Questões de Concurso sobre Análise de Correlação

A respeito de métodos de análise quantitativa e qualitativa de dados aplicados à avaliação e ao monitoramento, julgue o item a seguir.

Na avaliação de impacto, a correlação estatística entre duas variáveis de monitoramento é evidência suficiente para se inferir uma relação de causalidade direta entre elas.

A correlação de Pearson é crucial para medir a força e direção da relação linear entre variáveis contínuas, facilitando a identificação de padrões e associações importantes para análises e tomadas de decisão baseadas em dados. Sobre duas variáveis X, Y que possuem um valor significantemente negativo de correlação, responda qual das afirmações é verdadeira.

Sobre os conceitos de correlação e análise de associação causal, assinale a opção correta.

O gráfico a seguir refere-se a duas variáveis aleatórias, X e Y, em que se tenta estimar a correlação entre elas:

Analisando o gráfico, assinale a alternativa que exemplifica duas variáveis que se comportam analogamente ao gráfico.

Uma consultoria estatística está analisando a relação entre a quantidade de horas de capacitação técnica dos servidores e o número de não conformidades detectadas em auditorias internas. Após o cálculo do coeficiente de correlação amostral 𝑟 = −0,58, com 25 observações, decide-se testar a hipótese nula de que não há correlação linear entre as variáveis. Considerando o teste 𝑡 para o coeficiente de correlação, pode-se AFIRMAR que:

Analise o gráfico de calor da correlação entre cinco variáveis, a seguir.

Com base nas cores e valores do gráfico, assinale a afirmativa que melhor descreve a relação entre as variáveis.

Um pesquisador encontrou correlação positiva entre o número de vigilantes em um bairro e o número de ocorrências registradas. Entretanto, é sabido que bairros mais perigosos tendem a receber mais vigilantes.

Nesse caso, a correlação observada é um exemplo de

Se Z for uma variável aleatória normal padrão, e se W for outra variável aleatória tal que $W=1-$ $\frac{z}{2}$, então a correlação linear de Pearson entre as variáveis Z e W será igual a

A respeito da interpretação do coeficiente de correlação de Pearson, assinale a opção INCORRETA.

Considere a matriz de análise estrutural apresentada na tabela a seguir, montada com o objetivo de se identificar as relações entre as variáveis de um cenário que se deseja construir.

A partir das informações contidas na matriz, é correto concluir que a motricidade da variável y₃, em relação às demais variáveis do cenário, é

A partir das informações do texto 7A3-I, o coeficiente de correlação linear entre as variáveis R e P

Considere que as distribuições das notas em cada uma das quatro áreas do Enem tenham média 500 e desvio-padrão 100. Suponha ainda que o coeficiente de correlação entre cada par de notas seja 0,5. Nesta situação, a distribuição da média das provas objetivas, ou seja, NObj = (NCH + NLP + NCN + NMT)/4, terá média e desvio-padrão, aproximadamente,

Considere duas séries ou dois vetores n dimensionais:

y(y₁, y₂, … y_n) e x(x₁, x₂, … x_n).

Assim, um coeficiente de correlação de Pearson é igual:

Após uma análise sobre a série de tempo que reflete o volume de recursos envolvidos nos feitos em que a Defensoria Pública atua, verificou-se a existência de um processo do tipo MA(2). Adicionalmente, estimou-se essa equação que modela a série sendo dada por:

$y_t=K+0,4.{\epsilon }_{t-2}+0,2.{\epsilon }_{t-1}+{\epsilon }_t$

Onde K é uma constante e ${\epsilon }_t$ um ruído branco, $E({\epsilon }_t)=0$ e $E({\epsilon }_t^2)={\sigma }^2$. Daí pode-se concluir que:

O coeficiente de correlação de Pearson, denotado por ρ, mede o grau de associação linear entre duas variáveis quantitativas. Em relação a esse coeficiente, considere as afirmativas abaixo.

I Se a correlação (ρ) entre duas variáveis contínuas X e Y é zero, então pode-se dizer que as variáveis X e Y são independentes.

II Se a correlação (ρ) entre duas variáveis contínuas X e Y é 0,40, então pode-se dizer que a correlação (ρ) entre X e 2Y é 0,8.

III Se duas variáveis são independentes, então a correlação (ρ) entre elas é igual a zero.

IV Mesmo que a correlação (ρ) entre duas variáveis seja diferente de 1 ou -1, é possível que exista uma relação perfeita entre as variáveis.

Em relação ao coeficiente de correlação de Pearson (ρ), estão corretas as afirmativas

Durante um período de 10 anos (de 2008 a 2017), foi registrado, em cada ano, o faturamento anual (F) de uma empresa, em milhões de reais, e o respectivo gasto anual com propaganda (G), em milhões de reais. Um modelo de regressão linear simples F_t = α + βG_t + ε_t , t = 1, 2, ... foi elaborado para se prever F em função de G, considerando as informações registradas, em que F₁ e G₁ são o faturamento e o gasto com propaganda em 2008, F₂ e G₂ são o faturamento e o gasto com propaganda em 2009, e assim por diante. Os parâmetros α e β são desconhecidos e εt é o erro aleatório com as respectivas hipóteses do modelo de regressão linear simples. As estimativas de α e β foram obtidas pelo método dos mínimos quadrados, sabendo-se que o valor da soma dos faturamentos e dos gastos com propaganda de 2008 a 2017 foram, em milhões de reais, iguais a 120 e 15, respectivamente. Se a estimativa do coeficiente angular da reta obtida por meio do método dos mínimos quadrados foi de 1,8, então a previsão do faturamento em um determinado ano, uma vez que a empresa gastou com propaganda neste ano 2 milhões de reais, é

Um estudo verificou que a correlação entre a velocidade de oscilação do centro de gravidade e o ângulo de abdução do quadril de militares era de 0,128. Nesse caso, pode-se afirmar que: