A2 MODELAGEM COMPUTACIONAL UVA

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08/07/22, 00:53 Ilumno
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Local: Sala 1 - Botafogo - Prova On-line / Andar / Polo UVA Botafogo / POLO UVA BOTAFOGO - RJ 
Acadêmico: EAD-IL10344-20222A
Aluno: WALLACE FABIANO PEREIRA 
Avaliação: A2-
Matrícula: 20212300881 
Data: 30 de Junho de 2022 - 08:00 Finalizado
Correto Incorreto Anulada  Discursiva  Objetiva Total: 9,50/10,00
1  Código: 35489 - Enunciado: "Métodos para coleta de dados: é hora de conhecê-losTer à mão
dados e informações relevantes é essencial para tomar boas decisões nos negócios. Para obter
dados precisos e confiáveis, você precisa conhecer métodos de pesquisa adequados a cada
necessidade. Neste artigo vamos mostrar alguns ótimos métodos para coletar dados para a sua
empresa.A coleta de dados é a abordagem sistemática para coletar e medir informações de
diversas fontes para entender uma área de interesse específica. Nos negócios, é muito
importante conhecer a indústria em que você atua, os seus clientes e os seus concorrentes para
entender o que cada um está fazendo. Dessa forma, a coleta de dados é essencial para
desenvolver produtos valiosos e atraentes e para tomar boas decisões para a empresa. Ter um
sistema apropriado para isso é muito útil para coletar e apresentar dados valiosos que te
ajudarão a identificar problemas em toda a empresa e a implementar as soluções corretas para
cada situação."(Fonte: http://www.mydatascope.com/blog/pt/2018/09/25/conheca-os-
diferentes-metodos-de-coleta-de-dados/. Acesso em: 9 jun. 2019.)
Suponha que você é o líder de uma equipe para definir a metodologia de coleta de dados para
um projeto de implantação de uma fábrica automotiva no parque industrial de uma grande
capital. Procura-se definir um "nicho" de mercado e o possível valor com que o novo produto
possa vir a ser ofertado. Com base nisso, indique qual ou quais as metodologias devem ser
utilizadas e sua respectiva justificativa.
 a) Utilizaria 2 (duas). Técnica de coleta-01 - Realização de simulação: para buscar o menor
custo de produção e colocar um carro com valor competitivo no mercado; Técnica de coleta-02 -
Uso de pesquisa de mercado: avaliar o gosto do consumidor e definir o modelo de carro que o
mercado está esperando e qual o espaço de mercado para a colocação do novo produto.
 b) Uso de levantamento ou pesquisa de mercado: bastante empregado pelos órgãos de
pesquisa. Com esta técnica procura-se saber qual modelo de carro o mercado está esperando.
Com isso, tem-se o investimento a ser feito para a implantação da instalação fabril, buscando-se
a melhor realização da implementação custo x benefício.
 c) Utilizaria a realização de simulação: simuladores de planta industrial automotiva para
buscar o menor custo de produção e colocar um carro com valor competitivo no mercado; com
base nesta simulação, poderia entender qual deve ser o produto lançado em função do
investimento a ser feito. Caso não seja possível, podemos utilizar comparação com outros
mercados similares.
 d) Antes de se definir a técnica, o importante é saber se o mercado irá precisar ou ter espaço
para este novo modelo de carro, devido à saturação do trânsito nas grandes cidades. Talvez a
melhor alternativa seja produzir patinetes, visto ser um mercado em desenvolvimento e com
oportunidades nas grandes cidades, com vistas à mobilidade urbana e à sustentabilidade.
 e) Utilizaria 2 (duas). Técnica de coleta-01 - Estudo observacional: observar as opções dos
clientes, verificar a partir da mídia especializada quais os modelos mais vendidos. Técnica de
coleta-02 - Realização de experimento: montar uma fábrica-protótipo para levantamento dos
custos e definir o produto a ser oferecido ao mercado.
Alternativa marcada:
a) Utilizaria 2 (duas). Técnica de coleta-01 - Realização de simulação: para buscar o menor custo
de produção e colocar um carro com valor competitivo no mercado; Técnica de coleta-02 - Uso de
pesquisa de mercado: avaliar o gosto do consumidor e definir o modelo de carro que o mercado
está esperando e qual o espaço de mercado para a colocação do novo produto.
