Caderno de Questões para concurso IBGE BR 2026 para Analista Censitario de Metodos Quantitativos
- Formato
- Cadernos de Questões
- Órgão
- IBGE
- Cargo
- Analista Censitario de Metodos Quantitativos
- Banca
- AVALIA
- UF
- BR
- Edição do material
- 2026
Preço: R$ 19,90
Sobre este material
Caderno de Questões para concurso IBGE BR 2026 para Analista Censitario de Metodos Quantitativos
Conteúdo programático
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Língua Portuguesa
- Compreensão e interpretação de texto. Significação das palavras: sinônimos, antônimos, homônimos e parônimos. Pontuação. Estrutura e sequência lógica de frases e parágrafos.
- Ortografia oficial. Acentuação gráfica. Classes das palavras. Concordância nominal e verbal. Regência nominal e verbal.
- Emprego dos verbos regulares, irregulares e anômalos. Vozes dos verbos. Emprego dos pronomes. Sintaxe: termos essenciais, integrantes e acessórios da oração.
- Coesão e coerência (referenciação, substituição, repetição, conectores; tempos e modos verbais). Redação e reescrita de comunicados, ofícios e registros operacionais (clareza, objetividade, padrão formal).
- Raciocínio Lógico Quantitativo
- Avaliação da habilidade do candidato em entender a estrutura lógica de relações entre pessoas, lugares, coisas e/ou eventos, deduzir novas informações e avaliar as condições usadas para estabelecer a estrutura dessas relações.
- As questões das provas poderão tratar das seguintes áreas: estruturas lógicas; lógica de argumentação; diagramas lógicos; aritmética; álgebra e geometria básicas.
Analista Censitário de Métodos Quantitativos
- 1. Estatística descritiva e análise exploratória de dados: média, mediana, moda, quartis, resumo de 5 números, variância, desvio padrão, coeficiente de variação, intervalos entre quartis, valores atípicos, elaboração e interpretação de gráficos: gráfico de barras e colunas, gráfico de linhas, histograma, boxplot e ramo e folhas.
- 2. Probabilidade; definições básicas e axiomas, probabilidade condicional e independência, variáveis aleatórias discretas e contínuas, função de distribuição, função de probabilidade, função de densidade de probabilidade, mudança de variável, transformação integral, estatísticas de ordem, esperança e momentos, distribuição de funções de variáveis aleatórias, distribuições: Binomial, Multinomial, Hipergeométrica, Poisson, Uniforme, Normal e Exponencial. 2.1. Distribuições condicionais e independência, esperança condicional, funções geradoras de momentos, lei dos grandes números, teorema central do limite, distribuições amostrais.
- 3. Inferência Estatística – métodos de estimação pontual: método dos momentos e método da máxima verossimilhança, propriedades dos estimadores, estimação por intervalos, testes de hipóteses simples e compostas, nível de significância e potência do teste, viés do teste, testes t de Student, testes qui-quadrado – de aderência e de independência e de homogeneidade em tabelas de contingência, teste da razão de verossimilhanças, noções de inferência bayesiana: teorema de Bayes, distribuição a priori e a posteriori, análise conjugada, estimação pontual.
- 4. Técnicas de Amostragem: amostragem aleatória simples, tamanho de amostra, estimadores de razão e regressão, amostragem estratificada, amostragem sistemática, amostragem de conglomerados, métodos de seleção com probabilidades desiguais.
- 5. Modelos lineares: correlação, regressão linear simples e múltipla, estimação dos parâmetros do modelo: método de mínimos quadrados e método da máxima verossimilhança, inferência na regressão, análise de resíduos, testes para autocorrelação serial e heterocedasticidade, análise da variância, diagnósticos de qualidade do ajuste.
- 6. Modelos Lineares Generalizados: família exponencial, componentes do modelo linear generalizado, especificação funcional através de Box-Cox, inferência em modelos lineares generalizados, teste de especificação (RESET), estatísticas de teste da adequação de modelos, modelos para variáveis resposta binárias e dados de contagem.
- 7. Modelos para Séries Temporais – estacionariedade, função de autocorrelação, função de autocorrelação parcial, modelos ARIMA, identificação e estimação de modelos ARIMA, modelos de decomposição de séries temporais: componentes de tendência, ciclo e sazonalidade, estimação das componentes por média móvel.
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