questões - probabilidade e estátistica

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PROBABILIDADE E 
ESTATÍSTICA
 Æ MÉDIA PARA DADOS NÃO AGRUPADOS
1. (CESGRANRIO – 2018) Em uma avaliação na qual é atribuído 
grau de zero a dez, um hotel obteve média 8 em quarenta e nove 
avaliações. O avaliador seguinte atribuiu ao hotel nota zero. 
Para que a média de notas do hotel passe a ser maior que 8, será 
necessário, no mínimo, a avaliação de mais quantos hóspedes?
a) 1
b) 2
c) 3
d) 4
e) 5
2. (CESGRANRIO – 2016) Os faturamentos de uma empresa nos 
três primeiros trimestres de 2015 foram confirmados e são 
dados a seguir. 
1º Trimestre: R$ 1.000.000,00
2º Trimestre: R$ 3.000.000,00 
3º Trimestre: R$ 5.000.000,00
O faturamento da empresa previsto para o 4º Trimestre é de R$ 
6.000.000,00. A média aritmética dos quatro faturamentos foi 
calculada e considerada como uma previsão em um relatório 
de final de ano, sendo representada por Mprov. A média aritmé-
tica dos quatro faturamentos trimestrais confirmados será 20% 
maior do que Mprov se o faturamento do 4º Trimestre for maior 
do que o previsto em 
a) 20%
b) 25%
c) 40%
d) 50%
e) 80%
3. (CESGRANRIO – 2016) Cinco amigos passaram o final de 
semana juntos em uma pousada. O valor total da conta foi de R$ 
3.720,40, e cada um pagou apenas a parte que lhe cabia, dentre 
as despesas de hospedagem, passeios e frigobar. É necessaria-
mente verdade que
a) algum amigo gastou mais do que R$ 744,05. 
b) cada amigo gastou mais do que R$ 740,05. 
c) algum amigo gastou menos do que R$ 744,00. 
d) cada amigo gastou menos do que R$ 745,00. 
e) algum amigo gastou entre R$ 744,00 e R$ 745,00. 
4. (CESGRANRIO – 2014) Uma equipe de natação é formada por 
10 atletas. A média das idades desses atletas é de 16,2 anos. Na 
última competição, a equipe participou com um atleta a menos 
e, assim, a média das idades dos atletas participantes foi de 16 
anos. Quantos anos tem o atleta que não participou da última 
competição?
a) 18.
b) 20.
c) 22.
d) 24.
e) 26.
5. (CESGRANRIO – 2012) Com base no potencial de vendas, uma 
distribuidora de lubrificantes dividiu os seus clientes em duas 
classes: postos de combustíveis e oficinas mecânicas. Na região 
de atuação da distribuidora, existem 238 postos de combustí-
veis e 124 oficinas. Considerando que cada posto tem 4 visitas 
programadas por mês e as oficinas apenas 2 e que o número 
médio de visitas feitas por um vendedor, para as duas classes 
de clientes, é de 80 por mês, qual o número ideal de vendedores 
que a distribuidora deve manter em sua equipe?
a) 8
b) 12.
c) 15.
d) 16.
e) 24.
6. (CESGRANRIO – 2012) A média aritmética das notas dos 110 
aprovados em um concurso foi 6,08. Mas os candidatos do sexo 
masculino saíram-se melhor: a média aritmética das notas 
obtidas pelos homens foi 6,6, enquanto a média das mulheres 
foi 5,5. Quantos homens foram aprovados nesse concurso?
a) 52.
b) 54.
c) 56.
d) 58.
e) 62.
7. (CESGRANRIO – 2010) Os 24 alunos de uma turma fizeram 
prova de Matemática. Após a correção, o professor efetuou 
alguns cálculos e concluiu que a média da turma foi 6,30. Quan-
do o professor entregou as provas, João, cuja nota havia sido 
5,20, pediu revisão da prova. A prova de João foi recorrigida e 
sua nota, alterada, o que fez com que a média da turma subisse 
para 6,35. Houve essa alteração porque a nota de João passou 
a ser
a) 5,25.
b) 5,70.
c) 5,85.
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qualquer título, a sua reprodução, cópia, divulgação ou distribuição, sujeitando-se aos infratores à responsabilização civil e criminal.
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d) 6,20.
e) 6,40.
 Æ MÉDIA PARA DADOS EM CLASSE
8. (CESGRANRIO – 2015) O proprietário de uma firma de higie-
nização de automóveis pretende expandir as instalações para 
fazer face ao aumento de sua produção. Ele contratou uma con-
sultoria que verificou o seguinte perfil de demanda diária por 
seus serviços:
A consultoria recomendou-lhe expandir as instalações visan-
do a atender 120% da demanda média mais 25%, de modo a 
enfrentar sazonalidades. Sabendo que cada box de higieniza-
ção processa 7 veículos por dia, qual a capacidade exigida para a 
empresa, em termos de número de boxes instalados?
a) 7
b) 10.
c) 12.
d) 15.
e) 17.
 Æ MÉDIA PONDERADA
9. (CESGRANRIO – 2018) Sabe-se que 30% dos clientes de um 
banco são do sexo masculino e os 70% restantes são do sexo 
feminino. Entre os clientes do sexo masculino, a média do tem-
po de vínculo com o banco é igual a 4 anos e, entre os clientes 
do sexo feminino, é igual a 6 anos. Considerando-se todos os 
clientes, de ambos os sexos, qual é a média do tempo de vínculo 
de cada um com o banco?
a)5 anos
b) 5,3 anos.
c) 6 anos.
d) 5,4 anos.
e) 5,7 anos.
 Æ MÉDIA HARMÔNICA
10. (CESGRANRIO – 2010) Considere que tenha sido realizado 
um levantamento do tempo gasto para o abastecimento dos 
carros em um posto de combustíveis. Foi escolhida aleatoria-
mente uma amostra de 4 carros em um determinado posto e 
observado o tempo que gastavam para abastecer. O resultado, 
em minutos, foi o seguinte : 5; 2 ; 10 e 5. Qual a média harmônica 
do tempo gasto para o abastecimento dos carros neste posto?
a) 0,05.
b) 0,25.
c) 1
d) 4
e) 5,5.
 Æ QUANTIS (MEDIANA, QUARTIL, DECIL, 
PERCENTIL) E INTERPOLAÇÃO LINEAR DA 
OGIVA
11. (CESGRANRIO – 2018) A Tabela a seguir mostra a distribuição 
de pontos obtidos por um cliente em um programa de fidelida-
de oferecido por uma empresa.
A mediana da pontuação desse cliente é o valor mínimo para 
que ele pertença à classe de clientes “especiais”. Qual a redu-
ção máxima que o valor da maior pontuação desse cliente pode 
sofrer sem que ele perca a classificação de cliente “especial”, se 
todas as demais pontuações forem mantidas?
a) cinco unidades.
b) quatro unidades.
c) uma unidade.
d) duas unidades.
e) três unidades.
12. (CESGRANRIO – 2012) Os dados a seguir representam os 
valores de glóbulos brancos (em mil) coletados de 10 pacientes 
de um hospital pela manhã: 7, 7, 35, 8, 9, 1, 10, 9, 12, 7. Sobre esses 
dados, tem-se que a mediana é
a) 5, e os valores 1 e 35 são os únicos outliers dos dados. 
b) 5, e o valor de 35 é o único outlier dos dados. 
c) 5, e não há outliers nos dados. 
d) 8,5, e o valor de 35 é o único outliers dos dados. 
e) 8,5, e o valores 1 e 35 são os únicos outliers dos dados. 
13. (CESGRANRIO – 2012) A tabela apresenta uma distribuição 
hipotética. Não há observações coincidentes com os limites das 
classes.
A melhor estimativa para o terceiro quartil da distribuição é, 
aproximadamente, de
a) 34,75.
b) 34,9.
c) 35.
d) 35,75.
e) 35,9.
 Æ MEDIDAS DE POSIÇÃO
14. (CESGRANRIO – 2015) Numa amostra de quatro observa-
ções, a média é 4, a mediana é 3, a moda é 2, e a amplitude total 
é 6. O valor da variância amostral é dado por
a) 2
b) 4
c) 6
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d) 8
e) 10.
15. (CESGRANRIO – 2013) Considere o seguinte conjunto:{15; 17; 
21; 25; 25; 29; 33; 35}
A média, a mediana e a moda desse conjunto de dados são, 
respectivamente, 
a) 1, 2 e 3.
b) 5, 7 e 9.
c) 7, 9 e 5.
d) 25, 25 e 25.
e) 25, 27 e 29.
16. (CESGRANRIO – 2011) Um carteiro decide registrar o núme-
ro de cartas enviadas a um endereço nos últimos 7 dias. No 
entanto, ele se esquece do número de cartas do primeiro dia, 
lembrando- se apenas daqueles correspondentes aos 6 dias 
restantes: 3, 5, 4, 5, 4 e 3, e de que, nos 7 dias considerados,e) select, from e where.
64. (CESGRANRIO – 2010) Em SQL (Structured Query Langua-
ge), um mesmo nome pode ser usado para mais de um atribu-
to, desde que esses atributos estejam em relações diferentes. 
Como exemplo, suponha um banco de dados possuidor das 
relações EMPREGADO e DEPARTAMENTO, e que ambas pos-
suam um atributo denominado NUMERO. Nessas circuns-
tâncias, em uma consulta SQL que referencie os atributos 
NUMERO das duas relações, será necessário qualificar o nome 
do atributo com o nome da relação para prevenir a ambiguida-
de. A sintaxe para a qualificação do atributo NUMERO com a 
relação EMPREGADO é
a) EMPREGADO(NUMERO).
b) EMPREGADO.NUMERO.
c) EMPREGADO[NUMERO].
d) [EMPREGADO][NUMERO]
e) EMPREGADO:NUMERO.
 Æ DEFINIÇÕES E PROPRIEDADES DO SGBD
65. (CESGRANRIO – 2018) Um dos objetivos de um Sistema 
Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) é garantir a integridade 
dos dados armazenados em seus bancos de dados.
Para isto, ele conta com vários recursos, entre os quais
a) a memória cache (ou buffers).
b) o componente que grava os arquivos de dados.
c) o dicionário de dados.
d) o otimizador.
e) os planos de acesso aos dados.
66. (CESGRANRIO – 2016) Em um Sistema Gerenciador de Ban-
co de Dados de uma empresa, criou-se uma tabela de dados, na 
qual não vão poder existir registros iguais.
Uma forma de se implementar esse tipo de restrição é
 a) criar vários campos numéricos, tais como campos com valo-
res inteiros, para evitar ao máximo repetição de valores.
 b) inserir um campo que possa relacionar essa tabela com 
outra, garantindo que cada conexão entre tabelas seja 
única.
 c) retirar todos os campos de valores compostos da tabela, tais 
como endereço, e substituir por campos únicos, tais como 
logradouro, bairro e cidade.
 d) escolher um campo, cujo valor seja único em cada registro, 
para ser a chave de busca dos registros da tabela.
 e) fazer com que os campos da tabela sejam todos multivalora-
dos, com cada um desses valores dependente dos demais.
67. (CESGRANRIO – 2014) No processo de criação de um banco 
de dados relacional, primeiro foram criadas as tabelas onde 
seriam guardados os dados; depois, foi feita a inserção dos 
dados nessas tabelas. Nenhuma outra estrutura auxiliar foi 
criada no banco para melhorar o desempenho além das chaves 
primárias. Após realizar uma simulação de carga, com dados 
e aplicativos reais, o responsável percebeu que uma busca 
importante tentava encontrar uma pessoa pelo número do seu 
título de eleitor, no campo TITELE, que não era uma chave pri-
mária planejada. Essa busca demorava muito, pois o SGBD pre-
cisava procurar em todos os registros até encontrar aquele com 
o número desejado.
Supondo-se que o SGBD suporta visões, índices árvore-B e de 
tabela de espalhamento (hashs), joins e procedimentos arma-
zenados, a maneira de acelerar essa busca ao máximo é criar 
um(a)
a) índice do tipo árvore B no campo TITELE.
b) índice do tipo tabela de espalhamento (hash) no campo 
TITELE.
c) procedimento armazenado no banco de dados que faz a 
busca linear sem necessidade de um programa externo.
d) nova tabela cuja chave primária é TITELE, que será usada 
em uma operação de join, mais tarde, com a tabela original.
e) visão na tabela original, com o campo TITELE, e a chave pri-
mária original.
68. (CESGRANRIO – 2014) O responsável por um SGBD relacional 
que apoiava vários sistemas percebeu que havia problemas de 
desempenho e resolveu criar alguns índices novos. Nenhuma 
aplicação precisou ser alterada, mas todas se beneficiaram des-
sa alteração.
Isso é um exemplo de que tipo de independência de dados for-
necida pelos SGBD?
a) Lógica.
b) Relacional.
c) Conceitual.
d) Externa.
e) Física.
69. (CESGRANRIO – 2013) A independência de dados é uma das 
propriedades dos SGBDs relacionais. Ela é atingida por meio do 
uso de três níveis de abstração de dados, representados usual-
mente na forma dos esquemas
a) lógico, relacional e externo.
b) lógico, conceitual e externo.
c) físico, conceitual e externo.
d) físico, externo e de aplicação.
e) físico, lógico e de aplicação.
70. (CESGRANRIO – 2013) Ao realizar-se a auditoria de um SGBD 
de alta disponibilidade durante um ano, foi detectado que o 
MTBF do sistema era igual a 180 dias, e o MTTR era igual a 2 
horas.
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Qual a disponibilidade do sistema?
a) 0,1%.
b) 1,1%.
c) 78,9%.
d) 98,9%.
e) 99,9%.
71. (CESGRANRIO – 2013) Uma transação é vista por SGBD rela-
cional como uma série de ações.
A lista completa e correta de ações possíveis é
 a) leitura e escrita
 b) leitura, escrita e sincronização
 c) leitura, escrita, cancelamento e efetivação
 d) leitura, escrita, cancelamento, efetivação e sincronização
 e) sincronização, cancelamento e efetivação
72. (CESGRANRIO – 2012) O Sistema Gerenciador de Banco de 
Dados (SGBD) NÃO apresenta a seguinte característica:
a) Procurar armazenar os dados, buscando o melhor apro-
veitamento da memória e visando a recuperá-los de modo 
eficiente.
b) Poder decidir se possui informações suficientes ou não 
para responder a uma consulta aos dados.
c) Saber qual a estrutura interna e de inter-relacionamen-
to entre os dados, de modo a gerir eficientemente o seu 
armazenamento.
d) Descrever as informações a respeito dos dados armaze-
nados — projeção cartográfica, data de criação, fontes de 
dados e autoria — conhecidas como metadados.
e) Permitir a inserção de mapas de uma determinada locali-
dade que contenham nomes ou representações gráficas 
distintos para as mesmas entidades geográficas.