2,00/ 2,00
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Justificativa: Resposta correta:Utilizaria 2 (duas). Técnica de coleta-01 - Realização de
simulação: para buscar o menor custo de produção e colocar um carro com valor competitivo no
mercado; Técnica de coleta-02 - Uso de pesquisa de mercado: avaliar o gosto do consumidor e
definir o modelo de carro que o mercado está esperando e qual o espaço de mercado para a
colocação do novo produto. Correta. O objetivo é a implantação de uma Fábrica de Automóveis,
e uma simulação da planta industrial, combinada com a pesquisa de mercado, fará com que se
tenha uma proposta bastante eficaz para os investidores, com dados concretos, que venham
estimulá-los a fazer efetivamente o investimento. 
Distratores:Utilizaria 2 (duas). Técnica de coleta-01 - Estudo observacional: observar as opções
dos clientes, verificar a partir da mídia especializada quais os modelos mais vendidos. Técnica de
coleta-02 - Realização de experimento: montar uma fábrica-protótipo para levantamento dos
custos e definir o produto a ser oferecido ao mercado. Errada. O estudo observacional nos levaria
a uma técnica de pesquisa de mercado, que é mais objetiva e produz dados mais fidedignos. A
montagem de uma fábrica-protótipo tem um custo elevado, em uma simulação os custos são
bem menores e os resultados são bem próximos.Utilizaria a realização de simulação:
simuladores de planta industrial automotiva para buscar o menor custo de produção e colocar
um carro com valor competitivo no mercado; com base nesta simulação, poderia entender qual
deve ser o produto lançado em função do investimento a ser feito. Caso não seja possível,
podemos utilizar comparação com outros mercados similares. Errada. Com a simulação,
teríamos o valor da planta industrial, mas qual o carro a ser produzido? Por isso, uma pesquisa
de mercado é fundamental.Uso de levantamento ou pesquisa de mercado: bastante empregado
pelos órgãos de pesquisa. Com esta técnica procura-se saber qual modelo de carro o mercado
está esperando. Com isso, tem-se o investimento a ser feito para a implantação da instalação
fabril, buscando-se a melhor realização da implementação custo x benefício. Errada.
Somente esta técnica não seria suficiente para se levantar o quanto seria o custo do veículo a ser
produzido, pois precisa-se fazer uma simulação da planta industrial.Antes de se definir a técnica,
o importante é saber se o mercado irá precisar ou ter espaço para este novo modelo de carro,
devido à saturação do trânsito nas grandes cidades. Talvez a melhor alternativa seja produzir
patinetes, visto ser um mercado em desenvolvimento e com oportunidades nas grandes cidades,
com vistas à mobilidade urbana e à sustentabilidade. Errada. Fugiu totalmente ao propósito da
pergunta, pois você foi contratado para um parecer específico de implantação de uma nova
planta industrial, e não para a avaliação dos modais de transporte nas grandes cidades.
2  Código: 35488 - Enunciado: Segundo Chwif e Medina (2015), podemos resumir o
desenvolvimento de um modelo de simulação em três grandes etapas: Etapa 1: Discussão com
especialista.Etapa 2: Utilização de ferramentas de simulação.Etapa 3: Avaliação dos
resultados.Sua empresa contratou três consultorias para emitir propostas sobre o projeto de
expansão de sua fábrica, prevista para o planejamento trienal 2020/2021/2022. As consultorias
apresentaram a metodologia de desenvolvimento do projeto, conforme a seguir:Consultoria I:
Levantamento dos objetivos e definição do sistema, o modelo abstrato, o modelo conceitual,
aonde temos os dados de entrada e a representação do modelo, a experimentação do modelo, a
análise de resultados e se os objetivos não forem atingidos, a redefinição do modelo.ConsultoriaII: Levantamento do modelo computacional propriamente dito, com a implementação do
modelo e a sua verificação e validação e o modelo operacional, a experimentação do modelo, a
análise de resultados e se os objetivos não forem atingidos, a redefinição do modelo e ao final os
testes operacionais.Consultoria III: A experimentação do modelo, a análise de resultados e, se os
objetivos não forem atingidos, a redefinição do modelo, levantamento do modelo
computacional propriamente dito, com a implementação do modelo e a sua verificação e
validação e o modelo operacional. 
Como responsável pela seleção das propostas apresentadas, indique qual você escolheria e qual
apresentou a melhor justificativa.
 a) Todas as consultorias apresentaram propostas que são aderentes ao modelo proposto
por Chwif e Medina, devendo a decisão ser tomada pela proposta de menor custo.
