Apostila TRF 2 2024 Analista Judiciário Estatística

Apostila TRF 2 2024 Analista Judiciário Estatística

Cargo: Analista Judiciário Estatística

Editora: DOMINA CONCURSOS

Edição: 2024

Nível: Superior

Banca: INSTITUTO AOCP

Edital: Acesso ao Edital

Não é só uma apostila!

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Conhecimento Básico
(Totalmente de Acordo com Edital 2024)

Língua Portuguesa: 1. Compreensão e interpretação de texto. 2. Tipologias e gêneros textuais. 3. Ortografia oficial. 4. Mecanismos de coesão e de coerência textual: emprego de elementos de referenciação, substituição e repetição, de conectores e de outros elementos de sequenciação textual. 5. Emprego de tempos e modos verbais. 6. Estrutura morfossintática da oração e do período: emprego das classes de palavras; relações de coordenação e de subordinação entre orações e entre termos da oração; emprego dos sinais de pontuação; concordância verbal e nominal; regência verbal e nominal; emprego do sinal indicativo de crase; colocação dos pronomes átonos. 7. Correspondência oficial, conforme Manual de Redação da Presidência da República – 3ª edição, revista, atualizada e ampliada (2018): aspectos gerais da redação oficial; finalidade dos expedientes oficiais; adequação da linguagem ao tipo de documento; adequação do formato do texto ao gênero. 8. Semântica e estilística: figuras de linguagem, sinonímia, antonímia, polissemia, denotação e conotação.         

Raciocínio Lógico e Matemático: 1. Estrutura lógica de relações arbitrárias entre pessoas, tempo, características, lugares, objetos ou eventos fictícios. 2. Dedução de novas informações a partir das relações fornecidas e avaliação das condições usadas para que se estabeleça a estrutura de tais relações. 3. Compreensão e elaboração da lógica das situações por meio de: 3.1. Raciocínio verbal; 3.2. Raciocínio matemático; 3.3. Raciocínio sequencial; 3.4. Orientação espacial e temporal; 3.5. Formação de conceitos; 3.6. Discriminação de elementos; 3.7. Equivalências lógicas; 3.8. Utilização de quantificadores. 4. Compreensão do processo lógico que, a partir de um conjunto de hipóteses, conduz, de forma válida, as conclusões determinadas. 5. Resolução de situações-problema, envolvendo: 5.1. Operações (adição, subtração, multiplicação, divisão, potenciação ou radiciação); 5.2. Números racionais em suas diferentes representações (fracionária ou decimal); 5.3. Porcentagem e suas aplicações; 5.4. Juros simples e compostos; 5.5. Razão e proporção; 5.6. Regra de três simples ou composta; 5.7. Grandezas e medidas (quantidade, tempo, comprimento, superfície, capacidade e massa). 6. Conceitos básicos de estatística para tratamento de informações; 6.1. Média aritmética simples; 6.2. Média aritmética ponderada; 6.3. Análise da relação entre grandezas representadas por meio de tabelas ou gráficos.

Noções de Direito Administrativo: 1. Princípios básicos da Administração Pública. 2. Princípios da Supremacia do Interesse Público e da Indisponibilidade. 3. Ato administrativo: conceito, elementos, atributos, classificação, espécies, revogação, anulação e convalidação. 4. Poderes e deveres dos administradores públicos: uso e abuso do poder; poderes vinculados, discricionário, hierárquico, disciplinar e regulamentar; poder de polícia; deveres dos administradores públicos. 5. Administração direta e indireta: conceito, característica. 6. Agentes públicos: conceito, classificação. Servidores públicos: cargo, emprego e função públicos. 7. Regime Jurídico dos Servidores Públicos Federais (Lei nº 8.112/1990). Direitos e vantagens. Direito de Petição. Deveres. Proibições. Acumulação. Responsabilidades. Penalidades. Processo administrativo disciplinar e sua revisão. 8. Seguridade Social do Servidor: Benefícios. Regime de Previdência Complementar (Lei nº 12.618/2012). 9. Improbidade Administrativa (Lei nº 8.429/1992). 10. Processo Administrativo (Lei n° 9.784/1999). 11. Código de Conduta dos servidores da Justiça Federal (Resolução nº 147/2011, do Conselho da Justiça Federal).   

