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A tabela a seguir relaciona número de semanas de treinamento em determinada atividade laboral e a produtividade alcançada. Sabe-se que essas variáveis são correlacionadas com coeficiente de 0,9465. Supondo que um funcionário passe por 40 semanas de treinamento, a produtividade prevista seria de aproximadamente:

A
180
B
190
C
201
D
212
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Uma variável aleatória contínua X apresenta distribuição normal com média 40 e desvio padrão igual a 3. Determine os valores de X para os seguintes valores de Z:

A
0,10
B
2,00
C
0,75
D
–2,53
E
–3,00
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A associação estabelecida entre campos comuns de duas tabelas criando estabelecimento de correspondência entre registros de diferentes tabelas é chamado de:

A

Query.

B

Relacionamento.

C

Correto.

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Questão 5 (ENEM 2015): De acordo com o relatório 'O estado do mundo 2014', as áreas urbanas no mundo devem crescer aproximadamente duas vezes e meia até 2030. Segundo o estudo, a urbanização, ou seja, o crescimento das cidades, é um dos fenômenos mais significativos do século XXI. Esse processo, no entanto, traz consigo desafios relacionados ao uso do espaço e à distribuição dos recursos. O crescimento urbano traz impactos para o meio ambiente e para a vida das pessoas, tais como:

A

redução das desigualdades sociais e acesso à educação.

B

diminuição do consumo de recursos naturais e aumento da área rural.

C

aumento da poluição atmosférica e ampliação da infraestrutura urbana.

D

estímulo ao transporte público e diminuição dos congestionamentos.

E

preservação dos ecossistemas e redução do uso de combustíveis fósseis.

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O produto alimentar é feito num único lote semanal de 100 toneladas, não havendo perdas de peso durante a fabricação. O objetivo do fabricante é minimizar as despesas semanais. Nessas condições, a quantidade ótima de compras dos elementos é:

A
utilizar apenas 100 toneladas do elemento B.
B
utilizar apenas 100 toneladas do elemento A.
C
utilizar apenas 100 toneladas do elemento C.
D
utilizar 30 toneladas do elemento A e 70 do elemento C.
E
utilizar 35 toneladas do elemento A, 40 do elemento B e 25 do elemento C.
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Um fazendeiro está estudando a divisão de sua propriedade nas seguintes atividades produtivas: A (Arrendamento) – Destinar certa quantidade de alqueires para a plantação de cana-de-açúcar a uma usina local que se encarrega da atividade e paga o aluguel da terra a $ 300,00 por alqueire por ano. P (Pecuária) – Usar outra parte para a criação de gado de corte. A recuperação das pastagens requer adubação (100 ext{ kg} por alqueire) e irrigação (200.000 ext{ litros} de água por alqueire) por ano. O lucro estimado nessa atividade é de $ 400,00 por alqueire no ano. S (Plantio de Soja) – Usar a terceira parte para o plantio de soja. Essa cultura requer 200 ext{ kg} de adubo por alqueire e 75.000 ext{ litros} de água por alqueire para irrigação por ano. O lucro estimado nessa atividade é de $500,00 por alqueire no ano. As disponibilidades de recursos por ano são: 12.750.000 ext{ litros} de água, 14.000 ext{ kg} de adubo, 100 alqueires de terra. Quantos alqueires ele deverá destinar a cada atividade para proporcionar o melhor retorno? (Usar o Solver para o cálculo).

A
40 alqueires para arrendamento e 60 para plantação de soja.
B
30 alqueires para arrendamento, 20 para pecuária e 50 para plantação de soja.
C
30 alqueires para pecuária e 70 para plantação de soja.
D
30 alqueires para arrendamento e 70 para plantação de soja.
E
100 alqueires para arrendamento.
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Considere:
preço do material 1 (p1): R$400,00
preço do material 2 (p2): R$ 500,00
produção máxima do material 1 (x1): 30 peças
produção máxima do material 2 (x2): 90 peças.
Sabemos que a produção total não pode ultrapassar a 100 peças. Assinale a ÚNICA alternativa que representa convenientemente esta restrição:
A
p_1 + p_2 < 100
B
x_1 + x_2 \leq 100
C
p_1 \cdot x_1 + p_2 \cdot x_2 < 1400
D
p_1 + p_2 \geq 900
E
p_2 \cdot x_2 > 120
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Seja o seguinte pseudocódigo que permite saber se uma pessoa pode ou não comprar bebida alcoólica:

Indique a alternativa que apresenta o programa em Python que implementa corretamente este algoritmo.

A
idade = input ("entre com a sua idade")) if (idade>=18): print('Você é maior, pode beber')
B
i = int(input()) if (idade>=18): print('maior') else: print('menor')
C
idade = input ("entre com a sua idade")) if (idade>=18): print('Você é maior, pode beber') else: print('Você é menor, pode beber')
D
idade = eval(input("entre com a sua idade") if (idade>=18): print('Você é maior, pode beber')
E
idade = eval(input("entre com a sua idade")) if (idade>=18): print('Você é maior, pode beber') else: print('Você é menor, não pode')
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O gerente de logística de uma transportadora defende a tese de que os veículos de sua frota apresentam consumo de combustível variável de acordo com o tempo de intervalo entre manutenções. Para tanto, montou uma tabela com dados que relacionavam o tempo sem manutenção do veículo (em dias) e o consumo que ele apresentava (em quilômetros por litro), mostrada a seguir:

A
Não existe correlação entre essas duas variáveis, visto que o coeficiente de correlação é igual a 0,097.
B
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é negativa forte com coeficiente de correlação igual a -0,907.
C
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é positiva forte com coeficiente de correlação igual a 0,907.
D
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é positiva forte com coeficiente de correlação igual a 0,858.
E
Existe correlação entre essas duas variáveis. Ela é negativa média com coeficiente de correlação igual a 0,598.
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O treinamento de algoritmos de inteligência artificial no desenvolvimento de aplicações para assimilação de dados meteorológicos exige o uso de bases de dados representativas de estados atmosféricos. Embora bases de dados sintéticas sejam úteis para treinamento, o uso de bases de dados reais é sempre preferível. Assinale a opção que apresenta a base de dados real que descreve propriedades físicas de uma grande quantidade de situações atmosféricas, e que é utilizada para o treinamento de modelos de temperatura atmosférica.
A
Climate Atmospheric Trends Dataset (CATD).
B
Global Thermographic Profiles Logger (GTPL).
C
Thermodynamic Initial Guess Retrieval (TIGR).
D
Satellite Temperature Scans Dataset (SaTScan).
E
Thermometric Atmosphere Research Dataset (ThermoARD).
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