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 b) A consultoria I apresenta a melhor proposta de metodologia, pois ela segue a sequência
das etapas apresentadas por Chwif e Medina, com um adicional de reavaliação caso os objetivos
não forem atingidos.
 c) A consultoria III apresenta a melhor proposta de metodologia, pois ela segue a sequência
das etapas apresentadas por Chwif e Medina, com um adicional de reavaliação caso os objetivos
não forem atingidos.
 d) A consultoria II apresenta a melhor proposta de metodologia, pois ela segue a sequência
das etapas apresentadas por Chwif e Medina, com um adicional de reavaliação caso os objetivos
não forem atingidos.
 e) Nenhuma das consultorias apresentou propostas coerentes com o modelo proposto por
 Chwif e Medina, o que leva a empresa a buscar novas propostas com outras consultorias.
Alternativa marcada:
b) A consultoria I apresenta a melhor proposta de metodologia, pois ela segue a sequência das
etapas apresentadas por Chwif e Medina, com um adicional de reavaliação caso os objetivos não
forem atingidos.
Justificativa: Resposta correta: A consultoria I apresenta a melhor proposta de metodologia,
pois ela segue a sequência das etapas apresentadas por Chwif e Medina, com um adicional de
reavaliação caso os objetivos não forem atingidos.Esta é a sequência correta: levantamento dos
objetivos e definição do sistema, o modelo abstrato, o modelo conceitual, aonde temos os dados
de entrada e a representação do modelo, a experimentação do modelo, a análise de resultados. A
revisão é uma etapa adicional e bastante importante, caso tenha problemas na solução
apresentada e, se os objetivos não forem atingidos, a redefinição do modelo. 
Distratores:A consultoria II apresenta a melhor proposta de metodologia, pois ela segue a
sequência das etapas apresentadas por Chwif e Medina, com um adicional de reavaliação caso os
objetivos não forem atingidos. Errada. Essa sequência está incompleta e invertida, pois o correto
é iniciar com o levantamento dos objetivos: levantamento do modelo computacional
propriamente dito, com a implementação do modelo e a sua verificação e validação e o modelo
operacional, a experimentação do modelo, a análise de resultados e, se os objetivos não forem
atingidos, a redefinição do modelo e, ao final, os testes operacionais.A consultoria III apresenta a
melhor proposta de metodologia, pois ela segue a sequência das etapas apresentadas por Chwif
e Medina, com um adicional de reavaliação caso os objetivos não forem atingidos. Errada. Essa
sequência está totalmente errada, pois o correto é iniciar com o levantamento dos objetivos, e
ela começa experimentando um modelo que ainda não foi criado: a experimentação do modelo,
a análise de resultados e, se os objetivos não forem atingidos, a redefinição do modelo,
levantamento do modelo computacional propriamente dito, com a implementação do modelo e
a sua verificação e validação e o modelo operacional.Nenhuma das consultorias apresentou
propostas coerentes com o modelo proposto por Chwif e Medina, o que leva a empresa a buscar
novas propostas com outras consultorias. Errada. Possui uma proposta que está correta:
a consultoria I.Todas as consultorias apresentaram propostas que são aderentes ao modelo
proposto por Chwif e Medina, devendo a decisão ser tomada pela proposta de menor custo.
Errada. Somente a consultoria I possui uma proposta que atende aos critérios estabelecidos,
além de nenhuma informação de custos ter sido apresentada.
3  Código: 35486 - Enunciado: A coleta dos dados, via de regra, é feita sobre uma amostragem dos
dados de uma dada população. O tamanho da amostra será definido pela dificuldade na
obtenção do dado e a precisão que se deseja para o resultado final. Se existir alguma suspeita de
que os dados mudam em função do horário ou do dia da coleta, a coleta deve ser refeita para
outros horários e dias. Na modelagem de dados, vale a regra: toda suspeita deve ser comprovada
ou descartada estatisticamente.Existem situações em que medidas discrepantes, chamadas de
outliers, devem ser desprezadas, pois os valores estão muito fora dos valores apresentados pelas
demais medidas coletadas. Identifique as duas situações em que esse fato pode ocorrer.
 a) Eventos acima do valor e eventos abaixo do valor.
0,50/ 0,50
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 b) Coleta com erro 10% maior e coleta com erro 10% menor.
 c) Erro incremental e erro residual.
 d) Erro na coleta de dados e eventos raros.
 e) Coleta atípica e evento típico.
Alternativa marcada:
d) Erro na coleta de dados e eventos raros.
Justificativa: Resposta correta: Erro na coleta de dados e eventos raros.Erro na coleta de dados:
esse tipo de outlier é o mais comum, principalmente quando o levantamento de dados é feito
manualmente, conforme no exemplo a seguir (valores marcados em vermelho).Eventos raros:
nada impede que situações totalmente atípicas ocorram na nossa coleta de dados, como uma
temperatura próxima a 0°C na cidade do Rio de Janeiro, no verão, ou uma temperatura de 40°C
no inverno, em São Joaquim, Sul do Brasil. 
Distratores:Eventos acima do valor e eventos abaixo do valor. Errada. Para ser acima ou abaixo,
tem-se de saber qual o afastamento desses valores da média e do desvio padrão para serem
considerados outliers.Erro incremental e erro residual. Errada. Termos utilizados em tratamento
de erros, e não em tratamento de dados.Coleta com erro 10% maior e coleta com erro 10%
menor. Errada. O valor de 10% de um valor médio não caracteriza outliers.Coleta atípica e evento
típico. Errada. Não há definição dos termos coleta atípica ou evento típico na coleta de dados.
4  Código: 35484 - Enunciado: Segundo Larson e Faber (2010, p. 3), “estatística é uma ciência que
coleta, organiza, analisa e interpreta dados para tomada de decisões”.Um grande grupo
educacional, com sede no Rio de Janeiro (RJ), possui 200 mil alunos matriculados em todo o
Brasil. 40% estão no Ensino Fundamental (1º a 9º ano), 25% no Ensino Médio e o restante no
Ensino Superior. Independentemente dos níveis, as mulheres são sempre a maioria, mantendo
uma relação de 60% para 40% de homens. A partir dos dados apresentados, calcule as
populações e amostras nos diversos níveis.
 a) População: Fundamental: 80 mil; Médio: 50 mil; Superior: 70 mil. Amostra: Fundamental:
 (Mulher: 48 mil/Homem: 32 mil); Médio: (Mulher: 30 mil/Homem: 20 mil); Superior: (Mulher: 42
mil/Homem: 28 mil).
 b) População: Fundamental: 60 mil; Médio: 60 mil; Superior: 80 mil.Amostra: Fundamental:
(Mulher: 36 mil/Homem: 24 mil); Médio: (Mulher: 36 mil/Homem: 24 mil); Superior:(Mulher: 18
mil/Homem: 32 mil).
 c) População: Fundamental: 70 mil; Médio: 50 mil; Superior: 80 mil.Amostra: Fundamental:
(Mulher: 42 mil/Homem: 10 mil); Médio: (Mulher: 30 mil/Homem: 20 mil); Superior:(Mulher: 48
mil/Homem: 20 mil). 
 d) População: Fundamental: 50 mil; Médio: 80 mil; Superior: 70 mil.Amostra:Fundamental:
(Mulher: 30 mil/Homem: 20 mil); Médio: (Mulher: 48 mil/Homem: 32 mil); Superior:(Mulher: 42
mil/Homem: 80 mil).
 e) População: Fundamental: 60 mil; Médio: 80 mil; Superior: 60 mil.Amostra: Fundamental:
(Mulher: 36 mil/Homem: 24 mil); Médio: (Mulher: 48 mil/Homem: 32 mil); Superior:(Mulher: 36
mil/Homem: 24 mil).
Alternativa marcada:
a) População: Fundamental: 80 mil; Médio: 50 mil; Superior: 70 mil. Amostra: Fundamental:
 (Mulher: 48 mil/Homem: 32 mil); Médio: (Mulher: 30 mil/Homem: 20 mil); Superior: (Mulher: 42
mil/Homem: 28 mil).
Justificativa: Resposta correta: População: Fundamental: 80 mil; Médio: 50 mil; Superior: 70 mil;
Amostra: Fundamental: (Mulher: 48 mil/Homem: 32 mil); Médio: (Mulher: 30 mil/Homem: 20 mil);
Superior: (Mulher: 42 mil/Homem: 28 mil). População: Fundamental: (40% de 200 mil) = 80 mil;
Médio: (25% de 200 mil) = 50 mil; Superior: (200 mil - (80 mil + 50 mil)) = 70 mil; Amostra:
Fundamental: (Mulher: (60% de 80 mil) = 48 mil/Homem: (80 mil - 48 mil) = 32 mil); Médio:
1,50/ 1,50
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(Mulher: (60% de 50 mil) = 30 mil/Homem: (50 mil - 30 mil) = 20 mil); Superior: (Mulher: (60% de
70 mil) = 42 mil/Homem: (70 mil - 42 mil) = 28 mil). 