Noções de Direito Constitucional: 1. Constituição: princípios fundamentais. 2. Aplicabilidade das normas constitucionais: normas de eficácia plena, contida e limitada. Normas programáticas. 3. Direitos e garantias fundamentais: direitos e deveres individuais e coletivos, direitos sociais, nacionalidade, direitos políticos. 4. Administração Pública: disposições gerais, servidores públicos. 5. Poder Judiciário: disposições gerais do Supremo Tribunal Federal, do Superior Tribunal de Justiça, dos Tribunais Regionais Federais e dos Juízes Federais, Conselho Nacional de Justiça, Conselho da Justiça Federal. 6. Ordem social: Seguridade Social. Disposições gerais. Da Previdência Social. Da Saúde.     

Noções de Direito Penal: 1. Dos crimes contra a Administração Pública: Crimes praticados por funcionário público contra a administração em geral, Crimes praticados por particular contra a administração em geral, Crimes contra a administração da justiça. 2. Legislação Especial: Crimes resultantes de preconceitos de raça ou de cor (Lei nº 7.716/1989 e Lei nº 14.532/2023). Lei nº 13.869/2019: Crimes de abuso de autoridade.           

Noções de Sustentabilidade: 1. Do Meio Ambiente (Constituição Federal, artigo 225). 2. Conceito de Desenvolvimento Sustentável (Relatório Brundtland). 3. Agenda Ambiental da Administração Pública (A3P), do Ministério do Meio Ambiente e Mudança do Clima (antigo Ministério do Meio Ambiente). 4. Competências das unidades socioambientais no Poder Judiciário e Plano de Logística Sustentável (Resolução CNJ nº 400/2021). 5. Política Nacional sobre Mudanças do Clima (Lei nº 12.187/2009). 6. Política Nacional de Resíduos Sólidos (Lei nº 12.305/2010) e Decreto n° 10.936/2022).       

Noções de Gestão Estratégica: 1. Gestão Estratégica do Poder Judiciário (Resolução CNJ nº 325/2020 e Resolução CJF nº 668/2020 – ref. ao ciclo 2021-2026). 2. Ferramentas de análise para Gestão e Planejamento Estratégico, Tático e Operacional. 3. BSC (Balanced Scorecard, Estratégias), Indicadores de Gestão, Gestão de Projetos e Gestão por Competências.   

Noções de Direitos Humanos e Fundamentais e de Acessibilidade: 1. Teoria geral dos direitos fundamentais. 2. Direitos Humanos e Direitos Fundamentais. 3. Declaração Universal dos Direitos Humanos. 4. Agenda 2030 da ONU. 5. Lei Brasileira de Inclusão da Pessoa com Deficiência – Estatuto da Pessoa com Deficiência (Lei nº 13.146/2015). 6. Normas gerais e critérios básicos para a promoção da acessibilidade das pessoas com deficiência ou com mobilidade reduzida (Lei nº 10.098/2000). 7. Prioridade de atendimento às pessoas com deficiência (Lei nº 10.048/2000). 

Conhecimento Específico
(Totalmente de Acordo com Edital 2024)

1. Estatística Descritiva: 1.1. Tipos de dados: qualitativos e quantitativos; 1.2. Medidas de tendência central: média, mediana e moda; 1.3. Medidas de dispersão: variância, desvio-padrão, coeficiente de variação e amplitude; 1.4. Distribuição de frequências: tabelas de frequência absoluta e relativa; 1.5. Descrição gráfica de dados: gráfico de pontos, gráfico de barra, gráfico de linha, gráfico de setor, gráfico de dispersão, histograma e boxplot; 1.6. Medidas de posição: quartis, decis, percentis, mínimo e máximo; 1.7. Medidas de forma: assimetria e curtose; 1.8. Medidas de associação: correlação, covariância, tabela de contingência. 2. Probabilidade: 2.1. Espaço amostral; 2.2. Evento; 2.3. Axiomas de probabilidade; 2.4. Definições e propriedades: definição clássica, definição axiomática, definição geométrica, propriedades de probabilidade; 2.5. Probabilidade condicional; 2.6. Independência de eventos; 2.7. Teorema da multiplicação ou da probabilidade composta, teorema de Bayes; 2.8. Variáveis aleatórias discretas e contínuas; 2.9. Distribuição de probabilidade (função de probabilidade e função distribuição acumulada de probabilidade) para variáveis aleatórias discretas: Bernoulli, binomial, Poisson, geométrica, uniforme; 2.10. Distribuição de probabilidade para variáveis aleatórias contínuas (função densidade de probabilidade e função distribuição acumulada de probabilidade) para: normal, t de Student, qui-quadrado, exponencial, Weibull, gama, uniforme, F de Snedecor; 2.11. Esperança e variância de variáveis aleatórias; 2.12. Lei dos grandes números; 2.13. Teorema central do limite; 2.14. Variáveis aleatórias multidimensionais (vetores aleatórios); 2.15. Esperança, matriz de covariância e matriz de correlação de variáveis aleatórias multidimensionais (vetores aleatórios); 2.16. Distribuição de probabilidade condicional; 2.17. Independência de variáveis aleatórias. 3. Inferência estatística: 3.1. População e amostra; 3.2. Distribuição amostral; 3.3. Função de verossimilhança; 3.4. Estimação pontual: Método da Máxima Verossimilhança, Método dos Momentos e Estimador Uniformemente de Mínima Variância (UMVU); 3.5. Estimação intervalar: intervalo de confiança da média e da variância para populações normais e intervalo de confiança para proporções; 3.6. Propriedades de estimadores: viés ou vício, variância, erro quadrático médio, suficiência, consistência, eficiência, invariância dos estimadores de máxima verossimilhança; 3.7. Testes de hipóteses paramétricos: teste para média de população normal com variância conhecida e com variância desconhecida, teste para diferença de médias para duas populações normais independentes, teste para diferença de proporções, testes para dados pareados, análise de variância (ANOVA); 3.8. Teste de hipóteses não paramétricos: teste de Mann-Whitney, teste de Wilcoxon, teste de Kruskal-Wallis, teste qui-quadrado de homogeneidade e de independência, teste de McNemar; 3.9. Erro Tipo I e Erro Tipo II; 3.10. Inferência bayesiana: distribuição a priori, distribuição a posteriori, intervalos de credibilidade, algoritmo de Metropolis-Hastings e amostrador de Gibbs. 4. Amostragem: 4.1. Princípios de amostragem: população-alvo, representatividade e erro de amostragem; 4.2. Tipos de amostragem: amostragem aleatória simples, amostragem estratificada, amostragem por conglomerados, amostragem sistemática; 4.3. Determinação do tamanho amostral. 5. Modelos de regressão lineares: 5.1. Regressão linear simples e múltipla; 5.2. Estimação dos parâmetros (coeficientes) de um modelo linear por mínimos quadrados ordinários e por máxima verossimilhança; 5.3. Interpretação dos coeficientes do modelo; 5.4. Teste de hipóteses para os coeficientes do modelo: Teste t de Student e Teste F (ANOVA); 5.5. Avaliação da qualidade do modelo ajustado: coeficiente de determinação R2 e critérios de informação: AIC, BIC e HQ; 5.6. Suposições do modelo de regressão linear: linearidade, independência dos resíduos, homocedasticidade, normalidade dos resíduos e multicolinearidade. 6. Modelos lineares generalizados: 6.1. Função de ligação; 6.2. Regressão logística: razão de chances; 6.3. Regressão de Poisson; 6.4. Teste de hipóteses para os coeficientes do modelo: teste Z e teste da razão de verossimilhança; 6.5. Avaliação: deviance e critérios de informação. 7. Séries temporais: 7.1. Componentes da série temporal: tendência, sazonalidade, ciclo e aleatória; 7.2. Modelos de suavização (alisamento): médias móveis e suavização (alisamento) exponencial; 7.3. Função de autocorrelação (ACF) e função de autocorrelação parcial (PACF); 7.4. Séries estacionarias e não estacionárias: diferenciação e transformação; 7.5. Modelos autoregressivos integrados de médias móveis (ARIMA): identificação, estimação e previsão. 8. Análise multivariada: 8.1. Redução de dimensionalidade: análise de componentes principais e análise fatorial; 8.2. Medidas de distância: distância euclidiana, distância manhattan, distância de Mahalanobis; 8.3. Análise de agrupamento: hierárquico e não hierárquico; 8.4. Análise de correlação canônica. 9. Recursos computacionais: 9.1. Conceitos básicos de R: vetores, matrizes, listas, dataframes, funções e estruturas de controle; 9.2. Conceitos básicos de Python: listas, tuplas, dicionários, funções e estruturas de controle; 9.3. Conceitos básicos de SQL: consultas, filtragem de dados, agrupamento de dados, ordenação de dados, junção de tabelas (joins). 10. Código de Ética Profissional do Estatístico.

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