O teste dos sinais de McNemar permite efetuar comparações entre dois tratamentos cuja variável resposta é binária.

Suponha que o fiscal deseje estudar a distribuição do número de irregularidades por região visitada. Nessa situação, o número médio de irregularidades por região é uma variável aleatória discreta, e a quantidade total esperada de irregularidades na floresta é igual à soma simples das quantidades médias de irregularidades por região.

Em uma população de N = 15 elementos, o número de possíveis amostras de tamanho n = 2 é igual a 210.

Quando a hipótese de normalidade é satisfeita, em pequenas amostras, o teste dos sinais é mais poderoso que o teste t para amostras pareadas, já que a distribuição t possui caudas mais pesadas que a distribuição normal padrão.

O algoritmo da aceitação-rejeição permite simular valores de variáveis aleatórias contínuas, mas não realizações de variáveis discretas.

Na amostragem aleatória simples, a ordem dos elementos na amostra não é relevante: as amostras {X, Y, Z} e {Z, X, Y}, por exemplo, são consideradas idênticas.

Suponha que o fiscal escolherá aleatoriamente duas regiões. Considere que a probabilidade de a região A ser escolhida seja igual a 0,3, enquanto a probabilidade de se escolher a região B seja igual a 0,1. Nesse caso, considerando que há independência entre os eventos considerados, se A foi a primeira região escolhida, então a probabilidade de a segunda região escolhida ser B é igual a 0,1.

Considere que uma das variáveis de interesse do fiscal seja a concentração (em ppm) de certo poluente em estações de observação e que tal concentração siga uma distribuição normal X cujo desvio padrão seja igual a 5 ppm. Nessa situação, a probabilidade de se registrar uma concentração superior à média de X é inferior a 0,49.

A série temporal W_t é estacionária e segue um processo de médias móveis de ordem 1.

O diagrama de setores (ou pizza) é um gráfico apropriado para se representar a distribuição de probabilidade da variável X.