Distratores:População: Fundamental: 60 mil; Médio: 60 mil; Superior: 80 mil; Amostra:
Fundamental: (Mulher: 36 mil/Homem: 24mil), Médio: (Mulher: 36 mil/Homem: 24 mil), Superior:
(Mulher: 18 mil/Homem: 32 mil). Errada. População: Fundamental: (40% de 200 mil) = 80 mil, e
não 60 mil; Médio: (25% de 200 mil) = 50 mil, e não 60 mil; Superior: (200 mil - (80 mil + 50 mil)) =
70 mil, e não 80 mil; Amostra: Fundamental: (Mulher: (60% de 80 mil) = 48 mil, e não 36
mil/Homem: (80 mil - 48 mil) = 32 mil), e não 60 mil; Médio: (Mulher: (60% de 50 mil) = 30 mil, e
não 36 mil/Homem: (50 mil - 30 mil) = 20 mil), e não 24 mil; Superior: (Mulher: (60% de 30 mil) =
42 mil, e não 18 mil/Homem: (70 mil - 42 mil) = 28 mil), e não 32 mil.População: Fundamental: 70
mil; Médio: 50 mil; Superior: 80 mil; Amostra: Fundamental: (Mulher: 42 mil/Homem: 10 mil),
Médio: (Mulher: 30 mil/Homem: 20 mil); Superior: (Mulher: 48 mil/Homem: 28 mil). Errada.
População: Fundamental: (40% de 200 mil) = 80 mil, e não 70 mil; Médio: (25% de 200 mil) = 50
mil; Superior: (200 mil - (80 mil + 50 mil)) = 70 mil, e não 80 mil; Amostra: Fundamental: (Mulher:
(60% de 80 mil) = 48 mil, e não 42 mil/Homem: (80 mil - 48 mil) = 32 mil), e não 10 mil; Médio:
(Mulher: (60% de 50 mil) = 30 mil/Homem: (50 mil - 30 mil) = 20 mil); Superior: (Mulher: (60% de
30 mil) = 42 mil/Homem: (70 mil - 42 mil) = 28 mil). População: Fundamental: 50 mil; Médio: 80
mil; Superior: 70 mil; Amostra: Fundamental: (Mulher: 30 mil/Homem: 20 mil); Médio: (Mulher: 48
mil/Homem: 32 mil); Superior: Mulher: 42 mil/Homem: 80 mil). Errada. População: Fundamental:
(40% de 200 mil) = 80 mil, e não 50 mil; Médio: (25% de 200 mil) = 50 mil, e não 80 mil; Superior:
(200 mil - (80 mil + 50 mil)) = 70 mil; Amostra: Fundamental: (Mulher: (60% de 80 mil) = 48 mil, e
não 30 mil/Homem: (80 mil - 48 mil) = 32 mil), e não 20 mil; Médio: (Mulher: (60% de 50 mil) = 30
mil, e não 48 mil/Homem: (50 mil - 30 mil) = 20 mil), e não 32 mil; Superior: (Mulher:(60% de 30
mil) = 42 mil/Homem: (70 mil - 42 mil) = 28 mil), e não 80 mil.População: Fundamental: 60 mil;
Médio: 80 mil; Superior: 60 mil; Amostra: Fundamental: (Mulher: 36 mil/Homem: 24 mil); Médio:
(Mulher: 48 mil/Homem: 32 mil); Superior: (Mulher: 36 mil/Homem: 24 mil). Errada. População:
Fundamental: (40% de 200 mil) = 80 mil, e não 60 mil; Médio: (25% de 200 mil) = 50 mil, e não 80
mil; Superior: (200 mil - (80 mil + 50 mil)) = 70 mil, e não 60 mil; Amostra: Fundamental: (Mulher:
(60% de 80 mil) = 48 mil, e não 36 mil/Homem: (80 mil - 48 mil) = 32 mil), e não 24 mil; Médio:
(Mulher: (60% de 50 mil) = 30 mil, e não 48 mil/Homem: (50 mil - 30 mil) = 20 mil), e não 32 mil;
Superior: (Mulher: (60% de 30 mil) = 42 mil, e não 36 mil/Homem: (70 mil - 42 mil) = 28 mil), e não
24 mil.
