Ricardo, servidor estável de fundação pública federal, valendo-se
de sua excelente fama como administrador na cidade onde
nasceu, conseguiu eleger-se Prefeito nas últimas eleições
municipais. De acordo com os ditames da Lei nº 8.112/90,
Ricardo:
Em matéria de processos administrativos disciplinares,
especificamente quanto ao regime jurídico de suas comissões, a
Lei nº 8.112/90 estabelece que:
READ TEXT II AND ANSWER QUESTIONS 16 TO 20:
TEXT II
The backlash against big data
[…]
Big data refers to the idea that society can do things with a large
body of data that weren't possible when working with smaller
amounts. The term was originally applied a decade ago to
massive datasets from astrophysics, genomics and internet
search engines, and to machine-learning systems (for voicerecognition
and translation, for example) that work
well only when given lots of data to chew on. Now it refers to the
application of data-analysis and statistics in new areas, from
retailing to human resources. The backlash began in mid-March,
prompted by an article in Science by David Lazer and others at
Harvard and Northeastern University. It showed that a big-data
poster-child—Google Flu Trends, a 2009 project which identified
flu outbreaks from search queries alone—had overestimated the
number of cases for four years running, compared with reported
data from the Centres for Disease Control (CDC). This led to a
wider attack on the idea of big data.
The criticisms fall into three areas that are not intrinsic to big
data per se, but endemic to data analysis, and have some merit.
First, there are biases inherent to data that must not be ignored.
That is undeniably the case. Second, some proponents of big data
have claimed that theory (ie, generalisable models about how the
world works) is obsolete. In fact, subject-area knowledge remains
necessary even when dealing with large data sets. Third, the risk
of spurious correlations—associations that are statistically robust
but happen only by chance—increases with more data. Although
there are new statistical techniques to identify and banish
spurious correlations, such as running many tests against subsets
of the data, this will always be a problem.
There is some merit to the naysayers' case, in other words. But
these criticisms do not mean that big-data analysis has no merit
whatsoever. Even the Harvard researchers who decried big data
"hubris" admitted in Science that melding Google Flu Trends
analysis with CDC's data improved the overall forecast—showing
that big data can in fact be a useful tool. And research published
in PLOS Computational Biology on April 17th shows it is possible
to estimate the prevalence of the flu based on visits to Wikipedia
articles related to the illness. Behind the big data backlash is the
classic hype cycle, in which a technology's early proponents make
overly grandiose claims, people sling arrows when those
promises fall flat, but the technology eventually transforms the
world, though not necessarily in ways the pundits expected. It
happened with the web, and television, radio, motion pictures
and the telegraph before it. Now it is simply big data's turn to
face the grumblers.
(From http://www.economist.com/blogs/economist explains/201
4/04/economist-explains-10)
The three main arguments against big data raised by Text II in the second paragraph are:
De um grupo de controle para o acompanhamento de uma
determinada doença, 4% realmente têm a doença. A tabela a
seguir mostra as porcentagens das pessoas que têm e das que
não têm a doença e que apresentaram resultado positivo em
um determinado teste
Entre as pessoas desse grupo que apresentaram resultado
positivo no teste, a porcentagem daquelas que realmente têm a
doença é aproximadamente:
Sejam Y, X, Z e W variáveis aleatórias tais que Z = 2.Y - 3.X,
sendo E( X²) = 25, E( X) = 4, Var( Y)=16, Cov(X,Y) = 6 .
Então a variância de Z é:
According to the researchers from the University of California, Berkeley:
The base form, past tense and past participle of the verb “fall” in “The criticisms fall into three areas” are, respectively:
The phrase “lots of data to chew on” in Text II makes use of figurative language and shares some common characteristics with:
O IBGE recrutou 200 pessoas, por processo seletivo simplificado, para a realização de pesquisas de natureza estatística. Os contratos firmados nessa hipótese:
Vitor, servidor público federal, ausentou-se do serviço durante 40 (quarenta) dias, entre os meses de abril e maio, sob a justificativa de falecimento de parente, e mais 15 (quinze) dias, em agosto, para resolver questões particulares. Como responsável pela unidade de controle de frequência:
A contagem de tempo de serviço é essencial à Administração
Pública, uma vez que auxilia a regulamentação dos mecanismos
de aposentadoria, progressão funcional, concessão de licenças,
benefícios e demais instrumentos afetos à gestão de recursos
humanos. Sobre o tema, analise as afirmativas a seguir:
I – Férias, gestação, convocação para o serviço militar ou doença
profissional são exemplos de afastamentos contados como
efetivo exercício.
II – O período de afastamento do servidor para desempenho de
mandato classista é contado como de efetivo exercício.
III – Os afastamentos concedidos ao servidor na hipótese de trato
de assuntos particulares e reclusão por decisão judicial são
contados como efetivo exercício.
IV – O afastamento do servidor em virtude de ocupação de cargo
em comissão ou equivalente, em órgão ou entidade dos Poderes
da União, dos Estados, Municípios e Distrito Federal, não é
computado como efetivo exercício.
Está correto o que se afirma em:
Elias ocupa cargo de provimento em comissão em determinado
órgão público federal, na posição de chefia. Com base nessa
situação hipotética, analise as afirmativas a seguir:
I – Elias possui estabilidade, somente podendo ser exonerado do
cargo em comissão mediante processo administrativo disciplinar.
II – Por ser ocupante de cargo de provimento em comissão, Elias
faz jus à aposentadoria pelo Regime Próprio de Previdência Social
(RPPS).
III – Elias, por ser ocupante de cargo de livre nomeação,
perceberá subsídio, e não vencimento-base.
IV – Elias fará jus à aposentadoria pelo Regime Geral de
Previdência Social (RGPS).
Está correto somente o que se afirma em:
Marcos e Luís são servidores públicos efetivos de determinado
ente federal. Marcos, que foi aprovado em concurso público com
apenas 25 anos de idade, após 8 anos de sua posse, sofreu um
acidente, fora de serviço, e ficou incapacitado para o cargo que
exercia. Luís é servidor público há 30 anos e deseja se aposentar.
Com base nessa situação hipotética, analise as afirmativas a
seguir:
I – Por não possuir idade mínima para aposentadoria no serviço
público, Marcos não pode ser aposentado.
II – Luís pode se aposentar voluntariamente com proventos
proporcionais ao tempo de serviço prestado.
III – Para Marcos é cabível a aposentadoria compulsória, com
proventos integrais, seguindo a ideia de paridade, no regime
geral de previdência.
IV – Caso seja constatado em inspeção médica que Marcos tem
capacidade para o serviço público em cargo de atribuições e
responsabilidades compatíveis com a limitação que tenha sofrido,
Marcos poderá ser investido por readaptação.
Está correto somente o que se afirma em:
Jonas, servidor efetivo do IBGE, ocupante do cargo intermediário de Técnico em Informações Geográficas e Estatísticas, faz jus à seguinte composição remuneratória: Análise, Gestão e Infraestrutura de Informações Geográficas e Estatísticas;
Juca, servidor público federal, detentor de cargo efetivo, sofreu
aplicação de pena de demissão.
Trata-se da conduta ensejadora da penalidade em questão:
