O coeficiente de correlação linear de Pearson é uma estatística adequada para medir a correlação linear entre X e Y.

Considerando o teste t bilateral para a significância do coeficiente angular de um modelo de regressão linear simples na forma Y = aX + b + e, em que e representa o erro aleatório, quanto maior for o valor absoluto da razão t, maior será a significância estatística desse coeficiente.

Suponha que a regressão linear simples da variável Y em X resulte no modelo ajustado por mínimos quadrados ordinários Y = aX + b + e, em que b representa a estimativa do intercepto. Nessa situação, o coeficiente b foi superior a 40 e inferior a 45.

Considerando que a correlação entre X e Y seja igual a 0,95, então a variação da distribuição dos tempos X explica pelo menos 94% da variação da distribuição da variável Y.

Em algumas escolas desse conjunto de dados, os tempos X foram inferiores a 1/4 de hora.

A distribuição dos tempos X não possui moda nem mediana.

Caso a soma dos tempos X seja igual a 1.261 minutos, então a média aritmética da distribuição dos tempos X será inferior a 1 hora.

O ramo e folhas é uma ferramenta exploratória que, além de servir para ordenar um pequeno conjunto de dados, permite destacar a forma da sua distribuição.

A pasteurização do leite humano, conduzida a 62,5 ºC por 30 minutos, não visa à esterilização do leite humano ordenhado, mas sim à letalidade que garanta a inativação de 100% dos microrganismos patogênicos passíveis de estarem presentes no produto, por contaminação primária ou secundária.

No contexto dos estudos de usuários, a aplicação da entrevista deve ser feita somente no ambiente da biblioteca com os seus usuários.