5  Código: 35527 - Enunciado: A Simulação (SMC) ou Método de Monte Carlo (MMC) é uma
avaliação estatística quantitativa, na qual se tem uma quantidade enorme de dados aleatórios
que nos levam a resultados bem próximos à realidade e uma análise futura. É uma excelente
ferramenta de predição, muito utilizada nos dias de hoje em diversas áreas. Pensando em um
projeto de Modelagem e Simulação, no qual existem variáveis estocásticas envolvidas, o
MMC/SMC é o mais indicado. Existem várias etapas a serem cumpridas para que o processo de
Modelagem e Simulação possa ser concluído. Aponte a opção que apresente a sequência correta
dos eventos que devem ser relacionados para o desenvolvimento do Modelo do MMC/SMC.
 a) 1. Pensar o problema, objetivando modelá-lo, com umas das ferramentas já estudadas
(Ex.: ACD, Fluxograma, etc.); / 2. Buscar uma solução ótima do problema, que melhor venha
representar a realidade, naquele dado momento; / 3. Buscar valores de ocorrência dos eventos,
ou gerá-los aleatoriamente por meio de alguma ferramenta ou algoritmo; / 4. Ir substituindo
gradativamente as incertezas, a partir de diversas rodadas do modelo criado, buscando avaliar os
diversos resultados.
 b) 1. Pensar o problema, objetivando modelá-lo, com umas das ferramentas já estudadas
(Ex.: ACD, Fluxograma, etc.); / 2. Buscar valores de ocorrência dos eventos, ou gerá-los
aleatoriamente por meio de alguma ferramenta ou algoritmo; / 3. Ir substituindo gradativamente
as incertezas, a partiro de diversas rodadas do modelo criado, buscando avaliar os diversos
resultados; / 4. Buscar uma solução ótima do problema, que melhor venha representar a
realidade, naquele dado momento.
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 c) 1. Buscar uma solução ótima do problema, que melhor venha representar a realidade,
naquele dado momento; /2. Pensar o problema, objetivando modelá-lo, com umas das
ferramentas já estudadas (Ex.: ACD, Fluxograma, etc.); / 3. Buscar valores de ocorrência dos
eventos, ou gerá-los aleatoriamente por meio de alguma ferramenta ou algoritmo; / 4. Ir
substituindo gradativamente as incertezas, a partir de diversas rodadas do modelo criado,
buscando avaliar os diversos resultados.
 d) 1. Buscar uma solução ótima do problema, que melhor venha representar a realidade,
naquele dado momento; /2. Ir substituindo gradativamente as incertezas, por meio de diversas
rodadas do modelo criado, buscando avaliar os diversos resultados; / 3. Pensar o problema,
objetivando modelá-lo, com umas das ferramentas já estudadas (Ex.: ACD, Fluxograma, etc.); / 4.
Buscar valores de ocorrência dos eventos, ou gerá-los aleatoriamente através de alguma
ferramenta ou algoritmo.
 e) 1. Pensar o problema, objetivando modelá-lo, com umas das ferramentas já estudadas
(Ex.: ACD, Fluxograma, etc.); / 2. Buscar uma solução ótima do problema, que melhor venha
representar a realidade, naquele dado momento; / 3. Buscar valores de ocorrência dos eventos,
ou gerá-los aleatoriamente por meio de alguma ferramenta ou algoritmo; / 4. Ir substituindo
gradativamente as incertezas, através de diversas rodadas do modelo criado, buscando avaliar
os diversos resultados.
Alternativa marcada:
c) 1. Buscar uma solução ótima do problema, que melhor venha representar a realidade, naquele
dado momento; /2. Pensar o problema, objetivando modelá-lo, com umas das ferramentas já
estudadas (Ex.: ACD, Fluxograma, etc.); / 3. Buscar valores de ocorrência dos eventos, ou gerá-los
aleatoriamente por meio de alguma ferramenta ou algoritmo; / 4. Ir substituindo gradativamente
as incertezas, a partir de diversas rodadas do modelo criado, buscando avaliar os diversos
resultados.
Justificativa: Resposta correta:1. Pensar o problema, objetivando modelá-lo, com umas das
ferramentas já estudadas (Ex.: ACD,Fluxograma, etc.); / 2. Buscar valores de ocorrência dos
eventos, ou gerá-los aleatoriamente por meio de alguma ferramenta ou algoritmo; / 3. Ir
substituindo gradativamente as incertezas, a partir de diversas rodadas do modelo criado,
buscando avaliar os diversos resultados; / 4. Buscar uma solução ótima do problema, que melhor
venha representar a realidade, naquele dado momento. Correta. Conforme apresentado na
proposta de CHWIF (2015), esta é a sequência correta para o desenvolvimento de uma
modelagem e simulação de Monte Carlo MMC/SMC, que trata de eventos aleatórios.
