Lição 71 — Medidas de tendência central: média, mediana, moda
Resumir um conjunto de dados com um único número: média, mediana, moda. Quando usar cada uma e o que a escolha revela sobre a distribuição.
Used in: 2.º ano do EM (16-17 anos) · Stochastik LK alemão · H2 Math Statistics singapurense · Math B japonês
A média aritmética de valores: soma todos e divide por . Ao lado dela vivem a mediana (o valor do meio quando os dados estão ordenados) e a moda (o valor mais frequente). As três são medidas de tendência central — cada uma responde a uma pergunta diferente sobre onde os dados se concentram.
Rigorous notation, full derivation, hypotheses
Definições e propriedades
Estatística descritiva: o problema de resumo
Dado um conjunto de observações , queremos um único número que represente o "centro" da distribuição. Não há resposta única — há três perguntas diferentes, três respostas diferentes.
"A média amostral pode ser calculada para qualquer variável quantitativa. Para uma distribuição discreta, a média é a soma de cada valor multiplicado por sua probabilidade; para uma distribuição contínua, a integral correspondente." — OpenIntro Statistics, §1.6
Propriedades algébricas da média
"A media minimiza a soma dos quadrados dos desvios (erro ). A mediana minimiza a soma dos valores absolutos dos desvios (erro ). Esta distinção tem consequências profundas em regressão e aprendizado de máquina." — OpenIntro Statistics, §2.1
Relação entre as três medidas e assimetria
Relação entre moda, mediana e média segundo a assimetria da distribuição. Na assimetria à direita (cauda longa positiva): moda menor que mediana menor que média.
| Forma da distribuição | Relação |
|---|---|
| Simétrica unimodal | Moda Mediana Média |
| Assimetria à direita (cauda positiva) | Moda Mediana Média |
| Assimetria à esquerda (cauda negativa) | Média Mediana Moda |
Exemplos resolvidos
Exercise list
42 exercises · 10 with worked solution (25%)
- Ex. 71.1Application
Dados: 5, 6, 7, 7, 7, 8, 9. Calcule a média, a mediana e a moda.
Show solution
Dados ordenados: 5, 6, 7, 7, 7, 8, 9. Soma = 49, . Média = . Mediana: posição central = 4.º valor = 7. Moda: 7 (aparece 3 vezes). As três medidas coincidem em 7 — distribuição aproximadamente simétrica. - Ex. 71.2Application
Notas de 8 alunos: 4, 5, 6, 6, 7, 8, 9, 10. Calcule a média, a mediana e a moda.
Show solution
Dados ordenados: 4, 5, 6, 6, 7, 8, 9, 10. Soma = 55, . Média = . Mediana ( par): média do 4.º e 5.º valores = . Moda = 6 (aparece 2 vezes).Show step-by-step (with the why)
- Ordene os dados: 4, 5, 6, 6, 7, 8, 9, 10. Confirme que são 8 valores.
- Média: some todos — — e divida por 8: .
- Mediana com par: posições centrais são a 4.ª e a 5.ª. Na lista ordenada: 4.ª = 6, 5.ª = 7. Mediana = .
- Moda: o 6 aparece 2 vezes, todos os outros 1 vez. Moda = 6.
- Macete: em par, a mediana cai no espaço entre dois valores e pode não ser um dado real — aqui 6,5 não está na lista original.
- Ex. 71.3Application
Salários mensais (R$ mil): 2, 2, 3, 4, 5, 50. Compare média e mediana. Qual representa melhor o salário típico?
Show solution
Dados: 2, 2, 3, 4, 5, 50. Soma = 66, . Média = . Mediana: posições 3.ª e 4.ª = 3 e 4; mediana = . A média (11) está muito acima da mediana (3,5) porque o outlier 50 puxa a média. A mediana representa melhor o trabalhador típico. - Ex. 71.4Application
Idades de 7 participantes: 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24. Calcule a média, mediana e moda.
Show solution
Idades: 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24. Soma = 147, . Média = 21. Mediana: 4.º valor na lista ordenada = 21. Moda: todos aparecem uma vez — distribuição amodal. Distribuição uniforme discreta: as três medidas centrais coincidem (exceto moda, indefinida). - Ex. 71.5ApplicationAnswer key
Tempos de carregamento (s): 0,5; 0,7; 0,8; 0,9; 1,1; 1,5; 7,0. Calcule a média e a mediana. A mediana é mais informativa que a média neste caso?
Show solution
Dados ordenados: 0,5; 0,7; 0,8; 0,9; 1,1; 1,5; 7,0. Média = s. Mediana = 4.º valor = 0,9 s. Sim: a mediana (0,9 s) é mais informativa, pois 6 dos 7 tempos estão abaixo de 1,6 s. O valor 7,0 s é um outlier que distorce a média para 1,79 s — acima de todos os valores "normais". - Ex. 71.6Application
Cores de carros num estacionamento: 12 brancos, 8 pretos, 5 cinzas, 5 vermelhos. Qual medida de tendência central é apropriada?
Show solution
Cor de carro é uma variável categórica nominal — as categorias (branco, preto, cinza, vermelho) não têm ordem nem valor numérico. Não é possível calcular média ou mediana de categorias. A única medida de tendência central aplicável é a moda: o valor mais frequente. Aqui, a moda é branco (12 carros). - Ex. 71.7ApplicationAnswer key
Dados: 1, 1, 2, 3, 5, 5, 7. Determine a(s) moda(s). Como se classifica esta distribuição?
Show solution
Dados: 1, 1, 2, 3, 5, 5, 7. Frequências: 1 aparece 2 vezes, 5 aparece 2 vezes, os demais 1 vez. Como dois valores têm frequência máxima igual, a distribuição é bimodal: modas = 1 e 5. - Ex. 71.8Application
Tabela de frequências: = 4, 5, 6, 7, 8 com frequências = 2, 3, 5, 3, 2. Calcule a média aritmética.
Show solution
Valores: = 4, 5, 6, 7, 8 com frequências = 2, 3, 5, 3, 2. Total . Média ponderada: . - Ex. 71.9Application
Dados agrupados: intervalos , , com frequências 5, 12, 3. Calcule a média usando pontos médios.
Show solution
Intervalos: com , com , com . Pontos médios: 5, 15, 25. Total . Média = .Show step-by-step (with the why)
- Identifique o ponto médio de cada intervalo: metade de [0,10) é 5; de [10,20) é 15; de [20,30) é 25.
- Some as frequências para obter o total: .
- Calcule .
- Divida pelo total: .
- Observação: o uso do ponto médio é uma aproximação — supõe que os dados se distribuem uniformemente dentro de cada intervalo. A média exata (com dados brutos) seria diferente.
- Ex. 71.10Application
Uma turma tem média de idade anos. Um novo aluno de 20 anos entra e a nova média passa a anos. Quantos alunos havia originalmente?
Show solution
Seja o número original de alunos. A soma original era . Após adicionar um aluno com 20 anos: soma = , total = , nova média = 17,75. Então: . Resolvendo: , portanto , logo . Havia 9 alunos originalmente (10 após a adição). - Ex. 71.11ApplicationAnswer key
Calcule média, mediana e moda para: 3, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 9.
Show solution
Média: soma dos valores e divide por . Mediana: ordena e pega o do meio. Moda: valor mais frequente. Para os dados 3, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 9: soma = 42, ; média = 5,25. Mediana: . Moda = 6. - Ex. 71.12ApplicationAnswer key
Calcule média, mediana e moda(s) para: 10, 10, 11, 12, 13, 14, 14, 15, 19.
Show solution
Dados: 10, 10, 11, 12, 13, 14, 14, 15, 19. Soma = 118, . Média = . Mediana: 5.º valor = 13. Modas: 10 e 14 (ambos aparecem 2 vezes) — distribuição bimodal. - Ex. 71.13UnderstandingAnswer key
Por que o IBGE prefere usar a mediana (e não a média) para descrever a renda domiciliar per capita do Brasil?
Show solution
A renda familiar no Brasil tem assimetria forte à direita: a maioria das famílias tem renda baixa, mas existe uma minoria com renda muito alta (centenas de vezes a mediana). Essa minoria puxa a média para cima, de modo que a média fica bem acima da experiência da família típica. O IBGE e todos os organismos internacionais usam a mediana para descrever renda. - Ex. 71.14Understanding
Tempo de espera num pronto-socorro: a maioria é atendida em 1 a 2 horas, mas alguns casos graves esperam mais de 10 horas. Qual medida usar para descrever o tempo de espera típico? Justifique.
Show solution
Tempo de espera tem cauda pesada à direita: a maioria dos atendimentos ocorre em menos de 2 horas, mas casos críticos podem esperar 8 a 12 horas, distorcendo a média. A mediana é mais adequada. Em gestão hospitalar, usa-se ainda o percentil 90 (P90) — 90% dos pacientes esperaram menos que X minutos — que é ainda mais informativo para avaliar o serviço nos dias ruins. - Ex. 71.15Understanding
Um fabricante quer declarar a vida útil típica de suas lâmpadas LED. Sugira qual medida de tendência central usar e justifique.
Show solution
Vida útil de equipamentos geralmente segue distribuição exponencial ou Weibull, com cauda à direita (alguns equipamentos duram muito mais que o típico). A mediana (ou o percentil 50) é mais adequada para especificação de garantia — metade das lâmpadas dura menos e metade mais do que o valor declarado. A média é puxada pelos equipamentos de vida muito longa. Fabricantes costumam declarar "vida útil de 10.000 horas" referindo-se a L50 (mediana). - Ex. 71.16Understanding
Uma pesquisa eleitoral pergunta a 1.000 eleitores qual partido pretendem votar. Qual medida de tendência central identificará o partido preferido?
Show solution
Partido político é variável categórica nominal: não existe ordem entre PT, PL, MDB, etc. Não há sentido em calcular "média de partidos". A única medida de tendência central aplicável é a moda — o partido com maior número de intenções de voto (ou maior porcentagem). Em pesquisas eleitorais, fala-se em "candidato mais citado" ou "partido mais votado", que é exatamente a moda. - Ex. 71.17Understanding
Para uma distribuição unimodal com assimetria à direita (cauda longa positiva), qual é a ordem típica entre moda, mediana e média? Explique intuitivamente.
Show solution
Em distribuição assimétrica à direita (cauda positiva, ex.: renda, preço de imóveis, tempo de carregamento de páginas web), a ordenação é: moda menor que mediana menor que média. Intuição: a cauda positiva (valores muito altos) puxa a média para cima, deixando-a acima da mediana; a moda fica no pico da distribuição, que está à esquerda do centro. Esta é a "regra empírica" da assimetria — rigorosa para distribuições unimodais típicas, mas não um teorema geral. - Ex. 71.18UnderstandingAnswer key
Distribuição uniforme em . Determine a média, a mediana e discuta a moda. O que isso diz sobre distribuições simétricas?
Show solution
Distribuição uniforme em [0,10]: todos os valores são igualmente prováveis. Média = . Mediana = 5 (metade da área abaixo de 5). Moda: todos os valores têm mesma densidade — a distribuição é amodal (sem moda definida, ou qualquer valor é moda). Para distribuições contínuas uniformes, a moda não é bem definida. Uma distribuição simétrica unimodal teria as três medidas iguais; aqui a moda é um caso especial. - Ex. 71.19Understanding
As notas do ENEM têm distribuição próxima do normal. Média ou mediana é mais adequada para descrever o desempenho típico? Justifique.
Show solution
Notas de exame costumam ter distribuição próxima do normal (assimetria fraca). Quando a distribuição é aproximadamente simétrica e sem outliers extremos, a média é preferível — usa toda a informação e tem propriedades estatísticas superiores (menor variância do estimador). Se houver alunos com notas muito baixas por ausência ou falta de estudo (outliers inferiores), a mediana pode ser mais representativa. Na prática, relatórios oficiais do INEP (ENEM) reportam a média, enquanto comparações de desigualdade usam a mediana. - Ex. 71.20Understanding
Um investidor quer saber o número de quartos mais comum nos apartamentos de um bairro. Qual medida usar?
Show solution
Número de quartos é uma variável discreta com poucos valores possíveis (1, 2, 3, 4). A moda identifica o tipo de apartamento mais comum — informação diretamente útil para um investidor imobiliário que quer saber qual produto tem maior demanda. A média poderia dar 2,3 quartos (sem correspondência real); a mediana pode coincidir com a moda, mas não transmite a noção de "mais comum". - Ex. 71.21UnderstandingAnswer key
Tempo de carregamento de página: 95% das requisições respondem em menos de 300 ms, mas 1% demora mais de 5 s. Por que engenheiros de confiabilidade preferem mediana (P50) e percentis (P95, P99) em vez da média?
