Para acertar essa questão é necessário ter um conhecimento básico sobre a biblioteca SciPy em Python e um conhecimento sobre correlação linear.

Basicamente, a biblioteca SciPy é uma coleção de pacotes que se baseia no NumPy para fornecer ferramentas para a computação científica. Os principais módulos são: stats, optimize, integrate, interpolate, linalg, signal

O módulo da questão que nos interessa é stats. O módulo scipy.stats é dedicado principalmente à estatística e às distribuições de probabilidade.

E em mais especifico, stats.perasonr()

Esse comando em especifico gostaria de saber a correlação linear entre as variáveis passadas.

Temos como resultado uma correlação de perason de aproximadamente 0,3.

I. Os valores possíveis para ‘statistic’ estão no intervalo entre 0 e 1. FALSO, pois os possíveis valores para uma correção linear estão situadas entre o intervalo de -1 e 1 (e incluindo o 0, obviamente), sendo -1 uma correlação linear perfeita e negativa entre duas variáveis e 1 uma correição linear e positiva entre as duas variáveis.

II. s2 é inicialmente uma cópia de s1, sendo alterado apenas o primeiro elemento para 100. Como há 1.000 observações, essa alteração não modifica os valores centrais da distribuição e, neste caso, as medianas permanecem iguais. VERDADEIRO

III. O resultado da linha 7 escrito na tela indica que ‘s1’ e ‘s2’ possuem uma fraca relação linear. FALSO. O valor de aproximadamente r=0,31 não permite, por si só, afirmar categoricamente a existência de uma "fraca relação linear" sem estabelecer um critério de classificação da intensidade da correlação. Além disso, s2 é praticamente idêntico a s1, diferindo apenas em uma observação, que funciona como um valor extremo e reduz a correlação de Pearson.

Portanto, gabarito A

Questão difícil, era muito importante conhecer mais estatística que o próprio SciPy.