73. (CESGRANRIO – 2012) Sistemas Gerenciadores de Banco 
de Dados são concorrentes quando permitem mais de uma 
transação acessando o Banco de Dados (BD) ao mesmo tempo. 
Considere duas transações A e B, acessando o mesmo Banco de 
Dados. A transação B atualizou uma tupla no tempo t1. No ins-
tante seguinte, t2, a transação A leu essa mesma tupla. No ins-
tante t3, a transação B foi cancelada, e ocorreu um ROLLBACK.
Esse problema de concorrência é denominado
a) atualização perdida.
b) dependência sem commit.
c) análise inconsistente.
d) intenção de bloqueio.
e) nível de isolamento.
74. (CESGRANRIO – 2011) Uma das técnicas empregadas por 
Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados, para implemen-
tar o controle de transações concorrentes, é a utilização de 
bloqueios.
Para garantir a serialização da escala concorrente de várias 
transações, deve(m)-se empregar o(s)
a) protocolo de bloqueio em duas fases (two-phase locking)
b) protocolo de bloqueio em três fases (three-phase commit)
c) protocolo de bloqueio esperar-morrer (wait-die)
d) bloqueios binários compartilhados
e) bloqueios exclusivos
 Æ POSTGRE SQL
75. (CESGRANRIO – 2010) O PostgreSQL é um sistema geren-
ciador de banco de dados objeto-relacional. Um servidor Pos-
tgreSQL pode gerenciar diversos bancos de dados que podem 
ser acessados de várias maneiras. Uma delas consiste na exe-
cução do programa de terminal interativo do PostgreSQL cha-
mado psql, que permite entrar, editar e executar comandos 
SQL interativamente. O programa psql possui vários coman-
dos internos que não são comandos SQL. Eles começam pelo 
caractere de contrabarra, “\”. Com relação a esses comandos, é 
INCORRETO afirmar que
a) \dt lista todas as tabelas do banco de dados acessado por 
psql.
b) \l lista todos os bancos de dados do servidor.
c) \dS lista as tabelas do sistema.
d) \h* mostra a sintaxe para todos os comandos SQL.
e) \x encerra a execução do psql.
 Æ DATA WAREHOUSE E DATA MART
76. (CESGRANRIO – 2018) Em relação ao uso de modelos de 
dados em data warehouses, Inmon (2005) declara que o modelo 
de dados por trás do modelorelacional é em um nível razoavel-
mente alto de abstração, enquanto o modelo de processo por 
trás do modelo multidimensional não é de nenhuma forma 
abstrato.
Nesse contexto, o modelo
a) multidimensional deve ser adotado também para as aplica-
ções de processamento de transações da empresa, pela sua 
forma otimizada.
b) multidimensional é altamente eficiente, podendo, por 
meio de um modelo único, servir a todas as comunidades 
de usuários dentro de uma empresa.
c) relacional é adequado para o acesso de um usuário ou 
comunidade de usuários únicos, por causa de suas otimiza-
ções inerentes.
d) relacional é altamente flexível, mas não tem o desempenho 
otimizado para nenhum usuário.
e) relacional é mais adequado aos data marts, nos níveis de 
departamento ou subdepartamento, onde os dados têm 
escopo menor.
77. (CESGRANRIO – 2018) Ao construir um modelo de dados para 
um data warehouse de sua empresa, um desenvolvedor viu-se 
às voltas com três tabelas relacionais: venda, cliente e vendedor.
Ao fazer uma transformação para o modelo estrela, ele deve 
organizar:
a) venda, como tabela fato. cliente e vendedor, como tabelas 
dimensão.
b) cliente e vendedor, como tabelas fato. venda, como tabela 
dimensão.
c) cliente, como tabela fato. venda e vendedor, como tabelas 
dimensão.
d) vendedor e venda, como tabelas fato. cliente, como tabela 
dimensão.
e) vendedor, como tabela fato. cliente e venda, como tabelas 
dimensão.
78. (CESGRANRIO – 2018) Um Data Warehouse é recomendado 
para armazenar dados
a) sumarizados de um departamento.
b) sumarizados de toda a empresa para apoio à decisão e utili-
zação de ferramentas OLAP.
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c) detalhados de toda a empresa para apoio à decisão e utiliza-
ção de ferramentas OLAP.
d) detalhados gerados por sistemas de informação 
transacionais.
e) históricos detalhados de todas as transações realizadas em 
um determinado período de tempo.
79. (CESGRANRIO – 208) Os sistemas de data warehouse dife-
rem de várias formas dos sistemas transacionais das empresas, 
como, por exemplo, em seu modelo de dados. Para transferir e 
transformar os dados dos sistemas transacionais para os siste-
mas de data warehousing, é comum utilizar, como estratégia, 
a existência de uma camada especial da arquitetura conhecida 
como
a) Data Marts.
b) Data Staging Area.
c) Dimensional Model Area.
d) Presentation Area.
e) Living Sample Area.
80. (CESGRANRIO – 2018) No processo de extração, transforma-
ção e carga (ETL), uma característica da data staging área é a de
a) aderir ao barramento de serviços da organização, de forma 
fisicamente descentralizada.
b) apresentar serviços de consulta e apresentação para usuá-
rios finais dos servidores OLTP.
c) armazenar os dados selecionados provenientes das diver-
sas fontes para serem usados pelo processo.
d) criar uma estrutura normalizada em enterprise data 
warehouses para suportar aplicações OLAP.
e) suportar o processo de engenharia reversa interpretável 
pelo administrador de banco de dados.
81. (CESGRANRIO – 2018) A tomada de decisão nas organiza-
ções pode ser suportada por um conjunto de ferramentas com-
putacionais que refinarão as análises e darão mais segurança 
aos seus clientes gestores. Uma dessas ferramentas é o uso de 
bases de dados dimensionais, os armazéns de dados, ou data 
warehouses.
Uma das características inerentes a esse repositório de dados 
é verificada por
a) diferenciar-se na estrutura de construção dos data marts, 
esses últimos construídos durante o processo de data 
mining.
b) permitir operações de manutenção similares às bases tran-
sacionais, com operações de alteração e remoção de regis-
tros específicos.
c) possibilitar a sua construção a partir de fontes de dados 
tanto internas quanto externas à organização.
d) possuir características atemporais, pelo caráter consolida-
dor de suas estruturas de dados.
e) ser direcionada a aplicações, com foco nos processos de 
negócio organizacionais.
82. (CESGRANRIO – 2018) Na construção de data warehouses é 
possível – e por vezes recomendado – que a equipe projetista 
considere a utilização de diversas fontes de dados. Com isso, 
espera -se melhorar a qualidade das análises a serem realiza-
das, a partir desse data warehouse.
Qual tarefa a seguir listada NÃO corresponde a uma ação de 
preparação de dados nessa etapa?
a) Avaliação estocástica dos metadados.
b) Discretização de atributos numéricos.
c) Imputação de valores ausentes.
d) Seleção de atributos relevantes.
e) Verificação de cálculos inválidos.
83. (CESGRANRIO – 2018) Os metadados têm fundamental 
importância na estrutura de data warehouses por propiciarem 
um uso mais eficiente daquele repositório de dados, já que
a) alteram as tabelas de referência, provenientes do processo 
de extração de dados.
b) balizam a política de recuperação lógica e física a ser adota-
da pelo administrador de dados.
c) permitem que o usuário direcione a análise, pelo conheci-
mento da estrutura dos dados.
d) propiciam a independência de dados, especificada pela 
arquitetura ANSI/SPARC.
e) viabilizam a segurança discricionária de acesso às tabelas 
de dimensões do repositório.
84. (CESGRANRIO – 2018) Em um banco de dados multidimen-
sional, os fatos aditivos
a) não podem ser somados em nenhuma dimensão.
b) podem ser somados apenas para um nível superior de uma 
dimensão, caso haja hierarquia na dimensão.
c) podem ser somados em apenas algumas dimensões.
d) podem ser somados em todas as dimensões.
e) só não podem ser somados na dimensão temporal.
85. (CESGRANRIO – 2018) Para que seja desenvolvido um Data-
warehouse (DW) em uma empresa, é necessário
a) considerar que apenas os dados de origem externa preci-
sam ser tratados por ETL.
b) construir a priori um dicionário de dados que consolide a 
semântica de todos os fatos e dimensões.
c) projetar e construir DWs para um processo-chave da 
empresa.
d) realizar atividades típicas de ETL para integração entre as 
fontes de dados do DW.
e) ter em mente a integração de dados com todos os DWs exis-
tentes na empresa.
86. (CESGRANRIO – 2014) Data Warehouse pode ser conceituado 
como uma coleção de dados orientada por assuntos, integrada, 
assim como
a) não variante no tempo e volátil.
b) não variante no tempo e não volátil.
c) pouco variante no tempo e volátil.
d) variante no tempo e volátil.
e) variante no tempo e não volátil.
87. (CESGRANRIO – 2013) Sejam as seguintes afirmativas sobre 
Data Warehouses:
I. Uma tabela de dimensão contém metadados relativos a 
uma ou mais tabelas de fatos.
II. O esquema floco de neve consiste em uma hierarquia de 
tabelas de fatos que compartilham uma tabela dimensão.
III. Pivoteamento é uma técnica usada para sumarizar dados 
ao longo de uma dimensão.
IV. Drill-down é uma operação usada para prover uma visão 
desagregada dos dados.
Estão corretas APENAS as afirmativas
a) I e III.
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b) I e IV.
c) II e III.
d) II e IV.
e) III e IV.
88. (CESGRANRIO – 2018) Data warehouses são
a) tipicamente multidimensionais.
b) materializados sob demanda.
c) extratos dos bancos de dados subjacentes.
d) visões parciais dos bancos de dados subjacentes.
e) visões normalizadas dos bancos de dados subjacentes.
89. (CESGRANRIO – 2011) Os conceitos e aplicações de data 
warehousee visões de bancos de dados relacionais de sistemas 
transacionais possuem pontos em comum, e, por conta deles, 
eventualmente são erroneamente considerados sinônimos. 
Uma das diferenças entre visões de bancos de dados relacio-
nais e data warehouses reside no fato de que visões relacionais 
de bancos de dados transacionais
a) implementam como uma de suas componentes a dimensão 
tempo, que nem sempre está presente em data warehouses.
b) permitem a combinação dinâmica de seus dados, em dife-
rentes perspectivas, pela aplicação de operações pivoting e 
roll up.
c) podem ser indexadas, ao contrário de data warehouses, 
que, por sua característica multidimensional, são armaze-
nados em árvores AVL.
d) podem, diferentemente de data warehouses, ser imple-
mentadas com técnicas top down e bottom up.
e) possuem estados com conteúdo dinâmico, já que elas 
dependem dos estados das relações que referenciam, dife-
rentemente de data warehouses, de natureza não volátil.
90. (CESGRANRIO – 2011) Entre os requisitos que devem ser 
levantados na construção de um data warehouse se inclui a 
latência de dados, que descreve a(o)
a) rapidez de entrega dos dados ao usuário final.
b) rapidez da carga inicial do data warehouse.
c) rapidez da perda de validade do dado.
d) tempo total de uma consulta.
e) tempo entre consultas do usuário.
91. (CESGRANRIO – 2011) Um dos grandes desafios na constru-
ção de bases de dados de data warehouses reside na qualidade 
dos seus dados. Como esses dados que servem de matéria-pri-
ma para esses repositórios de dados podem ter as mais diver-
sas procedências, vários tipos de problemas precisam ser 
resolvidos.
Um exemplo da situação acima descrita encontra-se no fato de 
que os
a) campos numéricos das bases de dados de origem podem 
conter dados que não pertençam ao domínio de valores do 
atributo, por problemas relativos ao endereçamento dos 
cálculos efetuados pela ferramenta de extração, transfor-
mação e carga.
b) campos que armazenam datas precisam fazer menção 
à latitude e à longitude onde se encontra a base de dados 
do data warehouse, sob pena de comprometer o proces-
so de construção de eventuais datamarts em momentos 
posteriores.
c) dados que representam medidas que ocorrem em diversas 
fontes de dados, como um atributo que armazene medições 
de temperatura de diversas regiões, podem, em algumas 
bases, se encontrar incompletos, necessitando tratamento.
d) atributos categóricos, tais como, sexo ou categoria funcio-
nal, necessitam, na integração, ser convertidos em valores 
numéricos, pois ferramentas OLAP possuem limitações 
quanto ao tratamento de valores de atributos discretos.
e) identificadores, tais como, atributos-chave de tabelas, 
podem, no processo de integração, conter valores de chaves 
primárias inválidas de outras tabelas, indicando problemas 
de integridade referencial e de unicidade.
92. (CESGRANRIO – 2018) Entre os requisitos que devem ser 
levantados na construção de um data warehouse se inclui a 
latência de dados, que descreve a(o)
a) rapidez de entrega dos dados ao usuário final.
b) rapidez da carga inicial do data warehouse.
c) rapidez da perda de validade do dado.
d) tempo total de uma consulta.
e) tempo entre consultas do usuário.
93. (CESGRANRIO – 2010) Determinado órgão público que uti-
liza Microsoft SQL Server 2008 como tecnologia de banco de 
dados oferece, aos seus gestores, informações para tomada de 
decisão. Essas informações são oriundas de um Data Warehou-
se (DW), que é alimentado, diariamente, pelo banco dedados 
de produção transacional do órgão. Que recurso do banco de 
dados, introduzido na versão 2008, pode ser utilizado para 
apoiar o procedimento de carga do DW?
a) Change Data Capture.
b) Failover Clustering.
c) Parallel Index Operations.
d) Partitioning.
e) Profiler.
94. (CESGRANRIO – 2010) Em uma reunião técnica sobre a cons-
trução de um data mart de vendas de uma empresa, discute-se 
o nível de detalhamento dos dados dentro do banco de dados. 
Essa característica é conhecida como
a) composição.
b) integração.
c) volatilidade.
d) independência.
e) granularidade.
95. (CESGRANRIO – 2010) A abordagem bottom up, no projeto da 
data warehouses, é uma estratégia que
a) exige grande investimento inicial.
b) possui custo mais baixo e mais arriscado no curto prazo.
c) deve ser utilizada em conjunto com a modelagem multidi-
mensional estrela.
d) é também conhecida como abordagem Data Mart.
e) é compatível com servidores MOLAP e DOLAP apenas.
96. (CESGRANRIO – 2010) No contexto de Data Warehouses, o 
processo de Extração, Transformação e Carga (ETC)
a) revela-se como uma das etapas importantes do processo de 
criação do data warehouse, já que sua função é obter auto-
maticamente os conhecimentos necessários para a padro-
nização dos dados em modelos multidimensionais.
b) produz, ao seu término, uma série de tabelas (chamadas 
fatos) que se caracterizam por possuírem dados normaliza-
dos até a 3ª forma normal.
c) apresenta, como algumas de suas tarefas, filtragem, inte-
gração, conversão, condensação e derivação dos dados 
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qualquer título, a sua reprodução, cópia, divulgação ou distribuição, sujeitando-se aos infratores à responsabilização civil e criminal.