Show solution
Tempo de carregamento de página tem cauda pesada à direita: a maioria das requisições é rápida (menores que 200 ms), mas uma pequena fração encontra lentidão extrema (2–10 s) por congestionamento de rede, CDN miss, etc. A média é distorcida por esses outliers. O padrão da indústria (SRE/DevOps) é reportar a mediana (P50) para o usuário típico e os percentis 95 e 99 (P95, P99) para garantir qualidade nos piores casos — esses valores definem os SLAs de serviços em nuvem. - Ex. 71.22Understanding
Por que para uma distribuição contínua simétrica unimodal, as três medidas de tendência central são iguais? Explique geometricamente.
Show solution
Para qualquer distribuição contínua unimodal simétrica , o eixo de simetria é simultaneamente: (a) o pico de (moda), (b) o ponto que divide a área ao meio (mediana), (c) o ponto que minimiza a soma dos quadrados dos desvios (média). Portanto moda = mediana = média = eixo de simetria. Exemplos: distribuição normal, uniforme, triangular simétrica. - Ex. 71.23Modeling
A/B testing: tempo de checkout do site A tem média 12 s e mediana 9 s. Site B tem média 10 s e mediana 10 s. Qual site tem melhor experiência para o usuário típico? Justifique.
Show solution
Site A: média 12 s, mediana 9 s — distribuição com cauda longa à direita; usuário típico espera 9 s. Site B: média 10 s, mediana 10 s — distribuição simétrica; usuário típico espera 10 s. Para usuários típicos, o Site A é melhor (mediana 9 s contra 10 s no Site B). A média do Site B é menor, mas isso pode refletir apenas menos variação, não melhor experiência mediana. Em A/B testing, a mediana de tempo é a métrica padrão de UX. - Ex. 71.24Modeling
Empresa A reporta apenas salário médio de R$ 10 mil. Empresa B reporta média de R$ 8 mil e mediana de R$ 7 mil. O que a ausência da mediana em A pode estar escondendo?
Show solution
Empresa A reporta apenas média de 10 mil reais: isso pode esconder grande assimetria salarial — o CEO pode ganhar 100 mil reais enquanto os demais ganham 5 mil, e a média seria aproximadamente 10 mil reais. A ausência da mediana é um sinal de alerta. Empresa B reporta média de 8 mil e mediana de 7 mil reais: a pequena diferença (1 mil reais) indica distribuição levemente assimétrica, mas com pouca concentração no topo — o trabalhador típico recebe próximo à mediana. Conclusão: reportar apenas a média sem a mediana pode ser enganoso quando há assimetria salarial. - Ex. 71.25Modeling
Em K-means, o centroide de um cluster é a média. Qual o efeito de um outlier sobre o centroide? Como K-medoids (que usa o ponto mediano) mitiga este problema?
Show solution
Em K-means, o centroide de cada cluster é a **média** dos pontos do cluster — minimiza a soma dos quadrados das distâncias (critério ). Um outlier num cluster puxa o centroide em sua direção, distorcendo a representação do cluster. Em K-medoids, o centroide é substituído pelo medoide — o ponto real do cluster que minimiza a soma das distâncias (critério ). O medoide é mais robusto: um outlier extremo não o desloca tanto, pois a distância absoluta cresce mais lentamente que o quadrado. - Ex. 71.26Modeling
Controle de qualidade: peças com diâmetro médio mm e distribuição aproximadamente simétrica. A que valor você esperaria que a mediana seja próxima? Por quê?
Show solution
Controle de qualidade: diâmetros de peças com distribuição aproximadamente normal ( mm, mm). Para distribuição normal, a média e a mediana coincidem. Portanto a mediana esperada é aproximadamente 10,05 mm (igual à média). Este é um caso em que as duas medidas são igualmente adequadas, e a média é preferida por suas propriedades algébricas na análise de processo (cartas de controle XBar-R usam médias). - Ex. 71.27Modeling
Em aprendizado de máquina, MSE como função de perda implica que o modelo aprende a estimar a média condicional. MAE implica que o modelo estima a mediana condicional. Explique por que isso decorre da caracterização variacional das medidas centrais.