6  Código: 35496 - Enunciado: O entendimento da diferença entre os regimes transitório e
permanente é muito importante, pois podemos até chegar a conclusões equivocadas, caso a
análise seja feita em um instante em que o sistema não esteja estabilizado.O lançamento de um
dado não viciado é um problema clássico, em que, se o número de lançamentos aumentar,
teremos a média dos lançamentos em torno de 3,5. Baseado nesses conceitos, aponte em qual
das situações a seguir uma análise típica de um sistema em regime transitório seria o Ideal, ou
seja, o que nos levaria a um melhor entendimento do sistema.
 a) Um jogo de roleta, em que se devem escolher o número e a cor e colocar o número de
fichas da aposta sobre o número/cor.
 b) A análise de um eletrocardiograma, em que se buscam avaliar as arritmias cardíacas, em
função das quais o coração não está funcionando em seu regime normal.
 c) A escalada de uma montanha, em que o caminho inicial é o mais importante para se
atingir o objetivo.
 d) O desempenho de um aluno durante uma avaliação, em que o início da avaliação será o
mais importante.
 e) Uma corrida de Fórmula-1, em que a etapa de classificação é a mais importante.
Alternativa marcada:
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b) A análise de um eletrocardiograma, em que se buscam avaliar as arritmias cardíacas, em
função das quais o coração não está funcionando em seu regime normal.
Justificativa: Resposta correta: A análise de um eletrocardiograma, em que se buscam avaliar as
arritmias cardíacas, em função das quais o coração não está funcionando em seu regime
permanente, que é o normal. As arritmias são funcionamentos do coração fora do regime de
funcionamento normal, ou seja, está em um regime transitório, que é o ideal para prever algum
problema mais grave de saúde cardiovascular. 
Distratores:Uma corrida de Fórmula-1, em que a etapa de classificação é mais importante que a
própria corrida. Errada. O que vale é a corrida, pela qual se avalia o carro em regime de operação
durante toda a corrida. A classificação é um regime transitório, mas a pontuação para ser
campeão é durante a corrida.O desempenho de um aluno durante uma avaliação, em que o
início da avaliação será o mais importante. Errada. O desempenho é avaliado durante todo o
teste, o objetivo é o resultado.A escalada de uma montanha, em que o caminho inicial é o mais
importante para se atingir o objetivo. Errada. O objetivo é atingir o topo da montanha e, em todo
o trajeto, a todo momento, as decisões são importantes para o atingimento do objetivo.Um jogo
de roleta, em que se devem escolher o número e a cor e colocar o número de fichas da aposta
sobre o número/cor. Ganha o valor que bater com o da roleta quando ela parar. Errada. É um
jogo de variáveis aleatórias, em que não há a caracterização de regimes permanentes e
transitórios.
7  Código: 35485 - Enunciado: A estatística descritiva é o ramo da estatística que visa sumarizar e
descrever qualquer conjunto de dados. Temos algumas definições importantes, tais como:
desvio é a diferença entre cada entrada e a média simples do conjunto; variância é uma medida
de dispersão e é usada também para expressar o quanto um conjunto de dados se desvia da
média; e o desvio padrão – DP é definido como a raiz quadrada da variância – V.Quando não
conhecemos o modelo de distribuição, aplicamos o teorema de Chebychev.A partir dos dados da
Tábua de Mortalidade (IBGE), constatou-se que mulheres vivem em média mais do que homens.
Enquanto a expectativa de vida dos homens é de 72,9 anos, a das mulheres atingiu 79,4 anos
(2016). Sabendo-se que o desvio padrão da amostra está em 5,5 anos para os homens e 6,2 anos
para as mulheres, analise as afirmativas e aponte a correta.
 a) As mulheres têm uma expectativa de vida na faixa de 73,2 anos a 85,6 anos e os homens,
na faixa de 67,4 anos a 78,9 anos, considerando que 50% dos dados estarão dentro desses
valores.
 b) As mulheres têm uma expectativa de vida na faixa de 60,8 anos a 98,0 anos e os homens,
na faixa de 56,4 anos a 89,4 anos, considerando que 88,9% dos dados estarão dentro desses
valores.
 c) As mulheres têm uma expectativa de vida na faixa de 79,4 anos a 91,8 anos e os homens,
na faixa de 72,9 anos a 83,9 anos, considerando que 75,0% dos dados estarão dentro desses
valores.
 d) As mulheres têm uma expectativa de vida na faixa de 67,0 anos a 79,4 anos e os homens,
na faixa de 61,9 anos a 72,9 anos, considerando que 88,9% dos dados estarão dentro desses
valores.
 e) As mulheres têm uma expectativa de vida na faixa de 67,0 anos a 91,8 anos e os homens,
na faixa de 61,9 anos a 83,9 anos, considerando que 75,0% dos dados estarão dentro desses
valores.