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de entrada, que podem ser originários de diversas fontes, 
inclusive externas aos sistemas OLTP da organização.
d) leva em consideração o modelo conceitual de dados das 
fontes de dados, que é geralmente expresso como modelo 
entidade-relacionamento.
e) considera somente os dados provenientes de sistemas 
OLTP como válidos para o processo e, caso exista a neces-
sidade de consideração de dados externos, estes devem ser 
importados para os sistemas legados.
97. (CESGRANRIO – 2010) Os armazéns de dados (Data 
Warehouses) servem como uma importante ferramenta aos 
gestores para avaliarem a uma conveniência da execução da 
estratégia organizacional utilizada. Sobre concepção/uso de 
Data Warehouses, tem-se que
a) a concepção de um data warehouse segue os mesmos prin-
cípios do projeto de bancos de dados de sistemas transa-
cionais, com as etapas de modelagem conceitual de dados, 
projeto lógico e projeto físico de banco de dados.
b) as técnicas de geração de modelos multidimensionais sem-
pre consideram a existência de uma tabela de fatos, que 
mantém associações com tabelas periféricas, chamadas 
dimensões.
c) o projeto de data warehouses carrega, na base do data 
warehouses, amostras de dados com alto nível de detalhes, 
com vistas a auditar, sempre que necessário, os dados con-
solidados utilizados nas análises realizadas.
d) um data mart pode ser definido como uma porção física ou 
lógica do data warehouse, centrado em um assunto espe-
cífico, com a finalidade de facilitar o processo de Extração, 
Transformação e Carga (ETC) no data warehouse principal.
e) a incorporação da dimensão tempo em data warehouses é 
opcional e utilizada quando se deseja aprimorar a qualida-
de das análises realizadas em sistemas OLAP.
98. (CESGRANRIO – 2018) Data Warehouses virtuais proporcio-
nam visões de bancos de dados operacionais que são materiali-
zadas para acesso eficiente.
PORQUE
Data Warehouse (depósito de dados) proporciona acesso a ban-
cos de dados disjuntos e geralmente heterogêneos.
 Analisando as afirmações acima, conclui-se que
a) as duas afirmações são verdadeiras e a segunda justifica a 
primeira.
b) as duas afirmações são verdadeiras e a segunda não justifi-
ca a primeira.
c) a primeira afirmação é verdadeira e a segunda é falsa.
d) a primeira afirmação é falsa e a segunda é verdadeira.
e) as duas afirmações são falsas.
99. (CESGRANRIO – 2010) Data warehouse tem por caracterís-
tica ser
a) orientado a assuntos.
b) temporário.
c) descentralizado.
d) focalizado emaspectos operacionais.
e) normalizado.
100. (CESGRANRIO – 2010) Técnicas de modelagem de Data 
Warehouses diferem das tradicionalmente utilizadas em sis-
temas transacionais. Analisando uma dessas abordagens, o 
modelo multidimensional estrela, verifica-se que
a) possui melhor desempenho, quando comparado ao modelo 
floco de neve.
b) representa hierarquias explicitamente.
c) facilita a tarefa de manutenção das dimensões.
d) assemelha-se ao modelo de classes conceitual da UML.
e) é opcional a sua utilização, sendo substituído pelo diagrama 
de atividades da UML.
 Æ MINERAÇÃO DE DADOS (DATA MINING)
101. (CESGRANRIO – 2018) Dois funcionários de uma empre-
sa de crédito discutiam sobre quais algoritmos deveriam usar 
para ajudar a classificar seus clientes como bons ou maus 
pagadores. A empresa possui, para todos os empréstimos feitos 
no passado, um registro formado pelo conjunto de informações 
pessoais sobre o cliente e de como era composta a dívida inicial. 
Todos esses registros tinham classificações de bons ou maus 
pagadores, de acordo com o perfil de pagamento dos clientes. 
A partir desses dados, os funcionários querem construir um 
modelo, por meio de aprendizado de máquina, que classifique 
os novos clientes, que serão descritos por registros com o mes-
mo formato.
A melhor opção, nesse caso, é usar um algoritmo
a) supervisionado, como SVM.
b) supervisionado, como K-means.
c) não supervisionado, como regressão linear.
d) não supervisionado, como árvores de decisão.
e) semi-supervisionado, como redes bayesianas.
102. (CESGRANRIO – 2018) As ferramentas e técnicas de mine-
ração de dados (data mining) têm por objetivo
a) preparar dados para serem utilizados em um “data 
warehouse” (DW).
b) permitir a navegação multidimensional em um DW.
c) projetar, de forma eficiente, o registro de dados 
transacionais.
d) buscar a classificação e o agrupamento (clusterização) de 
dados, bem como identificar padrões.
e) otimizar o desempenho de um gerenciador de banco de 
dados.
103. (CESGRANRIO – 2018) Das tecnologias computacionais a 
seguir listadas, quais as diretamente relacionadas ao principal 
propósito de sistemas de apoio à decisão?
a) Algoritmos Genéticos, Protocolo TCP/IP.
b) Escalonamento round robin, Data warehouses.
c) Modelagem Estruturada Moderna, Redes neurais artificiais.
d) Servidores OLAP, Data Marts.
e) Servidores OLTP, Mineração de Dados.
104. (CESGRANRIO – 2018) Um desenvolvedor recebeu um con-
junto de dados representando o perfil de um grupo de clientes, 
sem nenhuma informação do tipo de cada cliente, onde cada 
um era representado por um conjunto fixo de atributos, alguns 
contínuos, outros discretos. Exemplos desses atributos são: ida-
de, salário e estado civil. Foi pedido a esse desenvolvedor que, 
segundo a similaridade entre os clientes, dividisse os clientes 
em grupos, sendo que clientes parecidos deviam ficar no mes-
mo grupo. Não havia nenhuma informação que pudesse ajudar 
a verificar se esses grupos estariam corretos ou não nos dados 
disponíveis para o desenvolvedor.
Esse é um problema de data mining conhecido, cuja solução 
mais adequada é um algoritmo
a) de regressão.
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qualquer título, a sua reprodução, cópia, divulgação ou distribuição, sujeitando-se aos infratores à responsabilização civil e criminal.
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b) não supervisionado.
c) por reforço.
d) semissupervisionado.
e) supervisionado.
105. (CESGRANRIO – 2018) Em agrupamento de dados, o algo-
ritmo k-means é aplicado por várias aplicações que demandam 
a criação de clusters. Sua abordagem heurística, progressiva-
mente refina a qualidade dos grupos formados, buscando a 
estabilidade em um ótimo local.
Uma das características desse algoritmo é a de
a) apresentar complexidade de O(nkt), onde n é o número total 
de objetos, k, o total de clusters, e t, o número de interações.
b) apresentar sua similaridade intragrupo maximizada e 
intergrupos minimizada pela sua função-objetivo.
c) ser especialmente adequada à existência de outliers, sobre-
tudo quando utilizada a distância euclidiana como critério 
de cálculo de similaridade.
d) ser um algoritmo hierárquico, o qual cria uma decomposi-
ção do conjunto de dados, a partir de um critério definido.
e) ter a capacidade de autodeterminar o valor de k, a partir da 
amostra inicial de dados prévios do algoritmo Apriori.
106. (CESGRANRIO – 2018) Classificação é uma importante tare-
fa utilizada na etapa de mineração de dados, que tem como uma 
de suas características básicas
a) construir seus modelos de enquadramento, a partir de um 
conjunto de dados contínuos.
b) poder ser implementada por algoritmos estáveis e de signi-
ficativa eficácia, tais como C4.5, classificadores bayesianos 
ou K-Prototypes.
c) ser um método de aprendizado de máquina não supervisio-
nado, observando o teorema NFL – No FreeLunch.
d) ter a sua eficácia avaliada por uma métrica denominada 
suporte, que indica quantas vezes um item de dado foi cor-
retamente classificado.
e) ter como seu primeiro processo o aprendizado de uma fun-
ção de mapeamento y = f(X), que associa uma ocorrência de 
dados X em uma classe y.
107. (CESGRANRIO – 2014) As empresas possuem grandes 
quantidades de dados. Em geral, a maioria delas é incapaz de 
aproveitar plenamente o valor que eles têm.
Com o intuito de melhorar essa situação, surgiu o data mining, 
que se caracteriza por
a) desenhar padrões já conhecidos.
b) extrair padrões ocultos nos dados.
c) tomar decisões para os gestores.
d) não trabalhar com tendências.
e) não trabalhar com associações.
108. (CESGRANRIO – 2018) As técnicas de mineração de 
dados podem ser categorizadas em supervisionadas e não 
supervisionadas.
As técnicas de árvores de decisão, agrupamento e regras de 
associação são categorizadas, respectivamente, como
a) não supervisionada, não supervisionada, não 
supervisionada.
b) não supervisionada, supervisionada e não supervisionada.
c) supervisionada, não supervisionada e não supervisionada.
d) supervisionada, não supervisionada e supervisionada.
e) supervisionada, supervisionada e supervisionada.
109. (CESGRANRIO – 2012) Há um procedimento que, além de 
processar uma vasta quantidade de dados (podendo chegar 
a terabytes) para identificar fatores e tendências-chave nos 
padrões das atividades de uma organização, também ajuda 
gestores a tomarem decisões sobre mudanças estratégicas em 
operações, de modo a obterem vantagens competitivas.
O nome desse procedimento é
a) data mart.
b) data mining.
c) data warehouse.
d) banco de dados.
e) metadados.
110. (CESGRANRIO – 2010) Uma empresa deseja realizar mine-
ração de dados (data mining), principalmente para análise de 
seu cadastro de clientes. Qual software é apropriado para isso?
a) Weka.
b) Sharepoint Services.
c) Crystal Reports.
d) ArcGIS.
e) OpenID.
 Æ BIG DATA
111. (CESGRANRIO – 2018) O termo Big Data é bastante conhe-
cido pelos profissionais de tecnologia da informação, especial-
mente aqueles envolvidos com bancos de dados, inteligência 
de negócios, sistemas de informações e sistemas de apoio à 
decisão.
Uma característica inerente a esse conceito é a da
a) complexidade das suas fontes de informação, o que deman-
da a necessidade de sua prévia limpeza, integração e 
transformação.
b) estabilidade da taxa de geração desses dados, o que garante 
sua utilização confiável na geração analítica de informação 
com independência temporal.
c) heterogeneidade do conjunto de dados, empregada em 
dados originalmente estruturados ou semiestruturados.
d) qualidade das fontes de dados, por conta dos padrões de 
expansão e de retenção reveladores da ordem existente nos 
dados.
e) escalabilidade, que, na sua forma original, possui alto valor 
granular quando comparado ao de seu volume.
112. (CESGRANRIO – 2018) A principaldefinição de Big Data par-
te de três características, conhecidas como 3 V do Big Data, a 
saber: velocidade, variedade e volume.
O termo velocidade refere-se, principalmente, à
a) necessidade das aplicações de gerar respostas rapidamen-
te, a partir de grandes massas de dados.
b) existência de um alto fluxo de dados na entrada.
c) necessidade de gerar aplicações rapidamente, em função 
da demanda do negócio.
d) importância da facilidade de manipular cubos de visualiza-
ção de dados, rapidamente.
e) rapidez com que os dados se tornam inválidos com o tempo.
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 Æ LISTA, FILA E PILHA
113. (CESGRANRIO – 2018) A seleção de uma estrutura de dados 
adequada muitas vezes acelera a solução de um problema. A 
Pilha é uma das estruturas de dados mais importantes. Que 
propriedade caracteriza uma Pilha?
a) Permite inserção em qualquer posição.
b) Suas folhas estão no mesmo nível.
c) Seus nós têm no máximo dois filhos.
d) O último elemento inserido será o primeiro a ser removido.
e) O primeiro elemento inserido será o primeiro a ser 
removido.
114. (CESGRANRIO – 2014) Uma lista duplamente encadeada 
tem como característica ser formada por elementos que
a) se concatenam de forma circular, de tal maneira que, ao 
chegar ao final da lista, o próximo elemento volta a ser o 
primeiro.
b) contêm, além de um ou mais campos chave, mais um cam-
po de ponteiro: o próximo, que permite o acesso ao elemen-
to que sucede o atual (o próximo) presente na mesma lista.
c) contêm, além de um campo chave, mais um campo de pon-
teiro: o próximo, que permite o acesso ao elemento que 
sucede o atual (o próximo) presente na mesma lista, de tal 
forma que os campos chave estão ordenados, ou seja, a 
chave do próximo é sempre maior ou igual à chave do atual 
elemento.
d) contêm, além de um ou mais campos chave, dois outros 
campos de ponteiros: próximo e anterior, que permitem o 
acesso aos elementos adjacentes (próximo e anterior) pre-
sentes na mesma lista.
e) estão em posições adjacentes da memória, permitindo o 
acesso sequencial ao próximo e ao anterior de cada ele-
mento pelo simples uso de um índice.
115. (CESGRANRIO – 2014) Considere uma estrutura de fila (dis-
ciplina FIFO) de números inteiros com duas operações: INSE-
RE (n) e RETIRA ( ). Considere, também, que a representação 
do estado da fila em um instante qualquer é realizada listando 
os elementos, de forma que o primeiro elemento, da esquerda 
para a direita, é o mais antigo presente na fila.
Se a fila começa vazia, a sequência
INSERE (2)
INSERE (3)
RETIRA ( )
INSERE (1)
RETIRA ( )
INSERE (4)
INSERE (5)
RETIRA ( )
RETIRA ( )
levará a uma fila no estado
a) 1 2 3 4 5.
b) 2 3 1 4 5.
c) 3 1 4.
d) 4 5.
e) 5
116. (CESGRANRIO – 2011) Uma lista linear ou uma tabela é um 
conjunto não vazio de nós, tais que suas propriedades estrutu-
rais decorrem unicamente da posição relativa dos nós dentro 
da sequência linear.
Considerando-se as diferentes listas lineares, tem-se que
a) a complexidade de pior caso do algoritmo de busca em uma 
lista sequencial ordenada é menor do que em uma lista 
sequencial não ordenada.
b) a alocação sequencial de listas é menos eficiente em tempo 
do que a alocação encadeada quando se deseja o acesso ao 
k-ésimo elemento da lista.
c) se os nós consecutivos da lista estão em posição relativa 
sempre contígua, a lista usa alocação encadeada.
d) na alocação dinâmica, os nós de uma lista estão aleatoria-
mente dispostos na memória.
e) numa busca binária em uma tabela ordenada, o número 
máximo de iterações é , onde n é o tamanho da lista.