Show solution
MAE (Mean Absolute Error) = . Minimizar MAE sobre uma constante equivale a minimizar , que tem solução mediana. MSE (Mean Squared Error) = . Minimizar MSE sobre tem solução média. Portanto: modelos que usam MSE como loss buscam o estimador da média condicional ; modelos que usam MAE buscam a mediana condicional. MAE é mais robusto a outliers nos rótulos. - Ex. 71.28Modeling
Uma meta-análise com 50 estudos reporta a mediana do tamanho de efeito em vez da média. Por que a mediana é preferida em meta-análise?
Show solution
Pesquisa científica com muitos estudos pequenos: os tamanhos de efeito individuais têm alta variabilidade amostral e podem incluir outliers (estudos com amostras não representativas ou erros metodológicos). A mediana da distribuição de tamanhos de efeito é mais robusta do que a média — um estudo com resultado extremo (positivo ou negativo) não distorce a estimativa central. Além disso, a mediana é resistente ao viés de publicação parcial (estudos positivos são mais publicados). - Ex. 71.29Modeling
Por que o boxplot usa a mediana como linha central (e o IQR como largura da caixa) em vez de usar média e desvio padrão?
Show solution
Boxplot: a linha central é a mediana porque o boxplot foi projetado para estatística exploratória robusta (Tukey, 1977). A caixa vai do Q1 ao Q3 (IQR), e os whiskers se estendem até . Toda a estrutura é baseada em quantis (estatísticas de ordem), não em momentos. A mediana e o IQR são resistentes a outliers por definição — ao contrário da média e do desvio padrão. Usar a média como linha central tornaria o boxplot não-robusto ao mesmo problema que ele foi criado para expor. - Ex. 71.30Modeling
Em federated learning, por que substituir a média dos gradientes pela mediana aumenta a resistência a clientes maliciosos (ataques Byzantine)?
Show solution
Em federated learning, cada cliente treina localmente e envia seu gradiente ao servidor central. Se a agregação for pela média, um cliente malicioso pode enviar um gradiente com norma arbitrariamente grande (ataque Byzantine), puxando a atualização global na direção do ataque. A mediana coordenada (mediana de cada coordenada do gradiente separadamente) tem breakdown point de 50%: até metade dos clientes pode ser maliciosa sem contaminar o resultado. A média tem breakdown point de . - Ex. 71.31Modeling
Para a distribuição log-normal (): moda , mediana , média . Verifique a ordenação moda menor que mediana menor que média para .
Show solution
Log-normal: se , então: moda = ; mediana = (pois ); média = . Para : moda menor que mediana menor que média, pois . A distribuição log-normal modela renda, preços de ativos financeiros, tamanho de empresas — todas com assimetria à direita característica. - Ex. 71.32ModelingAnswer key
Salários (R$ mil): 4, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8 (8 funcionários). Um CEO com salário de R$ 60 mil é adicionado (sem remover nenhum). Calcule a média e mediana antes e depois. Qual medida mudou mais?
Show solution
Considere os dados sem o CEO: 4, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8 (obtidos substituindo o CEO por alguém com salário de 7 mil reais). Média sem CEO = mil. Mediana = mil. Com CEO (60 mil reais): média = mil; mediana = mil. A média mudou de 5,75 para 12,375 (+115%). A mediana permaneceu 5,5 mil. Isso demonstra empiricamente o breakdown point zero da média e o breakdown point 1/8 = 12,5% que foi ainda mantido pela mediana. - Ex. 71.33Modeling
Notas de 30 alunos numa prova, agrupadas: : 3 alunos; : 8 alunos; : 12 alunos; : 7 alunos. Calcule a média estimada pelos pontos médios.
Show solution
Para dados agrupados em intervalos de classe, use os pontos médios para estimar a média. Intervalos e frequências: [60,70) → 3 alunos, ponto médio 65; [70,80) → 8 alunos, ponto médio 75; [80,90) → 12 alunos, ponto médio 85; [90,100] → 7 alunos, ponto médio 95. Total = 30 alunos. Média = pontos.Show step-by-step (with the why)
- Identifique os pontos médios: 65, 75, 85, 95.
- Confirme o total: alunos.
- Calcule .
- Divida: pontos.
- Macete: a nota de referência útil é o ponto médio do intervalo modal (80–90), que tem 12 alunos. A média estar em 82,7 — dentro desse intervalo — faz sentido pois ele domina a distribuição.
