Acerca do critério de Chauvenet, assinale a opção correta.

É um critério para auxiliar na decisão de eliminação de dados de uma amostra.

O critério de Chauvenet é um método utilizado para detectar e descartar valores discrepantes (outliers) em um conjunto de dados. Ele é usado principalmente em estatística e em disciplinas relacionadas à análise de dados.

O critério de Chauvenet é baseado na suposição de que os dados estão distribuídos de forma normal (ou aproximadamente normal). Ele estabelece um limite de aceitação para determinar se um valor em particular pode ser considerado um outlier, ou seja, uma observação que se desvia significativamente do restante do conjunto de dados.

Os passos básicos para aplicar o critério de Chauvenet são os seguintes:

1. Calcular a média e o desvio padrão dos dados.
2. Identificar o valor que se deseja testar.
3. Calcular a distância desse valor até a média em unidades de desvio padrão.
4. Usar a tabela normal padrão para determinar a probabilidade de um valor igual ou superior (ou igual ou inferior) ao valor testado, assumindo uma distribuição normal.
5. Aplicar a fórmula de Chauvenet para calcular a probabilidade de que o valor testado seja um outlier.
6. Comparar essa probabilidade com um limiar predefinido (geralmente 0.5 ou 0.1).

Se a probabilidade calculada for menor que o limiar escolhido, o valor é considerado um outlier e pode ser descartado ou tratado de forma adequada, dependendo do contexto do problema.

É importante ressaltar que o critério de Chauvenet é apenas uma das várias técnicas disponíveis para detectar outliers e que sua eficácia depende da validade da suposição de distribuição normal e da escolha adequada do limiar de probabilidade. Além disso, em situações onde os dados não seguem uma distribuição normal, outras abordagens podem ser mais apropriadas.