117. (CESGRANRIO – 2011) As estruturas de dados permitem 
que problemas que exigem formas complexas de representa-
ção de dados possam ser implementados. 
É considerado um tipo de dado estruturado:
a) booleano.
b) caractere.
c) inteiro.
d) pilha.
e) real.
118. (CESGRANRIO – 2011) Numa rotina implementada atra-
vés de um serviço de interrupção por software, a passagem de 
parâmetros acontece via
a) arquivo.
b) registrador.
c) pilha.
d) semáforo.
e) variáveis globais.
119. (CESGRANRIO – 2012)
Dada a configuração inicial da pilha mostrada na Figura I, o 
valor do registrador ax, ao final da execução da sequência de 
instruções acima, será
a) 3000h.
b) 5000h.
c) B000h.
d) C000h.
e) D000h.
120. (CESGRANRIO – 2010) Uma lista ordenada de N números é 
inserida em uma pilha e depois retirada, sendo que, a cada POP, 
o elemento retirado é inserido em uma árvore de busca binária. 
Após a completa inserção de todos os elementos nesta árvore, 
são feitas buscas de números na mesma. O tempo médio de 
busca de um número nesta árvore é
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a) O(1).
b) O(log N).
c) O(N).
d) O(Nlog N).
e) O(N2).
 Æ ÁRVORES, MÉTODOS DE ORDENAÇÃO E DE 
BUSCA
121. (CESGRANRIO – 2018) Dada a sequência numérica 
(15,11,16,18,23,5,10,22,21,12) para ordenar pelo algoritmo Selec-
tion Sort, qual é a sequência parcialmente ordenada depois de 
completada a quinta passagem do algoritmo?
a) [15, 11, 16, 18, 12, 5, 10, 21, 22, 23]
b) [15, 11, 5, 10, 12, 16, 18, 21, 22, 23]
c) [15, 11, 16, 10, 12, 5, 18, 21, 22, 23]
d) [10, 11, 5, 12, 15, 16, 18, 21, 22, 23]
e) [12, 11, 5, 10, 15, 16, 18, 21, 22, 23]
122. (CESGRANRIO – 2018) A sequência de chaves 20 – 30 – 25 – 
31 – 12 – 15 – 8 – 6 – 9 – 14 – 18 é organizada em uma árvore biná-
ria de busca. Em seguida, a árvore é percorrida em pré-ordem.
Qual é a sequência de nós visitados?
a) 6 – 9 – 8 – 14 – 18 – 15 – 12 – 25 – 31 – 30 – 20.
b) 20 – 12 – 8 – 6 – 9 – 15 – 14 – 18 – 30 – 25 – 31.
c) 6 – 8 – 9 – 12 – 14 – 15 – 18 – 20 – 25 – 30 – 31.
d) 20 – 30 – 31 – 25 – 12 – 15 – 18 – 14 – 8 – 9 – 6.
e) 6 – 8 – 9 – 14 – 15 – 18 – 12 – 25 – 30 – 31 – 20.
123. (CESGRANRIO – 2018) Uma árvore binária completa de 
busca, isto é, uma árvore em que todos os níveis têm o máximo 
número de elementos, tem um total de N nós. O número máxi-
mo de comparações necessárias para encontrar um elemento 
nessa árvore é
a) N
b) N2.
c) log 2(N+1).
d) (N+1)*log 2(N+1)
e) (N1)
124. (CESGRANRIO – 2018) Um método que implementa um 
algoritmo de busca binária recebe como parâmetros um vetor 
de inteiros ordenados descendentemente, o comprimento des-
se vetor e um número inteiro que se deseja localizar no vetor. O 
cabeçalho desse método é o seguinte:
public int buscaBin(int vet[], int n, int val)
Admitindo-se que o vetor passado como parâmetro tenha 750 
elementos, qual será o número máximo de iterações que o algo-
ritmo irá realizar até que o valor (val) seja localizado ou que seja 
detectado que esse valor não se encontra no vetor?
a) 8
b) 9
c) 10.
d) 11.
e) 12.
125. (CESGRANRIO – 2018) Considere uma árvore binária de 
busca (BST) com n (n>3) níveis (o nó raiz está no nível 1), 2n -1 
nós e todas as chaves diferentes. Suponha, ainda, que algum 
dos pais de duas folhas seja removido da árvore e, mais tarde, 
uma chave com o mesmo valor da chave do nó removido seja 
inserida na árvore.
Quantas são as comparações necessárias para fazer a busca e 
encontrar o nó cuja chave foi removida e depois reinserida?
a) n – 2.
b) n – 1.
c) n
d) n +1.
e) n + 2.
126. (CESGRANRIO – 2014) Suponha uma árvore de pesquisa 
binária com números entre 10 e 200.
Se procurarmos pelo número 50, a única sequência válida de 
números visitados é:a) 20 200 300 30 40 49 50.
b) 40 70 21 50.
c) 80 11 37 25 52 50.
d) 85 11 76 33 50.
e) 86 85 84 100 30 37 50.
127. (CESGRANRIO – 2014) Considere utilizar o algoritmo Bub-
ble Sort para ordenar, em ordem crescente, a sequência de 
números
17, 43, 37, 31, 8, 77, 52, 25.
Se a sequência original for a iteração zero, qual será a sequência 
de números da segunda iteração?
a) 17, 31, 8, 25, 37, 43, 77, 52.
b) 17, 31, 37, 43, 8, 77, 52, 55.
c) 17, 31, 8, 37, 43, 25, 52, 77.
d) 17, 25, 37, 31, 8, 43, 52, 77.
e) 8, 17, 43, 37, 31, 77, 52, 25.
GABARITO 
1 D 18 A
2 B 19 E
3 B 20 D
4 C 21 C
5 A 22 D
6 E 23 C
7 E 24 A
8 A 25 D
9 E 26 B
10 D 27 D
11 D 28 E
12 D 29 C
13 B 30 C
14 A 31 C
15 A 32 A
16 D 33 E
17 E 34 C
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qualquer título, a sua reprodução, cópia, divulgação ou distribuição, sujeitando-se aos infratores à responsabilização civil e criminal.
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35 D 82 A
36 D 83 C
37 B 84 D
38 A 85 B
39 C 86 E
40 E 87 B
41 C 88 A
42 A 89 E
43 E 90 A
44 C 91 C
45 D 92 A
46 C 93 A
47 B 94 E
48 D 95 D
49 D 96 C
50 B 97 B
51 C 98 C
52 B 99 A
53 A 100 A
54 D 101 A
55 B 102 D
56 C 103 D
57 E 104 B
58 A 105 B
59 C 106 E
60 A 107 B
61 C 108 C
62 A 109 B
63 E 110 A
64 B 111 A
65 C 112 B
66 D 113 D
67 B 114 D
68 E 115 E
69 C 116 D
70 E 117 D
71 C 118 B
72 E 119 E
73 B 120 C
74 A 121 B
75 E 122 B
76 D 123 C
77 A 124 C
78 B 125 D
79 B 126 D
80 C 127 C
81 C
ANOTAÇÕES
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qualquer título, a sua reprodução, cópia, divulgação ou distribuição, sujeitando-se aos infratores à responsabilização civil e criminal.a 
média, a mediana e a moda foram iguais.O número de cartas 
enviadas no primeiro dia foi
a) 2
b) 3
c) 4
d) 5
e) 6
17. (CESGRANRIO – 2010) Três medidas da tendência central das 
distribuições de frequência são a
a) moda, a média e o desvio padrão. 
b) média, o desvio padrão e a variância. 
c) mediana, o módulo e a expectativa. 
d) média, a mediana e a moda. 
e) mediana, o escopo e o desvio absoluto médio. 
 Æ AMPLITUDE
18. (CESGRANRIO – 2016) Suponha que, em uma pesquisa 
on-line sobre as idades dos habitantes de um condomínio, um 
respondente de 30 anos digite erroneamente sua idade como 
sendo 300 anos. Considere que esse erro passe despercebido e 
que não haja outros erros na base de dados. Nessas condições, a 
única conclusão que NÃO pode ser formulada é:
a) A média de idades calculada a partir dos dados da base será 
maior do que a média de idades reais dos respondentes. 
b) A mediana de idades calculada a partir dos dados da 
base será maior do que a mediana de idades reais dos 
respondentes. 
c) A amplitude de idades calculada a partir dos dados da 
base será maior do que a amplitude de idades reais dos 
respondentes. 
d) O valor máximo das idades calculado a partir dos dados da 
base será maior do que a idade real do respondente mais 
velho. 
e) A diferença entre as duas maiores idades dos dados da base 
será maior do que a diferença das idades reais dos dois res-
pondentes mais velhos. 
 Æ INTERVALO INTERQUARTÍLICO
19. (CESGRANRIO – 2018) Você dispõe de um montante para 
investir em ações e precisa decidir em que empresa(s) vai alo-
car esse montante. Três empresas lhe parecem interessantes, 
e você resolve consultar o desempenho delas nos últimos ses-
senta meses para minimizar possíveis riscos da sazonalida-
de no movimento da Bolsa de Valores. Os dados revelaram 
a seguinte distribuição, em %, das rentabilidades mensais das 
ações:
MEDIDAS 
ESTATISTICAS EMPRESA A EMPRESA B EMPRESA C
Rentabilidade 
media mensal
0, 50 0, 60 0, 40
Desvio Padrão 1, 00 1, 20 0, 80
Rentabilidade 
mínima
−1, 80 −2, 20 −1, 20
Rentabilidade 
máxima
2, 20 2, 30 1, 80
1º quartil −0, 20 −0, 30 −0, 10
3º quartil 0, 80 0, 90 0, 70
A alocação dos recursos vai ser feita de acordo com a atitude 
conservadora de não investir em empresa com rentabilidade 
considerada outlier, entendendo como tal aquela que apre-
sentar valor além de 1,5 desvio quartílico abaixo ou acima dos 
quartis 1 e 3. Com base nesse critério, a escolha do investimento 
deve recair sobre a(s)
a) empresa A, apenas.
b) empresa B, apenas.
c) empresa C, apenas.
d) empresas A e C, apenas.
e) três empresas.
 Æ DESVIO PADRÃO E VARIÂNCIA
20. (CESGRANRIO – 2016) Uma pesquisa em determinado 
município coletou, dentre outros dados, o número de filhos em 
cada família. Algumas estatísticas são apresentadas na Tabela 
abaixo.
NÚMERO DE FILHOS
Média 2
Mediana 1
Moda 0
Desvio-padrão 3
Amplitude 5
Segundo essas estatísticas,
a) metade das famílias tem mais do que 2 filhos. 
b) o mais comum é que famílias tenham 2 filhos. 
c) mais da metade das famílias não têm filhos. 
d) uma família padrão tem em média 3 filhos. 
e) de todas as famílias entrevistadas, nenhuma tem 6 filhos. 
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21. (CESGRANRIO – 2011) As medidas citadas abaixo descrevem 
uma amostra obtida em um experimento aleatório. A única que 
mede a dispersão da amostra é o(a)
a) desvio padrão.
b) mediana.
c) média aritmética.
d) média geométrica.
e) moda.
 Æ COEFICIENTE DE VARIAÇÃO E VARIÂNCIA 
RELATIVA
22. (CESGRANRIO – 2014) Os dados a seguir foram obtidos de 
empregados de uma empresa com três fábricas: I, II e III. A 
variável de interesse é salário.
EMPRESA MÉDIA DESVIO PADRÃO
Fábrica I 1185 630,49
Fábrica II 600 355,97
Fábrica III 2150 1106,16
Comparando-se a variabilidade de salários em relação ao salá-
rio médio das três fábricas, através de seus coeficientes de 
variação, conclui-se que a variabilidade da fábrica
a) I é menor apenas do que a da fábrica III. 
b) II é menor apenas do que a da fábrica I. 
c) II é menor apenas do que a da fábrica III. 
d) II é menor do que as das outras duas fábricas. 
e) III é menor do que as das outras duas fábricas.
23. (CESGRANRIO – 2014) Um pesquisador está interessado em 
comparar a variabilidade de duas variáveis com médias dife-
rentes e desvios padrões diferentes, presentes num dado estu-
do estatístico. A medida estatística adequada a ser usada nesse 
contexto é a(o)
a) covariância.
b) diferença entre a maior e a menor variância.
c) razão entre o maior e o menor desvios padrões.
d) coeficiente de variação.
e) coeficiente de correlação.
24. (CESGRANRIO – 2013) A variância de um conjunto de dados 
é 4 m2. Para o mesmo conjunto de dados foram tomadas mais 
duas medidas de variabilidade: a diferença entre o terceiro e o 
primeiro quartil e o coeficiente de variação. Esses dois valores 
caracterizam-se, respectivamente, por
a) possuírem unidades de medida m² e m. 
b) possuírem unidades de medida m e m². 
c) ser adimensional e possuir unidade de medida m². 
d) possuir unidade de medida m e ser adimensional. 
e) possuir unidade de medida m² e ser adimensional. 
25. (CESGRANRIO – 2012) Numa certa empresa com 300 funcio-
nários, fez-se uma pesquisa de salários, obtendo-se as seguin-
tes medidas estatísticas:
 y Média = R$ 4.200,00
 y Desvio padrão = R$ 840,00
Depois da pesquisa, todos os funcionários receberam um rea-
juste salarial de 5% mais um bônus de R$ 490,00 por participa-
ção nos lucros da empresa. A razão entre o novo coeficiente de 
variação e o coeficiente de variação anterior dos salários dessa 
empresa é dada por 
a) 0,05.
b) 0,9.
c) 1
d) 1,17.
e) 1,4.
26. (CESGRANRIO – 2012) Se alguém deseja comparar a varia-
bilidade de dois grupos de dados com variâncias e médias dife-
rentes, a medida estatística apropriada para tal é a (o)
a) covariância entre os grupos.
b) comparação simples entre os dois desvios padrões dos 
grupos. 
c) média dos desvios padrões dos dois grupos ponderados 
pelos tamanhos das amostras.
d) coeficiente de variação.
e) coeficiente de correlação entre os grupos.
27. (CESGRANRIO – 2010) Uma amostra aleatória das quantida-
des de combustível abastecidas em 40 carros apresentou uma 
média aritmética de 25 litros e um desvio padrão de 10 litros. 
Qual o coeficiente de variação dessa amostra?
a) 0,25.
b) 0,40.
c) 0,625.
d) 1,60.
e) 2,50.
 Æ PROPRIEDADES DAS MEDIDAS DE DISPERSÃO
28. (CESGRANRIO – 2018) Há dez anos a média das idades, em 
anos completos, de um grupo de 526 pessoas era de 30 anos, 
com desvio padrão de 8 anos. Considerando-se que todas as 
pessoas desse grupo estão vivas, o quociente entre o desvio 
padrão e a média das idades, em anos completos, hoje, é 
a) 0,45.
b) 0,42.
c) 0,20.
d) 0,27.
e) 0,34.