- Ex. 71.34Proof
Mostre que .
Show solution
Seja . Então . - Ex. 71.35Proof
Mostre que é minimizado em para qualquer sequência .
Show solution
Mostre que tem mínimo em . Escreva . Expanda: . Como , o termo do meio é zero. Logo , com igualdade sse . - Ex. 71.36Proof
Mostre que é minimizado em . (Sugestão: analise o que acontece ao deslocar para um lado ou outro da mediana, contando quantos ficam acima e abaixo.)
Show solution
Seja a mediana (com ímpar, para simplificar: ). Para qualquer , considere o efeito de mover de para em . Para cada valor : mover para aumenta . Para cada valor : mover para aumenta . Em , exatamente metade dos valores está acima e metade abaixo (definição de mediana), então qualquer deslocamento de aumenta mais do que diminui a soma. Argumento formal: a função é convexa e sua subderivada em contém 0. - Ex. 71.37Proof
Mostre que se (transformação linear), então .
Show solution
Propriedade de linearidade da média. Se para cada , então: . Interpretação: transformar dados por escala e deslocamento transforma a média da mesma forma — como esperado de um "centro". A mediana também satisfaz esta propriedade (para ): . - Ex. 71.38Challenge
A média satisfaz em geral? E a mediana? Investigue com e os dados .
Show solution
A mediana não é linear em geral. Exemplo: e (com ). Mediana de = 2. Mediana de = 4. Mas — coincidência neste caso! Tente : mediana de = 2, mediana de = 4 = . De fato, para a função estritamente crescente , vale (equivariância por transformação monótona). Mas a média não tem esta propriedade: Jensen's inequality diz para convexa. - Ex. 71.39Challenge
Distribuição de Cauchy: . Calcule a mediana. Mostre que a média não existe (a integral diverge).
Show solution
Distribuição de Cauchy: . Mediana: . Por simetria de em torno de 0: mediana = 0. Média: . Esta integral diverge (a primitiva não converge). A média de Cauchy é indefinida — a distribuição de Cauchy não tem primeiro momento finito. Isso mostra que a média pode não existir para distribuições com caudas muito pesadas. - Ex. 71.40Challenge
Mostre que se trocarmos o maior valor de um conjunto de dados por um valor ainda maior, a mediana não muda, mas a média aumenta.
Show solution
Se trocarmos o maior valor por , a nova lista ordenada é a mesma exceto pelo último elemento. A mediana depende apenas dos valores centrais (posições ou média de e ). Como continua sendo o maior, o elemento central não muda. Logo a mediana não muda. A média, por outro lado, muda: nova média = . Como , a nova média é estritamente maior. - Ex. 71.41ChallengeAnswer key
Dois grupos têm médias e com tamanhos e . Derive a fórmula da média combinada dos dois grupos.
Show solution
Seja e as médias e tamanhos dos dois grupos. A média combinada é: . Isso porque a soma total dos valores é e o número total é . Atenção: a média de grupos não é a média das médias, a menos que . - Ex. 71.42ChallengeAnswer key
A desigualdade de Jensen afirma que para convexa, . Aplique com para obter uma desigualdade entre e . O que isso implica sobre a variância?
Show solution
A desigualdade de Jensen diz que para função convexa e variável aleatória com finito: . Aplicando com (convexa): , ou seja . Isso implica que a variância — o que é trivial mas Jensen justifica o porquê. Para função côncava (ex.: ): — desigualdade AM-GM.
Fontes
- OpenIntro Statistics (4ª ed.) — Diez, Çetinkaya-Rundel, Barr · CC-BY-SA 4.0 · §1.6 (medidas descritivas básicas, escolha de medida, skewness) e §2.1 (caracterização variacional, robustez). Fonte primária desta lição.
- Introductory Statistics 2e (OpenStax) — Illowsky, Dean et al. · CC-BY 4.0 · §2.5 (cálculo de média para dados agrupados, exemplos extensos com tabelas de frequência).
- Estatística (Wikilivros) — colaborativo · CC-BY-SA 4.0 · Seções: Média, Mediana, Moda, Medidas de tendência central (referência em PT-BR; fórmula de Czuber para moda em dados agrupados).
- Prêmio Nobel de Economia 2000 — Heckman e McFadden — métodos microeconométricos baseados em estimação robusta de locação central.