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  # coding: utf-8
  
  # ## Questionário 31 (Q31)
  
  # Orientações: 
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  # - Registre suas respostas no questionário de mesmo nome no SIGAA.
  # - O tempo de registro das respostas no questionário será de 10 minutos. Portanto, resolva primeiro as questões e depois registre-as.
  # - Haverá apenas 1 (uma) tentativa de resposta.
  # - Submeta seu arquivo-fonte (utilizado para resolver as questões) em formato _.ipynb_ pelo SIGAA anexando-o à Tarefa denominada "Envio de arquivo" correspondente ao questionário.
  # 
  # *Nota:* o arquivo-fonte será utilizado apenas como prova de execução da tarefa. Nenhuma avaliação será feita quanto ao estilo de programação.
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  # <hr>
  
  # **Questão 1.** Assinale a alternativa cujos tipos de dado mencionados podem ser todos utilizados para construir uma _Series_ do `pandas`.
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  # A. `str`, `numpy.array`, `set`.
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  # B. `set`, `list`, `tuple`.
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  # C. `numpy.array`, `set`, `float`.
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  # D. `dict`, `numpy.array`, `complex`.
  
  # **Questão 2** Ao se construir um objeto `pandas.Series`, um comportamento padrão é esperado quando índices não são explicitamente fornecidos. Semelhantemente, ao se trabalhar com objetos `pandas.DataFrame`, a biblioteca encarrega-se, por padrão, de tratar dados chamados "ausentes".  Assinale a alternativa correta quanto à execução das funções de criação dos objetos.
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  # A. `pandas.Series()` sempre retorna erro se um `index` não for especificado; `pandas.DataFrame` trata dados ausentes adicionando 0 nas posições devidas e converte o `dtype` de todas as `Series` que o constituem para `int64`. 
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  # B. `pandas.Series()` atribui valores de `1` a `n` (sendo `n` o número de elementos) às linhas; `pandas.DataFrame()` trata dados ausentes adicionando `np.nan` nas posições devidas.
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  # C. `pandas.Series()` atribui valores de `0` a `n` (sendo `n` o número de elementos) às linhas; `pandas.DataFrame()` trata dados ausentes adicionando `np.nan` nas posições devidas.
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  # D. n.d.a.
  
  # **Questão 3.** A temperatura na Elysium Planitia do Planeta Vermelho é monitorada pela NASA através da MARS InSigth Mission. 
  # Suponha que você assinou um contrato com a NASA para analisar supostas predições climáticas para o ano de 2022. O gráfico abaixo mostra uma distribuição provável da temperatura média diária na região supracitada para cada dia do mês de junho (disponível no arquivo [mars-temp-2022-06.csv](https://github.com/gcpeixoto/ICD/blob/main/database/mars-temp-2022-06.csv?raw=true)), porém, falhas de medição passadas induziram _gaps_ nas previsões para alguns dias, como pode ser observado.
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  # ```{figure} ../figs/q/q31-mars-temp.png
  # ---
  # width: 700px
  # name: mars-temp
  # ---
  # Temperatura média diária na Elysium Planitia - Marte.
  # ```
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  # Fonte: adaptado de [NASA MARS Insight Mission](https://mars.nasa.gov/insight/weather/)
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  # Sabendo que a temperatura $T_d$ no dia desconhecido $d$ pode ser estimada por
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  # $$T_d = \mu(T_{d-1},T_{d-2},T_{d-3}),$$
  # 
  # onde $\mu$ significa "média aritmética dos valores dados", assinale a alternativa que corresponde à temperatura média para todo o mês de junho, à menor e à maior, nesta ordem.
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  # A. (-72.15, -74.99, -65.07)
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  # B. (-65.0, -72.99, -65.07)
  # 
  # C. (-75.0, -74.99, -65.07)
  # 
  # D. (-69.97, -74.99, -65.07)
  # 
  # 
  # **Obs.:** se $d=25$, a temperatura no 25o. dia é a média das temperaturas do 22o. ao 24o. dia.
  