Se o pesquisador utilizar a técnica de análise de componentes principais, serão geradas 5 componentes.

O gráfico de controle MMEP considera uma média ponderada de observações amostrais passadas e presentes. Os pesos crescem com a idade da observação, atribuindo-se maior peso às observações mais antigas que ocorreram no início do processo.

Se o analista optar pela amostragem sistemática, a seleção de uma amostra de tamanho n = 50 será efetuada de 10 em 10 pacotes, e o primeiro pacote a ser inspecionado será, necessariamente, o primeiro pacote registrado no cadastro.

Na estimação de uma proporção p por amostragem aleatória simples, a variância do estimador é máxima quando p = 0,5.

Considere que o lote de pacotes seja dividido em dois estratos segundo a massa de cada pacote: o primeiro, formado por 400 pacotes que possuem massas inferiores a 1 kg, e o segundo, por 100 pacotes com massas superiores a 1 kg. Nessa situação, se o analista efetuar uma amostragem estratificada de tamanho n = 50 com alocação uniforme, então essa amostra deverá contemplar 40 pacotes do primeiro estrato e 10 pacotes do segundo.

Na análise de conglomerados (clusters), a similaridade entre as observações pode ser medida com base na distância euclidiana ou na distância de Mahalanobis.

Cada componente principal é independente da outra, podendo a variância explicada pela segunda componente ser inferior à variância explicada pela terceira componente.

A função de distribuição cumulativa de uma variável aleatória é sempre uma função decrescente e assume valores no intervalo [0, 1].

Se o tempo médio entre a ocorrência de duas falhas consecutivas é de 3 meses, a probabilidade de que não ocorram falhas em um período consecutivo de 6 meses é inferior a 15%.

Quando a média de falhas que ocorrem em um ano é igual a 3, a probabilidade de que não ocorram falhas em determinado ano é inferior a 7%.