Usando a função summary do R, obtivemos a seguinte saída
summary (temp)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
O que podemos afirmar sobre os primeiros
dos dados? Interprete o terceiro quartil.
summary (temp)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
O que podemos afirmar sobre os primeiros dos dados? Interprete o terceiro quartil.
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
O que podemos afirmar sobre os primeiros
Passo 1
Ok, vamos lá! Você tem um resumo estatístico de um conjunto de dados chamado “temp” usando a função
summary
do R. O enunciado mostra valores como Mínimo, 1º Quartil, Mediana, Média, 3º Quartil e Máximo. Nosso objetivo é entender o que os primeiros 25% dos dados representam e interpretar o terceiro quartil. Para isso, vamos precisar saber sobre quartis e como eles dividem os dados.Passo 2
Primeiro, vamos falar sobre quartis. Quartis são valores que dividem um conjunto de dados ordenados em quatro partes iguais. O 1º quartil (Q1) corresponde ao 25% mais baixo dos dados, a mediana (ou 2º quartil, Q2) é o ponto médio, e o 3º quartil (Q3) marca os 75% mais baixos, ou os 25% mais altos.
Passo 3
Da saída que você forneceu:
- 1º Quartil (Q1) = 46.00
- 3º Quartil (Q3) = 50.00
Isso significa que 25% dos valores estão abaixo ou igual a 46.00 e 75% estão abaixo ou igual a 50.00.
Passo 4
Para interpretar o que isso significa na prática:
- Os primeiros 25% dos dados têm valores de temperatura até 46.00. Ou seja, 25% das observações são menores ou iguais a 46.00.
- O terceiro quartil nos mostra que 75% das observações estão abaixo ou igual a 50.00. Isso também significa que os últimos 25% dos dados têm valores acima de 50.00.
Resposta
Podemos afirmar que os primeiros 25% dos dados de temperatura são menores ou iguais a 46.00. O terceiro quartil indica que 75% das temperaturas estão abaixo ou igual a 50.00, ou seja, os primeiros três quartis abrangem até 50.00.