Uma simulação no Python relaciona notas com o quantitativo de um grupo de estudantes, conforme a imagem a seguir:

Distribuição de Frequências:
Intervalo de Notas  Número de Estudantes
0            0-2.0                     5
1            2-4.0                    12
2            4-6.0                    15
3            6-8.0                    12
4           8-10.0                     6

Analisando tanto a distribuição de frequência quanto o histograma, pode-se afirmar CORRETAMENTE que:

Um engenheiro deseja prever o tempo de resfriamento \( Y \)(em minutos) de uma liga metálica com base na temperatura inicial \( X \) (em ºC), mediante as 4 observações tabuladas a seguir:

Sabe-se, ainda, que a relação entre essas variáveis tem um comportamento quase linear, o que sugere um modelo de regressão linear. Dessa forma, o tempo estimado de resfriamento, caso a temperatura inicial fosse de 210º C, seria:

O Teorema de Chebyshev é um importante resultado da estatística, por meio do qual é possível fazer afirmações acerca de dados que devem estar contidos em um número específico de desvios padrão da média. Ao se considerar \( z \) = 4 desvios

padrão em relação à média, pode-se AFIRMAR que:

Uma indústria de hardware de computador testará os vícios de um novo chip. Esses vícios se referem a esquentamento ou curto que, embora sejam raros, podem comprometer o funcionamento de computadores novos por completo. A distribuição do número de chips fabricados, por semana, que apresenta esses vícios, é uma distribuição de Poisson com \( \lambda \) = 5. Logo, a probabilidade de que mais de um chip apresente um vício por semana é de, aproximadamente:

Uma consultoria estatística está analisando a relação entre a quantidade de horas de capacitação técnica dos servidores e o número de não conformidades detectadas em auditorias internas. Após o cálculo do coeficiente de correlação amostral r = - 0,58, com 25 observações, decide-se testar a hipótese nula de que não há correlação linear entre as variáveis. Considerando o teste t para o coeficiente de correlação, pode-se AFIRMAR que: