Usando a função summary do R, obtivemos a seguinte saída
summary (temp)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
43.00 46.00 49.00 8.12 50.00 52.00
O que podemos afirmar sobre os primeiros 25 % dos dados? Interprete o terceiro quartil.

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.

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