Considere que, em um aeroporto, a temperatura média — em graus Célsius — diária seja expressa por T = 10 + X × Y, em que X é uma variável com distribuição normal de média 15 ºC e desvio padrão 3 ºC, se as condições meteorológicas do aeroporto forem favoráveis, ou com distribuição normal de média 5 ºC e desvio padrão 1 ºC, se as condições meteorológicas forem adversas, e Y é uma variável indicadora de condições meteorológicas adversas do aeroporto. Se, em 1/5 do tempo, o aeroporto está sob condições meteorológicas adversas, então o desvio padrão da temperatura média no referido aeroporto será superior a 2 ºC.

Em uma amostragem estratificada, a variância entre estratos é maior que a variância das observações dentro dos estratos.

Em um modelo linear simples, se o coeficiente de determinação for 0,81, o desvio padrão da variável resposta for 1/3 do desvio padrão da variável explicativa e a inclinação da reta de regressão for negativa, o coeficiente estimado de inclinação dessa reta será -0,30.

A série temporal {X_t } é estacionária, de modo que o número diário de incidentes registrados nesse aeroporto evolui em torno de um nível constante.

A diferença entre um teste qui-quadrado para a associação entre dois fatores e um teste qui-quadrado para a homogeneidade (das respostas de um fator em função de outro fator) é que, no primeiro, a estatística do teste é calculada supondo a independência entre os fatores, enquanto, no segundo, essa suposição não é necessária.

Considerando que o histograma mostra a distribuição dos voos de certo aeroporto por distância voada, é correto afirmar que a distância média dos voos desse aeroporto é superior a 150 milhas náuticas.

Se X é uma variável aleatória e se são observações aleatórias independentes dessa variável, então, com base na lei forte dos grandes números, é correto afirmar que, quando o tamanho amostral cresce (até o infinito), a média amostral tem distribuição normal de média