29. (CESGRANRIO – 2013) Em um departamento de uma empre-
sa, o gerente decide dar um aumento a todos os empregados, 
dobrando o salário de todos eles. Em relação às estatísticas dos 
novos salários, considere as afirmativas abaixo.
I. A média dobra.
II. A variância dobra.
III. A moda dobra.
É correto o que se afirma em
a) I, apenas.
b) II, apenas.
c) I e III, apenas.
d) II e III, apenas.
e) I, II e III.
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 Æ PROBABILIDADE CONDICIONAL
30. (CESGRANRIO – 2018)Em uma fábrica existem três máqui-
nas (M1, M2 e M3) que produzem chips. As máquinas são 
responsáveis pela produção de 20%, 30% e 50% dos chips, res-
pectivamente. Os percentuais de chips defeituosos produzidos 
pelas máquinas M1, M2 e M3 são 5%, 4% e 2%, respectivamen-
te. Ao se retirar aleatoriamente um chip, constata-se que ele é 
defeituoso; então, a probabilidade de ele ter sido produzido pela 
máquina M1 é de, aproximadamente:
a) 0,025.
b) 0,032.
c) 0,31.
d) 0,55.
e) 0,78.
31. (CESGRANRIO – 2011) Dois dados comuns, honestos, foram 
lançados simultaneamente. Sabe-se que a diferença entre o 
maior resultado e o menor é igual a um. Qual é a probabilidade 
de que a soma dos resultados seja igual a sete? 
a) 1/3.
b) 1/4.
c) 1/5.
d) 1/6.
e) 1/7.
 Æ TEOREMA DE BAYES
32. (CESGRANRIO – 2018) Três caixas eletrônicos, X, Y e Z, aten-
dem a uma demanda de 50%, 30% e 20%, respectivamente, das 
operações efetuadas em uma determinada agência bancária. 
Dados históricos registraram defeitos em 5% das operações 
realizadas no caixa X, em 3% das realizadas no caixa Y e em 2% 
das realizadas no caixa Z. Com vistas à melhoria no atendimen-
to aos clientes, esses caixas eletrônicos passaram por uma revi-
são completa que:
I reduziu em 25% a ocorrência de defeito;
II igualou as proporções de defeitos nos caixas Y e Z; e
III regulou a proporção de defeitos no caixa X que ficou 
reduzida à metade da nova proporção de defeitos do 
caixa Y.
Considerando-se que após a conclusão do procedimento de 
revisão, sobreveio um defeito, a probabilidade de que ele tenha 
ocorrido no caixa Y é 
a) 40%.
b) 35%.
c) 20%.
d) 25%.
e) 30%.
33. (CESGRANRIO – 2018) Os analistas de uma seguradora esti-
mam corretamente que a probabilidade de um concorrente 
entrar no mercado de seguro de fiança locatícia é de 30%. É 
certo que se, de fato, o concorrente entrar no mercado, preci-
sará aumentar seu quadro de funcionários. Sabe-se que, caso o 
concorrente não pretenda entrar no mercado desse segmento, 
existem 50% de probabilidade de que ele aumente o quadro de 
funcionários. Se o concorrente aumentou o quadro de funcio-
nários, a probabilidade de que ele entre no mercado de seguro 
de fiança locatícia é de: 
a) 13/20.
b) 7/13.
c) 3/10.
d) 7/20.
e) 6/13
34. (CESGRANRIO – 2012) Para a produção de uma peça, utili-
zam-se três máquinas: M1, M2 e M3. As proporções de peças 
defeituosas geradas por essas máquinas, M1, M2 e M3 são, res-
pectivamente, 1%, 2% e 0,1%, e as três máquinas produzem, res-
pectivamente, 30%, 50% e 20% da produção total. Se uma peça 
defeituosa é retirada aleatoriamente, qual é a probabilidade de 
ela ter sido oriunda da máquina 3?
a) 1/1000.
b) 1/66.
c) 1/5.
d) 1/3.
e) 1/77.
 Æ DISTRIBUIÇÃO DE PROBABILIDADE PARA 
VARIÁVEIS DISCRETAS
35. (CESGRANRIO – 2018) A Tabela a seguir apresenta a distri-
buição da variável número de talões de cheques, X, solicitados 
no último mês de uma amostra de 200 clientes de um banco.
A função de distribuição empírica para a variável X, número de 
talões de cheques solicitados, é:
a) 
 
b)
 
c) 
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 Æ ESPERANÇA, MODA E QUANTIS DE VARIÁVEIS 
DISCRETAS
36. (CESGRANRIO – 2018) Uma pessoa prefere ganhar R$ 100,00 
com probabilidade de 100%, um evento certo, em vez de parti-
cipar de um sorteio com probabilidade x de ganhar R$ 200,00 
e (1-x)de nada ganhar. Deduz-se que a pessoa é avessa ao risco 
se x for igual a: 
a) 55%.
b) 45%.
c) 35%.
d) 25%.
e) 15%.
37. (CESGRANRIO – 2018) Os jogadores X e Y lançam um dado 
honesto, com seis faces numeradas de 1 a 6, e observa-se a face 
superior do dado. O jogador X lança o dado 50 vezes, e o jogador 
Y, 51 vezes. A probabilidade de que o jogador Y obtenha mais 
faces com números ímpares do que o jogador X, é:
a) 1
b) 3/4.
c) 1/4.
d) 1/2.
e) 1/6.
 Æ COVARIÂNCIA; MATRIZ DE VARIÂNCIAS E 
COVARIÂNCIAS. VARIÂNCIA DA SOMA E DA 
DIFERENÇA
38. (CESGRANRIO – 2018) As variáveis aleatórias X e Y são inde-
pendentes. A variável X segue uma distribuição Normal com 
média 4 e variância 16, e a Y segue uma distribuição Normal 
com média 9 e variância 1. A distribuição de X - Y é Normal 
com
a) média -5 e variância 15.
b) média -5 e variância 17.
c) média 5 e variância 15.
d) média 5 e variância 17.
e) média 13 e variância 15.
39. (CESGRANRIO – 2015) Considere as informações a seguir 
para responder à questão. As variáveis aleatórias X e Y têm 
variâncias iguais, equivalentes a 0,75. A covariância entre X e Y 
é igual a 0,75. 
A covariância entre as variáveis aleatórias X e 4X-2Y é:
a) 4,5.
b) 3,0.
c) 1,50.
d) 0,75.
e) 0
40. (CESGRANRIO – 2013) Considere que as notas das matérias 
de Matemática, Física e Português de alunos de uma mes-
ma sala de aula sigam distribuições normais. As variâncias 
das notas são, respectivamente, 3,0, 6,0 e 7,5. Por outro lado, a 
variância das notas de Matemática e Física somadas é 11,0 e a 
variância das notas de Matemática e Português somadas é 10,5. 
O que esses resultados indicam?
a) Notas de Matemática e notas de Física são independentes. 
b) Notas de Matemática e notas de Português são 
independentes. 
c) As notas de Física são mais altas que as notas de Português. 
d) As notas de Física são o dobro das de Matemática. 
e) As notas de Matemática e Física somadas são mais altas que 
as notas de Matemática e Português somadas. 
41. (CESGRANRIO – 2012) Sejam X e Y variáveis aleatórias inde-
pendentes. Sabendo-se que:
E (X) = 2; E(X²Y) = 8; E(XY²) = 6 e E ((XY)²) = 24, conclui-se que o 
valor da variância de Y, Var (Y), é
a) 48.
b) 24.
c) 10.
d) 3
e) 2
 Æ CORRELAÇÃO LINEAR ENTRE VARIÁVEIS 
ALEATÓRIAS
42. (CESGRANRIO – 2014) As variáveis Y e X são relacionadas 
deterministicamente segundo a expressão matemática Y = 0.6 
X. Uma pessoa escolhe vinte valores diferentes para X e calcula 
os Y correspondentes pela expressão Y = 0.6X. O coeficiente de 
correlação entre os valores de X e os correspondentes valores 
de Y é igual a 
a) 0.3.
b) (0.3) 0.5
c) 0.6.
d) (0.6) 0.5
e) 1.0.
43. (CESGRANRIO – 2011) As variáveis aleatórias X e Y têm 
variâncias iguais e possuem coeficiente de correlação igual a 
0,2. O coeficiente de correlação entre as variáveis aleatórias X 
e 5X – 2Y é
a) – 0,35
b) – 0,2
c) 0,1.
d) 0,56.
e) 0,92.
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44. (CESGRANRIO – 2011) Se o coeficiente de correlação entre 
duas variáveis X e Y for nulo, então a(s)
a) covariância entre X e Y é nula. 
b) média de X é nula. 
c) média de Y é nula. 
d) médias de X e Y são iguais. 
e) variâncias de X e de Y são não correlacionadas. 
Medidas de dispersão para variáveis contínuas
45. (CESGRANRIO – 2014) Uma variável aleatória X tem média 8 
e variância 10. Seja Z = X(X-1). A média da variável aleatória Z é
a) 56.
b) 66.
c) 68.
d) 72.
e) 82.
 Æ DISTRIBUIÇÃO NORMAL
46. (CESGRANRIO – 2018) Um consultor verificou que as médias 
obtidas em uma avaliação após um treinamento têm distri-
buição normal com uma média igual a 72, e desvio padrão, 
5. Ele decidiu atribuir conceitos para o seu treinamento tais 
que os melhores 15% recebam conceito A. Considerando que 
Z 0,85 = 1,03, a média mínima que o funcionário submetido 
ao treinamento precisa receber para obter um conceito A é, 
aproximadamente,
a) 62.
b) 67.
c) 72.
d)77.
e) 82.
47. (CESGRANRIO – 2018) Um componente eletrônico tem vida 
útil normalmente distribuída com média desconhecida, mas 
com dispersão de 1.000 horas. Uma fábrica estabelece a con-
fiabilidade como 97,725% para uma operação de 10.000 horas. 
Se essa confiabilidade representa duas unidades de desvio em 
torno da média, então a vida útil esperada para esses compo-
nentes eletrônicos, em número de horas, é de 
a) 8.000.
b) 9.772,5.
c) 10.000.
d) 12.000.
e) 12.275.
48. (CESGRANRIO – 2014) As vazões naturais médias anuais de 
um rio são normalmente distribuídas. Suas medições resulta-
ram em uma média de 200 m3/s e em um desvio padrão de 80 
m 3/s. Da distribuição normal padronizada, sabe-se que o valor 
de 1,96 corresponde a 97,5% de probabilidade acumulada. Por-
tanto, a vazão com tempo de retorno de 40 anos é, em m 3/s, de 
a) 156,0.
b) 158,4.
c) 217,6.
d) 356,8.
e) 358,0.
 Æ AMOSTRAGEM
49. (CESGRANRIO – 2018) Uma empresa encomenda uma pes-
quisa de mercado que utilize o método de amostragem aleató-
ria simples. Esse é um caso de amostra probabilística em que 
cada entrevistado
a) define o seu grau de satisfação com os serviços prestados 
pela companhia. 
b) é conhecido dos entrevistadores e dos diretores da 
organização. 
c) está presente numa lista segmentada por renda, faixa etá-
ria e sexo. 
d) indica outro entrevistado e assim sucessivamente até o 
preenchimento da amostra. 
e) tem a mesma chance, entre o universo da pesquisa, de ser 
abordado. 
50. (CESGRANRIO – 2016) Para conduzir uma pesquisa com 
estudantes de uma escola de Ensino Médio, por meio de um 
questionário breve sobre as instalações internas, um pesquisa-
dor optou por um planejamento de coleta de dados da seguinte 
forma: ele seleciona aleatoriamente um número k de 1 a 25 e 
entrevista o k-ésimo estudante a entrar na escola pela manhã 
e, a partir desse primeiro selecionado, entrevista o 25º após o k 
ésimo, o 50º, o 75º e assim por diante, entrevistando de 25 em 
25 estudantes a entrarem na escola após o k-ésimo. Sobre a 
natureza da pesquisa e o método de coleta de dados utilizado, 
verifica-se que se trata de uma
a) pesquisa com survey de amostragem sistemática. 
b) pesquisa-ação de amostragem estratificada. 
c) pesquisa de levantamento de amostragem sistemática. 
d) pesquisa ex-post-facto de amostragem sistemática. 
e) pesquisa experimental de amostragem por conglomerados. 
51. (CESGRANRIO – 2015) Para pesquisar novos lubrificantes, 
a diretoria de uma grande transportadora costuma solicitar 
a seus motoristas que experimentem, por um determinado 
período, os novos produtos em seus caminhões. Que tipo de 
amostra está sendo utilizada nessa situação de mercado?
a) Aleatória simples.
b) Estratificada.
c) Não probabilística por conveniência.
d) Não probabilística por cota.
e) Probabilística por grupo.
52. (CESGRANRIO – 2014) Uma população de interesse é tal 
que nela se reconhecem grupos heterogêneos uns dos outros, 
mas cada grupo é composto de elementos com características 
comuns do estudo. O planejamento amostral é feito a partir 
da seleção de amostras de cada grupo em proporções adequa-
das. A técnica de amostragem assim descrita é denominada 
amostragem
a) por cotização.
b) por conglomerados.
c) aleatória simples.
d) sistemática.
e) estratificada.
53. (CESGRANRIO – 2014) Considere um planejamento amostral 
para uma população de interesse no qual é feita uma divisão 
dessa população em grupos idênticos à população alvo, como 
uma espécie de microcosmos da população, e, em seguida, 
seleciona-se aleatoriamente um dos grupos e retira-se a amos-
tra do grupo selecionado. 
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A técnica de amostragem descrita acima é definida como:
a) amostragem aleatória simples.
b) amostragem por conglomerados.
c) amostragem estratificada.
d) amostragem sistemática.
e) amostragem por cotas.
 Æ MÉDIA AMOSTRAL (ESTIMADOR PONTUAL, 
DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL)
54. (CESGRANRIO – 2012) Sabe-se que a distribuição do quo-
ciente de inteligência (QI) de uma certa população é normal, 
com média 105 e desvio padrão 12. Em uma amostra aleatória 
de 16 pessoas, retirada dessa população, qual a probabilidade de 
que a média dos QI dessas pessoas exceda a 110?
a) 2,13%.
b) 4,75%.
c) 11,31%.
d) 34,09%.
e) 35,94%.
 Æ VARIÂNCIA AMOSTRAL (ESTIMADOR 
PONTUAL, DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL)
55. (CESGRANRIO – 2014) Uma amostra de tamanho 6 extraí-
da de uma população de interesse forneceu os seguintes 
resultados: 1, 4, 5, 5, 7 e x. Se o valor da média amostral é 2x, 
os valores da mediana amostral e da variância amostral são, 
respectivamente, 
a) 4,5 e 4,8.
b) 4,5 e 4.
c) 5 e 4.
d) 5 e 4,8.
e) 5 e 5.