Alternativa marcada:
b) As mulheres têm uma expectativa de vida na faixa de 60,8 anos a 98,0 anos e os homens, na
faixa de 56,4 anos a 89,4 anos, considerando que 88,9% dos dados estarão dentro desses valores.
Justificativa: Resposta correta: As mulheres têm uma expectativa de vida na faixa de 60,8 anos a
98 anos e os homens, na faixa de 56,4 anos a 89,4 anos, considerando que 88,9% dos dados
estarão dentro desses valores. = 88,9% (3 desvios padrões)Mulheres: σ = 6,2 x 3 = 18,6 anos: Faixa
mulheres: 79,4 +/- 18,6 = (60,8 a 98) anos.Homens: σ = 5,5 x 3 = 16,5 anos: Faixa homens: 72,9 +/-
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16,5 = (56,4 a 89,4) anos. 
Distratores:As mulheres têm uma expectativa de vida na faixa de 79,4 anos a 91,8 anos e os
homens, na faixa de 72,9 anos a 83,9 anos, considerando que 75,0% dos dados estarão dentro
desses valores. Errada. Somente está considerando dois desvios padrões para mais, para homens
e mulheres, e a aplicação do teorema de Chebychev está considerando somente dois desvios
padrões. As mulheres têm uma expectativa de vida na faixa de 67,0 anos a 79,4 anos e os
homens, na faixa de 61,9 anos a 72,9 anos, considerando que 88,9% dos dados estarão dentro
desses valores. Errada. Somente está considerando dois desvios padrões para menos, para
homens e mulheres, e a aplicação do teorema de Chebychev está correta, considerando os três
desvios padrões. As mulheres têm uma expectativa de vida na faixa de 67,0 anos a 91,8 anos e os
homens, na faixa de 61,9 anos a 83,9 anos, considerando que 75,0% dos dados estarão dentro
desses valores. Errada. Está considerando dois desvios padrões para mais e para menos, tanto
para homens como para mulheres, e a aplicação do teorema de Chebychev está considerando
somente dois desvios padrões.As mulheres têm uma expectativa de vida na faixa de 79,2 anos a
85,6 anos e os homens, na faixa de 67,4 anos a 78,9 anos, considerando que 50% dos dados
estarão dentro desses valores. Errada. Está considerando um desvio padrão para mais e para
menos, tanto para homens como para mulheres, e a aplicação do teorema de Chebychev está
errada, pois k>1.
8  Código: 38385 - Enunciado: Um modelo é uma representação do mundo real ou, pelo menos, de
parte dele (minimundo). Depois que a etapa de construção do modelo computacional, a que
mais se aproxima da realidade, estiver concluída, o próximo passo é a verificação do seu
comportamento e a validação, para saber se o modelo desenvolvido é capaz de se representar o
comportamentoreal.Aponte a sequência correta de construção de um modelo computacional:
 a) 1- Modelagem; 2- Implementação; 3- Experimentação; 4- Verificação; 5- Validação; 6-
Validação operacional.
 b) 1- Implementação; 2- Verificação; 3- Experimentação; 4- Validação operacional; 5-
Modelagem; 6- Validação.
 c) 1- Implementação; 2- Modelagem; 3- Validação e verificação; 4- Validação operacional; 5-
Experimentação.
 d) 1- Modelagem; 2- Validação; 3- Implementação; 4- Verificação; 5- Experimentação; 6-
Validação operacional.
 e) 1- Validação operacional; 2- Validação; 3- Implementação; 4- Verificação; 5-
Experimentação; 6- Modelagem.
Alternativa marcada:
d) 1- Modelagem; 2- Validação; 3- Implementação; 4- Verificação; 5- Experimentação; 6- Validação
operacional.
Justificativa: Resposta correta: 1- Modelagem; 2- Validação; 3- Implementação; 4- Verificação; 5-
Experimentação; 6- Validação operacional.Primeiramente, temos de fazer a modelagem (1),
baseada na descrição do minimundo e do problema. Essa etapa deve ser bem elaborada e, em
seguida, validada (2) pelo usuário. Somente depois dessas duas primeiras etapas passamos para
a implementação do modelo (3). Passada essa etapa, entramos na fase de testes de verificação
(5) das conformidades, ou seja, se os requisitos traçados estão sendo atendidos. Em seguida,
passamos para a experimentação (5), já com uma parte do sistema sendo confrontado com o
mundo real. Se as respostas estiverem dentro do previsto, passamos para a última etapa, a
validação operacional (6), que é quando o sistema vai entrar em produção.
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