Decida se cada afirmação abaixo é verdadeira ou falsa. Se for falsa, corrija-a.
e) Tempos de falha acima de 12 meses são considerados outliers.
e) Tempos de falha acima de 12 meses são considerados outliers.
Passo 1
Vamos analisar a afirmação: “Tempos de falha acima de 12 meses são considerados outliers.” Neste exercício, estamos lidando com conceitos de estatística, especificamente sobre a identificação de outliers em um conjunto de dados. Para resolver, precisamos entender o que são outliers e como identificá-los nos tempos de falha.
Passo 2
Primeiro, vamos definir o que é um outlier. Outliers são valores que se desviam significativamente da maioria dos dados em um conjunto. Eles podem ocorrer por variação natural ou por erros na coleta de dados. Identificar outliers é importante porque eles podem afetar análises estatísticas, como médias e desvios padrão.
Passo 3
Agora, vamos verificar a afirmação: “Tempos de falha acima de 12 meses são considerados outliers.” Para determinar se um valor é um outlier, geralmente usamos o método do intervalo interquartil (IQR). Calculamos o IQR e definimos limites inferior e superior. Valores além desses limites são considerados outliers.
Passo 4
Sem os dados específicos dos tempos de falha, não podemos afirmar diretamente se 12 meses é o ponto de corte para outliers. O que define um outlier depende da distribuição dos dados. Portanto, afirmar que todos os tempos de falha acima de 12 meses são outliers não é necessariamente verdadeiro sem uma análise apropriada.
Resposta
A afirmação é falsa. Não se pode considerar automaticamente tempos de falha acima de 12 meses como outliers sem analisar a distribuição específica dos dados. É necessário utilizar métodos como o IQR para determinar se esses valores realmente se desviam significativamente do restante dos dados.
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)
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