 Æ CONCEITOS INICIAIS E CÁLCULO DAS 
ESTIMATIVAS DOS PARÂMETROS (REGRESSÃO 
LINEAR SIMPLES)
56. (CESGRANRIO – 2018) Uma instituição financeira pretende 
lançar no mercado um aplicativo para celular. Para isso, deseja 
relacionar o grau de conhecimento dos clientes com as variá-
veis: nível de escolaridade e idade. Uma amostra aleatória de 46 
clientes foi selecionada e, posteriormente, aplicou-se o mode-
lo de regressão linear, sendo a variável dependente o grau de 
conhecimento, em uma escala crescente, e as variáveis inde-
pendentes (i) o nível de escolaridade, em anos de estudo com 
aprovação, e (ii) a idade, em anos completos.
Os resultados obtidos para os coeficientes foram
COEFICIENTES ERRO 
PADRÃO
ESTATÍSTICA 
T VALOR-P
Intersecção 50,7 4,1 12,4 8,5E-16
Nível de 
escolaridade
(anos de 
estudo com 
aprovação)
4,0 0,3 12,4 9,1E-16
Idade (anos 
completos) -0,6 0,1 -8,4 1,2E-10
O grau de conhecimento esperado de um cliente com 10 anos 
de estudos com aprovação e com 30 anos de idade completos é 
a) 108,7.
b) 94,1.
c) 54,1.
d) 72,7.
e) 86,1.
 Æ ANÁLISE DE VARIÂNCIA DA REGRESSÃO 
LINEAR SIMPLES. COEFICIENTE DE 
DETERMINAÇÃO. ESTATÍSTICA F
57. (CESGRANRIO – 2014) O coeficiente de determinação R2 de 
um modelo de regressão linear simples sem intercepto é um 
valor que mede o ajustamento do modelo aos dados, e tem seu 
valor dado por um número real x
a) positivo, e 0C
10 D 36 A
11 A 37 D
12 E 38 B
13 E 39 C
14 D 40 B
15 D 41 E
16 C 42 E
17 D 43 E
18 B 44 A
19 C 45 B
20 E 46 D
21 A 47 D
22 E 48 D
23 D 49 E
24 D 50 A
25 B 51 C
26 D 52 E
53 B 57 E
54 B 58 C
55 A 59 A
56 D 60 D
ANOTAÇÕES
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ANOTAÇÕES
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TECNOLOGIA DA 
INFORMAÇÃO 
 Æ CONCEITOS INICIAIS DE BANCOS DE DADOS
1. (CESGRANRIO – 2018) No contexto da análise estruturada 
moderna, a construção do modelo comportamental preliminar 
de um sistema envolve a criação
a) de um diagrama de entidade-relacionamento e do diagra-
ma de contexto.
b) de um diagrama de fluxo de dados preliminar e da lista de 
eventos.
c) de um diagrama de fluxo de dados preliminar e do diagra-
ma de contexto.
d) de um diagrama de fluxo de dados preliminar e de um dia-
grama de entidade-relacionamento.
e) do diagrama de contexto e da lista de eventos.
2. (CESGRANRIO – 2010) Em relação a Bancos de Dados, a capa-
cidade de alterar o esquema de um nível sem ter que alterar o 
esquema no próximo nível superior constitui o conceito da
a) inteligência virtual.
b) independência de dados.
c) formação profissional.
d) troca da informação.
e) manipulação de dado.
 Æ CONCEITOS E FASES DE PROJETO E 
MODELAGEM DE DADOS
3. (CESGRANRIO – 2014) O modelo relacional tornou-se o padrão 
estabelecido do mercado. Outros modelos anteriores ao mode-
lo relacional, porém, podem ser encontrados em sistemas usa-
dos no passado e, algumas vezes, encontrados como sistemas 
legados nas empresas.
Dois desses modelos são os
a) em rede e XML.
b) hierárquico e em rede.
c) hierárquico e XML.
d) orientado a objetos e em rede.
e) orientado a objetos e XML.
4. (CESGRANRIO – 2013) Um projeto de banco de dados envolve 
fases, dentre as quais figura a de modelagem física. 
Essa fase se caracteriza por
a) modelar a visão do usuário.
b) definir os objetos e seus relacionamentos.
c) definir o esquema do banco de dados.
d) selecionar a representação geográfica.
e) organizar a estrutura do banco de dados geográficos.
5. (CESGRANRIO – 2010) A modelagem multidimensional é uma 
técnica de concepção e visualização de um modelo de dados de 
um conjunto de medidas que descrevem aspectos comuns de 
negócios. Ela é especialmente utilizada para sumarizar e rees-
truturar dados, de forma a apresentá-los em visões que ajudem 
ao usuário analisá-los para tomar decisões relevantes e bem 
informadas para o processo de negócio sujacente. Qual das 
seguintes descrições refere-se corretamente a uma proprieda-
de da modelagem multidimensional?
a) Quando o usuário realiza uma operação de drill down ou 
uma operação de roll up ou drill up, ele está navegando em 
uma ou mais hierarquias da tabela de dimensões, respecti-
vamente diminuindo e aumentando a precisão usada para 
visualização dos dados.
b) No modelo dimensional, a tabela de fatos representa uma 
hierarquia dos dados, transações ou eventos de negócio, 
sendo sempre implementada de forma completamente 
desnormalizada.
c) O uso do modelo dimensional aproxima o armazenamento 
da forma de pensar do usuário final e, por isto, faz com que 
este aprenda a usar SQL de forma mais eficaz e eficiente.
d) A tabela de dimensões apresenta vários membros que 
representam valores diferentes dos fatos e que necessaria-
mente estão organizados em uma hierarquia única arma-
zenada como uma árvore.
e) A visualização mais popular dos dados em modelos dimen-
sionais é feita através do desenho de um hipercubo de 
informação, cujas dimensões são normalizações dos índi-
ces das tabelas transacionais.
6. (CESGRANRIO – 2010) Existem muitas atividades envolvidas 
em um Sistema Gerenciador de Bancos de Dados, o que torna 
necessária a contratação de profissionais especializados para 
manter o bom funcionamento do sistema. Entre esses profis-
sionais, aquele que tem a responsabilidade de identificar os 
dados que irão compor a base de dados e escolher estruturas 
apropriadas para representar e armazenar esses dados é o
a) Analista de Suporte Sênior.
b) Programador de Aplicações SQL.
c) Administrador da Base de Dados.
d) Técnico de Suporte a Usuários.
e) Projetista da Base de Dados.
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 Æ MODELO ENTIDADE-RELACIONAMENTO (MER)
7. (CESGRANRIO – 2010) O modelo de Entidades e Relaciona-
mentos (ER) é bastante utilizado na modelagem conceitual de 
bancos de dados. Além de utilizar entidades e seus relaciona-
mentos para descrição dos dados, o modelo ER inclui também 
alguns atributos que descrevem as características de cada 
entidade.
Já um relacionamento também pode ter atributos
a) se as cardinalidades máximas forem 1xN, independente-
mente das cardinalidades mínimas.
b) se as cardinalidades máximas forem NxN, independente-
mente das cardinalidades mínimas.
c) se as cardinalidades mínimas do relacionamento forem 
maiores que zero, independentemente das cardinalidades 
máximas.
d) somente se estiver participando de uma entidade 
associativa.
e) independentemente das cardinalidades do relacionamento.
8. (CESGRANRIO – 2013) No modelo de entidades e relaciona-
mentos (ER), a cardinalidade é uma das principais caracterís-
ticas de um relacionamento. Uma das várias cardinalidades 
possíveis para os relacionamentos exige a criação de uma tabe-
la adicional no modelo relacional.
Qual é essa cardinalidade?
a) N:M.
b) N:1.
c) 1:N.
d) 1:1.
e) 0:1.
9. (CESGRANRIO – 2012) O modelo de entidades e relaciona-
mentos a seguir representa uma base de dados a ser criada 
para um concurso de receitas
Considerando que todos os atributos são atômicos, sua trans-
formação para uma base de dados relacional, na terceira forma 
normal, sem utilizar atributos chaves substitutos, utilizando-se 
as melhores práticas de projeto, resultará, respectivamente, em 
quantas tabelas e em quantos atributos ?
a) 5 e 15.
b) 6 e 17.
c) 6 e 21.
d) 7 e 17.
e) 7 e 19.
10. (CESGRANRIO – 2012) Leve em conta a figura do diagrama 
a seguir, usando a notação da Engenharia de Informação e 
seguindo as regras do Modelo de Entidades e Relacionamentos.
A partir do diagrama, conclui-se que
a) dois funcionários não podem receber um salário de um 
mesmo valor.
b) dois funcionários não podem receber salários com a mes-
ma data início.
c) um funcionário pode ser abrigado por dois departamentos.
d) um funcionário pode ser participante de dois projetos.
e) um projeto pode ser contratado por dois clientes.
11. (CESGRANRIO – 2012) Uma entidade associativa do modelo 
de entidades e relacionamentos é um(a)
a) atributo redefinido e tratado como se fosse também uma 
entidade.
b) dado associado a cada ocorrência de um relacionamento.
c) dado associado a cada ocorrência de uma entidade.
d) relacionamento redefinido e tratado como se fosse tam-
bém uma entidade.
e) atribuição de propriedades genéricas a uma entidade 
associada.
12. (CESGRANRIO – 2012) Considere as afirmações abaixo sobre 
modelo de entidades e relacionamentos.
I. Um tipo entidade fraca não tem atributoschave pró-
prios, devendo possuir, pelo menos, um relacionamento 
identificador.
II. Os atributos de tipos relacionamento 1:1 ou N:M podem ser 
migrados para um dos tipos entidade participantes.
III. O grau de um tipo relacionamento é o número de entidades 
que participam desse relacionamento.
Está correto APENAS o que se afirma em
a) I.
b) II.
c) I e II.
d) I e III.
e) II e III.
13. (CESGRANRIO – 2011) A estrutura lógica de um banco de 
dados pode ser expressa graficamente por um diagrama E-R 
(diagrama Entidade-Relacionamento).
Nesse diagrama, o componente que representa um conjunto de 
relacionamentos é o(a)
a) retângulo.
b) losango.
c) quadrado.
d) elipse.
e) linha.
14. (CESGRANRIO – 2011) Uma das ferramentas mais impor-
tantes em projetos de bancos de dados relacionais é o Modelo 
Entidade-Relacionamento (MER). A sua utilização serve para o 
projetista representar, graficamente, a forma como as entida-
des identificadas se relacionam durante o processo de análise 
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e como fazem parte do sistema de informações. Nesse sentido, 
observe a figura abaixo relacionada a situações normalmente 
encontradas quando se elabora um MER.
Considerando a figura e a notação utilizada, conclui-se que
a) um departamento pode ter de 0 a N funcionários, e cada fun-
cionário pertencer, obrigatoriamente, a um departamento.
b) um departamento tem N funcionários, e cada funcionário 
pertence, obrigatoriamente, a mais de um departamento.
c) a um departamento estão associados vários funcionários, 
e cada funcionário está associado, exclusivamente, a um só 
departamento.
d) em cada departamento um funcionário tem apenas um 
chefe, mas um chefe pode ter N funcionários sob sua 
responsabilidade.
e) em um departamento existe, obrigatoriamente, um só fun-
cionário, e um funcionário pertence, obrigatoriamente, a 
um só departamento.
15. (CESGRANRIO – 2010) Na transformação de um Modelo de 
Entidades e Relacionamento (MER) em Modelo Relacional, ele-
mentos do MER dão origem a elementos do Modelo Relacional. 
Com relação às entidades associativas no MER, considere as 
afirmações que se seguem.
I. Podem apresentar outros atributos além da chave primária.
II. Herdam as chaves estrangeiras das entidades associadas.
III. Apresentam, no mínimo, duas chaves estrangeiras.
IV. Devem possuir obrigatoriamente três chaves compostas.
V. Geram, no mínimo, uma integridade referencial no banco 
de dados.
Estão corretas APENAS as afirmações
a) I e III.
b) II e IV.
c) IV e V.
d) I, II e V.
e) II, III e V.
16. (CESGRANRIO – 2010) De acordo com o diagrama a seguir, 
analise as afirmativas a seguir.
I. O mesmo funcionário pode pertencer a mais de um projeto
II. Um projeto pode ter vários funcionários.
III. Existem 4 chaves estrangeiras no diagrama.
Está correto APENAS o que se afirma em
a) I.
b) II.
c) III.
d) I e II.
e) II e III.
 Æ CONCEITOS E FUNDAMENTOS DE MODELO 
RELACIONAL
17. (CESGRANRIO – 2018) As chaves estrangeiras (FKs) são utili-
zadas no modelo
a) entidade-relacionamento para representar atributos de 
relacionamentos.
b) entidade-relacionamento para representar atributos 
determinantes.
c) entidade-relacionamento para representar 
relacionamentos.
d) relacional para representar atributos que admitem valores 
nulos.
e) relacional para representar ligações entre linhas de tabelas.
18. (CESGRANRIO – 2012) Sejam as tabelas R(A1,A2) e S(A3,A4) 
pertencentes a um dado esquema relacional, em que todos 
atributos (A1, A2, A3 e A4) assumem valores inteiros. Sabe-se 
também que A4 é chave estrangeira da tabela S, referencian-
do a tabela R. A integridade referencial desse banco de dados 
relacional estará garantida quando, para qualquer tupla de S, o 
valor para A4
a) for nulo, ou igual a um valor de A1 em uma tupla de R, sendo 
A1 a chave primária de R.
b) for nulo ou igual a um valor de A1 ou A2 em alguma tupla 
de R, sendo A1 e A2, respectivamente, a chave primária e a 
chave estrangeira de R.
c) nunca for nulo e for igual a um valor de A1 em uma tupla de 
R, sendo A1 a chave primária de R.
d) nunca for nulo e for igual a um valor de A1 ou A2 em alguma 
tupla de R, sendo A1 ou A2 a chave primária de R.
e) nunca for nulo e for igual a um valor de A1 ou A2, em alguma 
tupla de R, sendo A1 e A2, respectivamente, a chave primá-
ria e a chave estrangeira de R.
19. (CESGRANRIO – 2014) Segundo a classificação de categorias 
de modelos de dados, o modelo de dados relacional deve ser 
entendido como
a) conceitual.
b) externo.
c) físico.
d) interno.
e) representacional.
20. (CESGRANRIO – 2014) Na sua definição teórica, as relações 
do modelo relacional precisam satisfazer algumas proprieda-
des, entre elas a de que
a) cada atributo contém um conjunto finito de tuplas.
b) os atributos são ordenados da esquerda para a direita.
c) as tuplas são ordenadas do topo para a base.
d) inexistem tuplas duplicadas.
e) sempre existe uma tupla identificadora.
