O texto a seguir apresenta uma descrição da vila de São Cristóvão, em Sergipe, feita pelo padre Gonçalo Soares da Franca, em 1724.

Jaz situada esta freguesia entre os dois Rios Vaza-barris e o de Sergipe, que faz barra na Cotinguiba. […] Todo o distrito da Cidade de Sergipe lhe pertencia, hoje pertence a Cotinguiba a paróquia de Nossa Senhora do Socorro, com quem pelo Norte parte a sobredita freguesia de Nossa Senhora da Vitória. Numera pessoas sete mil seiscentos e setenta e seis. Homens mil e seiscentos. Mulheres mil e oitocentos e cinquenta e seis. Criados vinte. Escravos quatro mil e duzentos.
FRANCA,1724 apud MENEZES, W. História da capitania de Sergipe através de textos e documentos. Aracaju: Secretaria de Estado de Educação, do Esporte e da Cultura,2021. p.115. Adaptado.


A descrição feita por Gonçalo Soares da Franca aponta aspectos de uma sociedade

Um banco oferece para seus clientes um seguro residencial. Esse seguro cobre o segurado em caso de danos ao imóvel causados por incêndio, queda de raio, explosão ou queda de aeronaves. W, gerente desse banco, vendeu esse seguro para P e para Q. A probabilidade de P acionar o seguro é de 10%, e a de Q,20%. O fato de P acionar o seguro é independente de Q ter acionado ou não o seguro.
A probabilidade de que o seguro não seja acionado nem por P e nem por Q é de

Existe uma série de métricas que são acompanhadas pelos bancos na gestão de suas carteiras de crédito: taxa de inadimplência, tempo médio de atraso, dentre outras. Monitorar essas métricas e suas evoluções ao longo do tempo é importante, pois é através dessas métricas que o banco pode avaliar se sua carteira de crédito está saudável. Um banco fez um levantamento do número de clientes em atraso e chegou à seguinte Tabela:



A amplitude interquartil dos dias em atraso é de

O setor de Recursos Humanos de um banco está utilizando People Analytics para identificar padrões no desempenho dos funcionários e melhorar a alocação de talentos. Durante uma análise recente, a equipe utilizou dados de avaliações de desempenho (pontuações de 0 a 100) e correlacionou esses dados à quantidade de horas dedicadas a treinamentos no último semestre. J, membro da equipe, construiu um modelo de regressão linear para prever a pontuação de um funcionário na avaliação de desempenho (Y), em função do número de horas dedicadas a treinamentos no último semestre (X), obtendo o modelo a seguir.

Ŷ = 50 + 0,5 X
Ele verificou que o modelo atende a todas as premissas do modelo de regressão linear.
A pontuação esperada de um funcionário que dedicou 60 horas a treinamento no último semestre é

Um banco implementou um sistema de detecção de fraudes para monitorar transações realizadas com seu cartão de crédito. O sistema utiliza modelos probabilísticos para identificar transações suspeitas, com base em padrões históricos.
Os analistas sabem que:
• Apenas 1% de todas as transações são fraudulentas.
• Quando uma transação é fraudulenta, o sistema a classifica como “suspeita” em 95% dos casos (taxa de acerto).
• Quando uma transação não é fraudulenta, o sistema ainda a classifica como “suspeita” em 5% dos casos (falso positivo).



Se o sistema classificou uma transação como suspeita, a probabilidade de ela realmente ser fraudulenta é de, aproximadamente,