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Concurso:
SEFAZ-SP
Disciplina:
Estatística
Uma Secretaria da Fazenda estadual recebeu dados de todos os lançamentos de ICMS dos últimos 5 anos (valores, setores econômicos, municípios, regime tributário e situação do contribuinte). Antes de construir modelos preditivos de risco ou definir novas regras de fiscalização, a equipe decide realizar apenas uma etapa sistemática de resumo, visualização e detecção de padrões e outliers nos dados, sem ainda formular hipóteses formais ou treinar modelos. Esse trabalho inicial é caracterizado como
Concurso:
SEFAZ-SP
Disciplina:
Estatística
Uma equipe de fiscalização está construindo um painel para monitorar contribuintes do ICMS. Para cada contribuinte, serão registradas as variáveis:
- Município_Domicílio (município de domicilio tributário).
- Classificação_Risco_Fiscal ((Baixo, Médio, Alto), definida por comitê de risco).
- Valor_Total_Autos_Últimos_12M (valor, em reais, dos autos de infração nos últimos 12 meses).
- Quantidade_Autos_Últimos_12M (número de autos nesse período)
Considerando a distinção entre dados qualitativos/quantitativos, discretos/contínuos e os níveis nominal, ordinal e razão, a classificação mais adequada para orientar a escolha de técnicas estatísticas e de modelagem é:
- Município_Domicílio (município de domicilio tributário).
- Classificação_Risco_Fiscal ((Baixo, Médio, Alto), definida por comitê de risco).
- Valor_Total_Autos_Últimos_12M (valor, em reais, dos autos de infração nos últimos 12 meses).
- Quantidade_Autos_Últimos_12M (número de autos nesse período)
Considerando a distinção entre dados qualitativos/quantitativos, discretos/contínuos e os níveis nominal, ordinal e razão, a classificação mais adequada para orientar a escolha de técnicas estatísticas e de modelagem é:
Uma Administração Tributária desenvolveu um modelo de aprendizado supervisionado para prever o risco de inadimplência tributária de contribuintes, com o objetivo de priorizar ações de fiscalização. Observou-se que o modelo apresenta excelente desempenho no conjunto de treinamento, mas desempenho significativamente inferior quando aplicado a novos contribuintes (conjunto de teste). Nesse caso, está ocorrendo
Fraudes ocorrem, em média, duas vezes por mês em determinado segmento econômico. Assumindo um modelo de Poisson, a probabilidade de ocorrer pelo menos uma fraude em um mês é
Sabe-se que 12% dos contribuintes de uma determinada base são selecionados em uma malha fiscal. Dentre os selecionados, 65% apresentam inconsistências graves, enquanto esse índice é de apenas 4% entre os contribuintes não selecionados. Ao escolher aleatoriamente um contribuinte que apresenta inconsistência grave, a probabilidade aproximada de ele ter sido selecionado na malha fiscal é de