21. (CESGRANRIO – 2012) Considere duas tabelas relacionais P 
e Q, cujas chaves representam códigos de tamanho fixo usando 
as 26 letras maiúsculas do alfabeto e os algarismos de 0 a 9. A 
tabela P tem como chave um campo do tipo CHAR(8), e a tabela 
Q, um campo do tipo CHAR(5). Havendo a necessidade de criar 
uma tabela para representar um relacionamento N:M entre as 
duas tabelas P e Q, qual é a previsão para o tamanho máximo de 
linhas dessa tabela?
a) 836×536.
b) 1336.
c) 3613.
d) 3640.
e) 4036.
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22. (CESGRANRIO – 2011) Sobre visões em bancos de dados rela-
cionais, considere as afirmativas a seguir.
I. O uso de visões permite restringir o acesso a dados das 
tabelas por razões de segurança.
II. Fazer insert em uma visão gerada a partir de uma única 
tabela, e que não contenha a chave primária da tabela nessa 
visão, gera erro.
III. É impossível fazer update em visões geradas por junções 
em mais de uma tabela.
Está correto APENAS o que se afirma em
a) I.
b) II.
c) III.
d) I e II.
e) II e III.
23. (CESGRANRIO – 2011) No modelo relacional, chaves candida-
tas desempenham um papel importante, pois se referem a atribu-
tos que identificam de forma única as tuplas de uma relação.
Sendo assim, chaves candidatas apresentam como característica
a) demandarem a sua implementação através de uma trigger.
b) demandarem a implantação de restrição de entidade, tendo 
em vista serem atributos não identificadores.
c) possuírem campos que são chamados cada um de atributos 
primários.
d) serem criadas com a imposição de uma restrição de integri-
dade do tipo CHECK.
e) serem superchaves mínimas, por essa razão, compostas 
por apenas um atributo.
24. (CESGRANRIO – 2011) Em bancos de dados relacionais, as 
restrições de integridade são regras de consistência de dados 
que devem ser garantidas pelo SGBD, sem auxílio de validações 
externas ou de qualquer aplicação externa. Um dos tipos de 
integridade apresenta as seguintes características:
 y tem por objetivo manter os dados sincronizados entre tabe-
las que estejam relacionadas.
 y a relação é feita entre a chave primária de uma tabela e a 
chave estrangeira de outra tabela.
 y o valor dos campos que constituem a chave estrangeira de 
uma tabela deve estar também presente na chave primária 
da tabela que referenciam ou, quando muito, podemter o 
valor NULL.
O tipo descrito é denominado Integridade
a) referencial.
b) globalizada.
c) cruzada.
d) de domínio.
e) de entidade.
25. (CESGRANRIO – 2010) O princípio da integridade de dados 
caracteriza-se por condições obrigatórias impostas pelo mode-
lo de banco de dados. Nesse contexto, a restrição de integridade 
referencial diz que
a) nenhum valor de chave primária pode ser nulo.
b) o valor de cada campo deve ser um valor nulo ou um valor 
único dentro dos valores permitidos para o campo.
c) os valores das chaves primárias devem ser atômicos.
d) uma linha de uma tabela S que se refere à tabela V deve 
referenciar uma linha existente na tabela V.
e) uma tabela deve ter pelo menos uma chave.
26. (CESGRANRIO – 2010) Sobre o modelo de banco de dados 
relacional, considere as afirmativas abaixo.
I. Um esquema de relação é composto de um nome de relação 
e de uma lista de atributos, e cada atributo está associado a 
um domínio.
II. Por definição, uma superchave mínima é aquela composta 
por uma única coluna.
III. Um esquema de relação pode conter mais de uma chave 
candidata.
IV. A ocorrência de um valor nulo (NULL) é proibida em qual-
quer coluna sobre a qual se define uma restrição de integri-
dade referencial.
São corretas APENAS as afirmativas
a) I e II.
b) I e III.
c) II e III.
d) II e IV.
e) III e IV.
27. (CESGRANRIO – 2010) Em uma determinada empresa, 
uma equipe de analistas reuniu-se para definir que bancos de 
dados deveriam utilizar no desenvolvimento de um sistema de 
negócios.
Dentre os existentes no mercado, os analistas decidiram-se por 
um do Modelo Relacional, por permitir as seguintes funções:
I. processamento Ad Roc;
II. compressão de dados;
III. visualizar sites na Internet;
IV. integração com servidores Web.
São corretas as funções
a) I e IV, apenas.
b) II e III, apenas.
c) I, II e III, apenas.
d) I, II e IV, apenas.
e) I, II, III e IV.
 Æ NORMALIZAÇÃO
28. (CESGRANRIO – 2018) Um estagiário da área de administra-
ção de banco de dados recebeu a tarefa de normalizar as tabelas 
de um esquema de BD que será usado em um sistema que, em 
breve, irá entrar em produção. Há alguns dias ele foi chamado 
por um analista de banco de dados para que enumerasse o que 
foi feito no esquema, tendo em vista garantir que todas as tabe-
las atendam à 3ª forma normal (3FN). Ao ser questionado pelo 
analista, ele respondeu o seguinte:
 y Todas as colunas definidas são atômicas.
 y Foram definidas chaves primárias para todas as tabelas.
 y Todas as colunas que fazem parte de alguma chave primá-
ria foram definidas como NOT NULL.
 y Não há chave primária composta em tabela alguma.
 y Todas as dependências funcionais transitivas foram 
eliminadas.
Nessas condições, para garantir que todas as tabelas desse 
esquema atendam à 3FN,
a) é necessário estender a restrição de NOT NULL para as 
demais colunas.
b) é necessário criar chaves estrangeiras para implementar as 
relações.
c) é necessário eliminar as dependências funcionais parciais 
existentes.
d) é necessário eliminar todas as colunas multivaloradas 
existentes.
e) nada mais precisa ser feito.
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29. (CESGRANRIO – 2018) No âmbito de bancos de dados relacio-
nais, uma tabela que esteja na
a) segunda forma normal pode conter dependências funcio-
nais parciais.
b) segunda forma normal não pode conter dependências fun-
cionais transitivas.
c) terceira forma normal não pode conter dependências fun-
cionais parciais.
d) terceira forma normal pode conter dependências funcio-
nais transitivas.
e) segunda forma normal não pode conter chave primária 
composta.
30. (CESGRANRIO – 2018) Se uma tabela relacional atende à 2ª 
forma normal, então ela NÃO possui
 a) dependência funcional transitiva.
 b) dependência funcional multivalorada.
 c) coluna multivalorada.
 d) chave primária atômica.
 e) chave primária composta.
31. (CESGRANRIO – 2018) A teoria da normalização para o 
modelo relacional especifica Formas Normais, critérios que 
permitem qualificar cada tabela de um esquema relacional em 
função de possíveis anomalias de atualização de dados.
A 1ª Forma Normal estabelece que as tabelas não devem per-
mitir atributos
 a) nulos.
 b) indivisíveis.
 c) multivalorados.
 d) contidos na chave primária.
 e) contidos tanto na chave primária quanto na chave estrangeira.
32. (CESGRANRIO – 2016) A segunda forma normal está relacio-
nada com o conceito de
a) dependência funcional parcial.
b) dependência funcional transitiva.
c) dependência multivalorada.
d) tabelas aninhadas.
e) colunas multivaloradas.
33. (CESGRANRIO – 2014) Qual forma normal se baseia no con-
ceito de dependência multivalorada?
a) Forma Normal de Boyce-Codd.
b) Primeira Forma Normal.
c) Segunda Forma Normal.
d) Terceira Forma Normal.
e) Quarta Forma Normal.
34. (CESGRANRIO – 2014) Considere uma relação R seguindo o 
modelo de dados relacional com os campos atômicos F,G,H,J,K, 
onde F,G compõem a chave primária. Sabe-se que as seguintes 
dependências funcionais, e apenas essas, são válidas:
F,G → H
F,G → K
F,G → J
H → J
Dessa forma, a relação R
a) não está na 1FN.
b) está na 1FN e não está na 2FN.
c) está na 2FN e não está na 3FN.
d) está na FNBC e não está na 3FN.
e) está na 3FN e não está na FNBC.
35. (CESGRANRIO – 2013) Uma relação em banco de dados está 
na Segunda Forma Normal se, e somente se,
a) estiver na Primeira Forma Normal e não possuir atributos 
multivalorados.
b) houver pelo menos um atributo não-chave dependente da 
chave-primária inteira.
c) estiver na Primeira Forma Normal, e não existirem depen-
dências multivaloradas.
d) estiver na Primeira Forma Normal, e cada atributo não-
-chave for dependente da chave primária inteira.
e) estiver na Primeira Forma Normal, e cada atributo for chave 
primária.
36. (CESGRANRIO – 2010) Em um banco de dados relacional, a 
Forma Normal Boyce-Codd exige que todas as dependências 
funcionais não triviais sejam da forma a " b , onde b é uma 
superchave.
PORQUE
Em um banco de dados relacional, a 3ª Forma Normal permite 
a existência de dependências funcionais não triviais cujo lado 
esquerdo não seja uma superchave.
Analisando-se as afirmações acima, conclui-se que
a) as duas afirmações são verdadeiras, e a segunda justifica a 
primeira.
b) as duas afirmações são verdadeiras, e a segunda não justifi-
ca a primeira.
c) a primeira afirmação é verdadeira, e a segunda é falsa.
d) a primeira afirmação é falsa, e a segunda é verdadeira.
e) as duas afirmações são falsas.
37. (CESGRANRIO – 2012) Sabendo-se que uma relação R está na 
Segunda Forma Normal (2FN), é garantido que R
a) ainda pode conter atributos não atômicos.
b) ainda pode conter atributos não primários transitivamente 
dependentes da chave primária.
c) ainda pode conter atributos não-chave funcionalmente 
dependentes de parte da chave primária.
d) obedece também a todas as regras da Forma Normal de 
Boyce-Codd (FNBC).
e) possui uma chave com um único atributo.
 Æ CONSULTAS E COMANDOS EM SQL
38. (CESGRANRIO – 2019) Qual a instrução SQL capaz de atuali-
zar uma tabela chamada ESTOQUE, de forma que todos os valo-
res da coluna PRECO sejam aumentados em 10%?
a) UPDATE ESTOQUE SET PRECO=PRECO*1.1.
b) UPDATE PRECO FROM ESTOQUE WHERE PRECO=PRECO*1.1.
c) UPDATE ESTOQUE SET NEW.PRECO=OLD.PRECO*1.1.
d) ALTER TABLE PRODUCTS ADD COLUMN PRECO=PRECO*1.1.
e) SELECT * FROM ESTOQUE WHERE PRECO = PRECO * 1.1.
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qualquer título, a sua reprodução, cópia, divulgação oudistribuição, sujeitando-se aos infratores à responsabilização civil e criminal.
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39. (CESGRANRIO – 2019) No processo de criação de um banco 
de dados dos computadores mantidos por um grupo de manu-
tenção, é necessário criar uma tabela COMPUTADORES com os 
seguintes campos:
 y idComputador, a chave primária, um inteiro
 y Sala, uma string de até 30 caracteres que não pode ser nula
 y Responsável, uma string de até 255 caracteres
 y Status, uma string de até 10 caracteres
O comando SQL correto para criar essa tabela é
a) CREATE COMPUTADORES AS TABLE ( idComputador int PK, 
Sala varchar(30),.
 Responsavel varchar(255) , Status varchar(10))
b) CREATE TABLE COMPUTADORES ( idComputador PK, Sala 
varchar[30] NOTNULL,.
 Responsavel varchar[255] , Status varchar[10])
c) CREATE TABLE COMPUTADORES ( idComputador int PK, 
Sala varchar(30) NOT NULL,.
 Responsavel varchar(255) , Status varchar(10))
d) CREATE TABLE COMPUTADORES { idComputador int PK, 
Sala varchar(30),.
 Responsavel varchar(255) , Status varchar(10)}
e) NEW TABLE COMPUTADORES ( idComputador int, Sala var-
char(30), .
 Responsavel varchar(255) , Status varchar(10))
40. (CESGRANRIO – 2018) Considere que, em um modelo rela-
cional, há três tabelas bem formadas denominadas Cliente, 
Compra (que representa os produtos comprados por um clien-
te) e Produto. A PK dos clientes é o CPF, e a PK dos produtos é um 
código. Há atributos nome e UF de nascimento para os clien-
tes, e atributos fabricante e categoria para os produtos. Ou seja, 
Cliente (cpf, nome, UF), Produto (cod, fabricante, categoria) e 
Compra (cpf, cod). Observe-se o seguinte comando SQL:
SELECT DISTINCT P.fabricante
FROM Produto P, Compra C
WHERE P.cod = C.cod
AND P.categoria = ‘celular’
AND C.cpf IN (SELECT cpf FROM Cliente WHERE UF = ‘RS’)
Esse comando retorna dados que respondem à seguinte 
pergunta:
a) “Fabricante dos produtos que foram comprados no Rio 
Grande do Sul”.
b) “Fabricante dos celulares que não foram comprados por 
clientes nascidos no Rio Grande do Sul”.
c) “Fabricante dos produtos que foram produzidos no Rio 
Grande do Sul”.
d) “Fabricante dos celulares que foram comprados no Rio 
Grande do Sul”.
e) “Fabricante dos celulares que foram comprados por clien-
tes nascidos no Rio Grande do Sul”.
41. (CESGRANRIO – 2018) As tabelas a seguir compõem um ban-
co de dados simplificado de um banco comercial, onde o campo 
sublinhado indica a chave primária. É possível que uma conta 
tenha vários clientes, e que um cliente tenha várias contas.
Cliente(idCliente,nomeCliente)
Conta(idConta,ultimoSaldo)
ContaCliente(idConta,idCliente)
Que comando SQL lista todos os nomes de clientes com mais de 
R$ 2.000,00 na conta?
a) SELECT nomeCliente FROM Cliente, ContaCliente, Conta 
WHERE idCliente=idCliente AND idConta=idConta AND 
ultimoSaldo > 2000.
b) SELECT nomeCliente FROM TABLES Cliente c, ContaCliente 
cc, Conta cs WHERE c.idCliente=cc.idCliente AND cc.idCon-
ta=cs.idConta AND cs.ultimoSaldo > 2000.
c) SELECT nomeCliente FROM Cliente c, ContaCliente cc, Con-
ta cs WHERE c.idCliente=cc.idCliente AND cc.idConta=cs.
idConta AND cs.ultimoSaldo > 2000.
d) SELECT nomeCliente FROM Cliente c, ContaCliente cc, Con-
ta cs INNER JOIN c.idCliente=cc.idCliente AND cc.idConta=-
cs.idConta AND cs.ultimoSaldo > 2000.
e) SELECT nomeCliente FROM Cliente c INNER JOIN Conta-
Cliente cc INNER JOIN Conta cs AS c.idCliente=cc.idCliente 
AND cc.idConta=cs.idConta AND cs.ultimoSaldo > 2000.
