O boxplot é um recurso gráfico usado para analisar a distribuição dos dados e visualizar a presença de valores discrepantes (outlier) com base nas medidas estatísticas descritivas, como mínimo, máximo, primeiro quartil, segundo quartil ou mediana e terceiro quartil.
Nesse diagrama, o Intervalo Interquartil (IQR) é utilizado para calcular os limites superior e inferior, como:

IQR = (Terceiro Quartil - Primeiro Quartil)
Limite Superior = Terceiro Quartil + 1,5 * IQR
Limite Inferior = Primeiro Quartil - 1,5 * IQR
Observe o boxplot a seguir.





Dado um conjunto de valores, um valor é considerado outlier se estiver:

Observe a seguinte amostra do conjunto de dados PACIENTE e seus atributos.

Em relação ao tipo e escala dos atributos de PACIENTE:

A média e o desvio padrão de uma distribuição binomial são, respectivamente, 20 e 2.
O número de ensaios (n) dessa distribuição é:

Um analista gostaria de estimar a quantidade média de processos administrativos com 95% de confiança. Assuma que o desvio padrão é conhecido e igual a 5 processos. A margem de erro aceita é 0,25.
O menor tamanho amostral que o analista deve usar é, aproximadamente:
Obs: assuma que a estatística teste utilizada é 1,96.

Para se testar a independência entre dois atributos, dados amostrais serão organizados em uma tabela de contingência. O atributo A tem seis classes e o atributo B tem cinco.
Se a amostra é suficientemente grande, será usada então uma estatística de teste que tem, sob a hipótese de independência, distribuição:

Quanto à transformação de variáveis aleatórias que seguem uma distribuição de probabilidade determinada, NÃO se pode garantir que:

Se X é uma variável aleatória com média 20 e variância 4, então a variável Y = 5X – 100 tem média e variância iguais, respectivamente, a:

Amostra: {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}
Considerando a amostra de dados acima, é correto afirmar que:
Obs: Considere arredondamento para uma casa decimal.

Sabe-se que a variância da variável aleatória X é igual a 8, enquanto a da variável aleatória Y é 2. Além disso, a variância de X-Y é nula.
Então, a covariância entre X e Y vale:

Sobre teste de hipóteses, é correto afirmar que: