO
Para realizar este simulado, que é gratuito, você apenas precisara criar no botão Iniciar logo abaixo e realizar um breve cadastro (apenas apelido e e-mail) para que assim você possa participar do Ranking do Simulado.
Por falar em Ranking, todos os nossos simulados contém um ranking, assim você saberá como esta indo em seus estudos e ainda poderá comparar sua nota com a dos seus concorrentes.
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Questões Auditor de Controle Interno - Auditoria Governamental
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Boa sorte e Bons Estudos,
ConcursosAZ - Aprovando de A a Z
- #254027
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(1,0) 1 -
A distribuição do comprimento de pranchas de surfe fabricadas por um artesão segue uma distribuição uniforme em [t-1/2, t+1/2], com t > 0.
Suponha que uma amostra aleatória de 12 pranchas é medida, e a média amostral, X_b, é calculada. Nesse caso:
- a) a esperança de X_b é t e Pr (X_b < t - 1/6) é aproximadamente 95%;
- b) a esperança de X_b é t/2 e Pr (X_b > t + 1/6) é aproximadamente 95%;
- c) a esperança de X_b é t/2 e Pr (X_b <= t - 1/6) é aproximadamente 97%;
- d) a esperança de X_b é t/4 e Pr (X_b > t + 1/6) é aproximadamente 2,5%;
- e) a esperança de X_b é t e Pr (X_b <= t - 1/6) é aproximadamente 2,5%
- #254028
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(1,0) 2 -
Sabe-se que a taxa de acerto em chutes de fora da área de uma certa distância é de 50%. Uma amostra de 100 chutes de fora da área da mesma distância do gol é observada.
A probabilidade de observar entre 35 e 65 chutes certos é, aproximadamente:
- a) menor que 95%;
- b) igual a 99,7%;
- c) menor que 0,1%;
- d) igual a 95%;
- e) menor que 0,3%.
- #254029
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(1,0) 3 -
A sobredispersão, isto é, a variância maior que a média, é uma característica de dados de contagem que não se adequam bem à distribuição de Poisson.
Suponha que os números de gols marcados por um jogador de futebol em dez temporadas tenham sido:
3, 2, 8, 3, 12, 11, 17, 11, 15, 14.
A variância desse conjunto de dados é 19,34.
Sobre a razão R entre a variância observada e a variância esperada sob o modelo Poisson, é correto afirmar que:
- a) R > 2, indicando sobredispersão;
- b) R > 1/2, sem indicação de sobredispersão;
- c) R < 1/2, indicando sobredispersão;
- d) R > 2, sem indicação de sobredispersão;
- e) R < 1/2, sem indicação de sobredispersão.
- #254030
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(1,0) 4 -
Os gastos com combustível de uma empresa têm distribuição normal com média m e variância v. A gerente da empresa quer instituir um procedimento para detectar consumo muito acima ou abaixo do esperado.
Para isso, precisa construir uma regra para detectar outliers.
Isso é comumente feito estabelecendo limites L = Q1 – 1,5 * IQR e U = Q3 + 1,5 * IQR, onde Q1 e Q3 são o primeiro e terceiro quartis, respectivamente, e IQR = Q3 – Q1 é o intervalo interquartil. Valores fora do intervalo (L, U) são considerados outliers.
Sabendo-se que, para a normal padrão, o quantil 25% é, aproximadamente, – 0,67, podem ser considerados outliers:
- a) valores abaixo de m – 0,67 * sqrt(v);
- b) valores acima de m + 4 * 0,67 * sqrt(v);
- c) valores acima de m – 4 * 0,67 * sqrt(v);
- d) valores abaixo de m – 2 * 0,67 * sqrt(v);
- e) valores acima de m + 2 * 0,67 * sqrt(v).
- #254031
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(1,0) 5 -
O tempo de falha de lâmpadas LED de um determinado fabricante pode ser modelado com uma variável aleatória X que segue uma distribuição exponencial com taxa r.
Sobre a probabilidade de observar tempos de falha maiores ou iguais ao coeficiente de variação (cv), é correto afirmar que:
- a) Pr(X > cv) = 1 – e^-r;
- b) Pr(X > cv) = r* e^-1;
- c) Pr(X > cv) = 1 – e^-1;
- d) Pr(X > cv) = r* e^-r;
- e) Pr(X > cv) = 1 – r*e^-r.