42. (CESGRANRIO – 2018) Considere que, em um modelo rela-
cional, há três tabelas bem formadas denominadas Jogador, 
Participa e Time, de tal forma que a tabela Participa, que repre-
senta que jogador participa de que time, tem a sua PK formada 
pela PK de Jogador e pela PK de Time. A PK dos jogadores é o seu 
CPF, e a PK dos times é o seu CNPJ. Ou seja, Jogador (CPF, Nome, 
..), Time (CNPJ, Nome, UF, ..) e Participa (CPF, CNPJ).
O comando SQL que apresenta o nome dos jogadores dos times 
do Rio de Janeiro tem a seguinte estrutura:
a) SELECT J.Nome FROM Jogador J, Participa P, Time T WHERE 
J.CPF=P.CPF AND T.CNPJ=P.CNPJ AND UF=’RJ’.
b) SELECT J.Nome FROM Jogador J, Time T WHERE UF=’RJ’.
c) SELECT Nome FROM Jogador J, Participa P WHERE J.CPF=P.
CPF AND UF=’RJ’.
d) SELECT Nome FROM Time T, Participa P WHERE T.CNPJ=P.
CNPJ AND UF=’RJ’.
e) SELECT Nome FROM Time WHERE UF=’RJ’.
43. (CESGRANRIO – 2014) Ao implementar um sistema de gerên-
cia de fornecedores, o desenvolvedor percebeu que não existia 
no banco de dados relacional da empresa qualquer represen-
tação da entidade PRODUTO que aparecia em seu modelo de 
dados. Para corrigir essa falha, preparou um comando SQL que 
alteraria o esquema do banco de dados.
Tal comando SQL deve ser iniciado com
a) ALTER SCHEMA ADD TABLE PRODUTO.
b) ALTER TABLE PRODUTO.
c) CREATE PRODUTO : TABLE.
d) CREATE PRODUTO AS TABLE.
e) CREATE TABLE PRODUTO.
44. (CESGRANRIO – 2014) Os comandos GRANT e REVOKE dis-
poníveis em SQL são exemplos típicos de mecanismos de con-
trole de acesso
a) obrigatório.
b) mandatório.
c) discricionário.
d) baseado em papéis.
e) baseado em regras.
45. (CESGRANRIO – 2014) Considere um banco de dados relacio-
nal com as duas tabelas a seguir.
Empregado (emp_id, emp_nome, dno, salario)
Departamento (dep_id, dep_mome)
O campo Empregado.dno indica o dep_id do departamento 
onde o empregado trabalha, e os campos sublinhados são cha-
ve primária.
Nesse contexto, analise o seguinte comando SQL:
SELECT d.dep_nome, COUNT(*) AS x
FROM Departamento d, Empregado e
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WHERE d.dep_id = e.dno AND e.salario > 5000 AND
e.dno IN (SELECT f.dno FROM Empregado f GROUP BY
f.dno HAVING COUNT(*) > 2)
GROUP BY d.dep_nome;
O que calcula o comando SQL apresentado acima?
a) Quantos empregados ganham mais de R$ 5.000,00, listados 
por departamento.
b) Quantos empregados existem, listados por departamento, 
em departamentos com mais de duas pessoas que ganham 
mais de R$ 5.000,00.
c) Quantos empregados existem, listados por departamento, 
em departamentos que possuem duas pessoas que ganham 
mais de R$ 5.000,00.
d) Quantos empregados ganham mais de R$ 5.000,00, listados 
por departamento, em departamentos com mais de duas 
pessoas.
e) Quantos departamentos existem com mais de duas pessoas 
que ganham R$ 5.000,00.
46. (CESGRANRIO – 2013) Associe a coluna da esquerda, que 
contém itens de uma declaração SQL, com a coluna da direita, 
que contém o formato e o tamanho de campo de uma tabela.
I- SMALLINT
II- TIMESTAMP
III- INTEGER 
IV- DATE
V- TIME
1- X(26)
2- X(10)
3- X(8) 
4- S9(4) COMP 
5- S9(9) COMP 
6- S9(10) COMP
As associações corretas são:
a) I - 1 , II - 3 , III - 6 , IV - 2 , V - 5.
b) I - 2 , II - 5 , III - 4 , IV - 6 , V - 2.
c) I - 4 , II - 1 , III - 5 , IV - 2 , V - 3.
d) I - 4 , II - 3 , III - 2 , IV - 5 , V - 1.
e) I - 1 , II - 2 , III - 5 , IV - 4 , V – 3.
47. (CESGRANRIO – 2013) Abaixo vê-se um script SQL.
ROTINA.
EXEC SQL
SELECT CAMPO, CURRENT TIMESTAMP INTO
 :WS-CAMPO, :WS-ZTIMESTP FROM TABELA
END-EXEC.
Esse script
a) elimina um registro de uma tabela bem como a data e hora 
da ação.
b) seleciona um atributo de uma tabela bem como a data e 
hora da ação.
c) atualiza um registro de uma tabela bem como a data e hora 
da ação.
d) seleciona todos os atributos de uma tabela.
e) copia todos os atributos de uma tabela.
48. (CESGRANRIO – 2013) Em um banco de dados, a tabela Pes-
soa foi criada com a seguinte instrução:
CREATE TABLE Pessoa ( PessoaID int,
 Nome varchar(255),Sobrenome varchar(255),
 Endereco varchar(255),
 Cidade varchar(255));
Após a criação, a tabela foi preenchida, porém o programador 
percebeu que todos os Nomes foram colocados no lugar do 
Sobrenome e vice-versa.
Que instrução SQL pode ser usada para realizar a troca, corri-
gindo a base?
a) SELECT Nome As Sobrenome, Sobrenome AS Nome FROM 
Pessoa.
b) UPDATE Nome=Sobrenome, Sobrenome=Nome FROM 
Pessoa.
c) UPDATE Pessoa SET Nome,Sobrenome WITH (SELECT 
Sobrenome,Nome FROM Pessoa).
d) UPDATE Pessoa SET Nome=Sobrenome, Sobrenome=Nome.
e) UPDATE Pessoa WITH Nome As Sobrenome, Sobrenome AS 
Nome.
49. (CESGRANRIO – 2013) Uma das atividades principais da 
administração de SGBD é gerenciar o controle de acesso ao 
banco de dados, determinando que direitos ou privilégios cada 
usuário possui. Uma das formas mais importantes de imple-
mentar o controle de acesso é conhecida como controle de 
acesso discricionário, que é suportada no SQL pelos comandos
a) CREATE GRANT e DROP GRANT.
b) CREATE ROLE e DROP ROLE.
c) GRANT CREATE e GRANT DROP.
d) GRANT e REVOKE.
e) GRANT e UNGRANT.
50. (CESGRANRIO – 2013) Em um banco de dados, a tabela Pes-
soa foi criada com a seguinte instrução:
CREATE TABLE Pessoa ( PessoaID int,
 Nome varchar(255),
 Sobrenome varchar(255),
 Endereco varchar(255),
 Cidade varchar(255)
 );
Que instrução SQL acrescenta um campo CEP do tipo var-
char(9) a essa tabela?
a) ADD COLUMN CEP varchar(9) INTO TABLE.
b) ALTER TABLE Pessoa ADD CEP varchar(9).
c) ALTER TABLE Pessoa INSERT COLUMN CEP varchar(9).
d) ALTER TABLE Pessoa ALTER COLUMN CEP varchar(9).
e) ALTER TABLE Pessoa MODIFY COLUMN ADD CEP varchar(9).
51. (CESGRANRIO – 2012) É um comando da linguagem de defi-
nição de dados de SQL:
a) COMMIT.
b) ROLLBACK.
c) DROP.
d) UPDATE.
e) DELETE.
52. (CESGRANRIO – 2012) Ao implantar um banco de dados 
modelado segundo a abordagem relacional em um SGDB 
comercial baseado em SQL, o DBA verificou a necessidade de 
representar uma relação que estava em seu modelo original.
O comando SQL correto para criar a representação dessa rela-
ção em um SGDB é
a) CREATE RELATION.
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b) CREATE TABLE.
c) INSERT RELATION.
d) INSERT TABLE.
e) TABLE CREATE.
53. (CESGRANRIO – 2013) Observe a tabela a seguir que perten-
ce a um banco de dados denominado PETRÓLEO.
PRODUCAO
CAMPO AREA QTDE
Badejo
Garoupa
Marlim
Robalo
I
I
II
II
100.000
80.000
110.000
90.000
A partir de PRODUCAO, deseja-se gerar uma saída que conte-
nha todos os atributos dessa tabela, mas classificada por QTDE, 
em ordem ascendente.
O comando SQL a ser utilizado é
a) SELECT * FROM PRODUCAO ORDER BY QTDE.
b) SELECT * FROM PRODUCAO SORT ON QTDE.
c) SELECT * FROM PRODUCAO ASC KEY QTDE.
d) SELECT * OF PRODUCAO ORDER BY QTDE.
e) SELECT * OF PRODUCAO SORT ON QTDE.
54. (CESGRANRIO – 2012) Considere o resultado da consulta SQL 
a seguir, quaisquer que sejam os dados disponíveis nas tabelas 
Cidades e Veículos.
SELECT * FROM Cidades, Veiculos WHERE Cidades.Nome=Vei-
culos.Nome;
Para manter o resultado final dessa consulta usando a notação 
de JOIN, a instrução SQL deve ser a seguinte:
a) SELECT * FROM Veiculos CROSS JOIN Cidades.
b) SELECT * FROM Veiculos LEFT JOIN Cidades ON Cidades.
Nome=Veiculos.Nome.
c) SELECT * FROM Veiculos OUTER JOIN Cidades ON Cidades.
Nome=Veiculos.Nome.
d) SELECT * FROM Veiculos INNER JOIN Cidades ON Cidades.
Nome=Veiculos.Nome.
e) SELECT * FROM Veiculos RIGHT JOIN Cidades ON Cidades.
Nome=Veiculos.Nome.
55. (CESGRANRIO – 2012) Um administrador de banco de dados 
deseja remover determinadas linhas de uma tabela T.
Que comando SQL deve ser utilizado para essa remoção?
a) CASCADE.
b) DELETE.
c) UPDATE.
d) DROP.
e) ERASE.
56. (CESGRANRIO – 2011) Em bancos de dados relacionais, as 
consultas eventuais, que consistem em instruções SQL cons-
truídas dinamicamente por ferramentas de consultas residen-
tes nos hosts dos usuários finais, são denominadas Consultas
a) Front-end.
b) Select.
c) Ad-Hoc.
d) Query.
e) Discoverer.
57. (CESGRANRIO – 2011) Qual a cláusula da instrução SQL crea-
te table que inclui a lista de atributos de uma chave candidata?
a) applicant key.
b) candidate key.
c) foreign key.
d) primary key.
e) unique key.
58. (CESGRANRIO – 2011) SQL é uma linguagem padrão para 
SGBD relacional que possui diversas funcionalidades, tais 
como: criar, consultar e remover tabelas, views e índices em um 
banco de dados, além de garantir a consistência e integridade 
dos dados.
Considere a seguinte situação:
 y a partir de uma tabela ALFA, gerar uma outra BETA, que 
contenha todas as colunas de ALFA;
 y a tabela BETA deve ser gerada mediante uma condição, na 
qual sejam listados, exclusivamente, todos os funcionários, 
cujos cargos sejam ENGENHEIRO TELECOMUNICAÇÕES 
ou TÉNICO TELECOMUNICAÇÕES, codificados na tabela 
ALFA, respectivamente, como ET e TT.
O comando SQL, que atende aos requisitos acima, está indicado 
em
a) SELECT * FROM ALFA WHERE cargo = “ET” OR cargo = “TT”.
b) SELECT ALL FROM ALFA OVER cargo = “ET” OR cargo = “TT”.
c) SELECT * FROM ALFA WHERE cargo = “ET” AND cargo = “TT”.
d) SELECT ALL ON ALFA FOR cargo = “ET” AND cargo = “TT”.
e) SELECT * ON ALFA OVER cargo = “ET” OR cargo = “TT”.
59. (CESGRANRIO – 2010) Dentre os comandos SQL a seguir, 
qual contém erro(s) de sintaxe?
a) ALTER TABLE produtos ADD CONSTRAINT unq_cod_prod 
UNIQUE (cod_prod).
b) DELETE FROM produtos WHERE prec > 200.00.
c) ALTER TABLE produtos DELETE COLUMN descr.
d) SELECT * FROM produtos WHERE cod_fornecedor = 23.
e) ALTER TABLE ONLY produtos ADD COLUMN cod_produto 
int.
60. (CESGRANRIO – 2010) O gestor de um sistema de vendas 
solicita o preço médio dos produtos eletrônicos, que não está 
disponível na interface WEB do sistema. Para isso, que função 
SQL pode ser utilizada no SELECT para obter, diretamente, esse 
valor do banco de dados?
 a) AVG.
 b) MIN.
 c) MAX.
 d) VAR.
 e) VARP.
61. (CESGRANRIO – 2010) Com relação a Bancos de Dados, anali-
se as afirmações a seguir. 
I. O Modelo Entidade-Relacionamento foi criado para geren-
ciar os projetos de implantação de uma empresa, gerando 
as especificações dos esquemas de Bancos de Dados. 
II. A linguagem SQL permite que a declaração de domínio de 
um atributo inclua a especificação not null, fazendo com 
que os valores vazios sejam permitidos ao atributo. 
III. Na linguagem SQL, a trigger é um comando projetado para 
ser executado automaticamente pelo sistema como um 
efeito colateral de uma modificação no Banco de Dados. 
Está correto APENAS o que se afirma em
O conteúdo deste livro eletrônico é licenciado para Joao Mateus Menezes dos Santos - 035.100.125-50, vedada, por quaisquer meios e a
qualquer título, a sua reprodução, cópia, divulgação ou distribuição, sujeitando-se aos infratores à responsabilização civil e criminal.
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a) I.
b) II.
c) III.
d) I e II.
e) II e III.
62. (CESGRANRIO – 2010) A linguagem, na qual um usuário 
requisita informações do Banco de Dados e que é de mais alto 
nível que uma linguagem de programação comum, constitui 
uma linguagem de
a) Consulta.
b) Conexão.
c) Máquina.
d) Manipulação.
e) Requisição.
63. (CESGRANRIO – 2010) Na linguagem SQL, a estrutura básica 
da instrução select consiste em três cláusulas que são:
 a) distinct, select e where.
 b) insert, update e select.
 c) replace, join e where.
 d) update, replace e include.