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O Coeficiente de Correlação Linear de Pearson entre os desempenhos de determinados alunos em duas avaliações nacionais é igual a 0,844. Nesse caso, conclui-se que a proporção da variabilidade nos resultados de uma das avaliações explicada pela relação linear entre elas é
15,6%
39,4%
71,2%
84,4%
91,8%
Fixando-se as demais variáveis do modelo apresentado, para cada unidade acrescida na variável S espera-se um decréscimo de 0,25 g no peso médio dos camarões.
A correlação entre TE e TI é superior a 0,50.
s variáveis XA e XB são positivamente correlacionadas, e a correlação é superior a 0,5.
Considerando-se que não há valores atípicos (ou outliers, ou pontos influentes, ou pontos de alavanca), a correlação entre a renda média mensal e o indicador X é positiva.
Certo
Errado
Depreende-se das informações apresentadas que a correlação linear entre a quantidade média de barris produzidos por dia e a taxa de desemprego é positiva.
Por se tratar de uma amostra aleatória simples, espera-se que a correlação entre Xk e Yk seja nula.
Considere as asserções a seguir.
O Coeficiente de Correlação Linear de Pearson é necessariamente um número no intervalo (−1 , 1).
PORQUE
O Coeficiente de Correlação Linear de Pearson só pode ser calculado para variáveis quantitativas.
Analisando-se as asserções, conclui-se que
as duas asserções são verdadeiras, e a segunda é uma justificativa correta da primeira.
as duas asserções são verdadeiras, e a segunda não é uma justificativa correta da primeira.
a primeira asserção é verdadeira, e a segunda é falsa.
a primeira asserção é falsa, e a segunda é verdadeira.
a primeira e a segunda asserções são falsas.
A estimativa da correlação entre as observações defasadas em dois anos, X(t) e X(t ! 2), é inferior a zero.
A correlação linear entre a temperatura Y e o tempo em anos é superior a 0,9.
O coeficiente de correlação linear entre X e Y é inferior a 0,8.
As variáveis X e Y não são correlacionadas.
A correlação linear entre Y t e t é superior a 0,85.
A correlação linear entre Y e X é inferior a 0,15.
A correlação linear de Pearson entre Y e X é inferior a 0,45.
Um aumento no custo financeiro na etapa I de um projeto faz que o seu custo financeiro na etapa II, em média, também aumente.
A análise de correlação canônica é uma técnica estatística que permite modelar a relação entre um conjunto de variáveis dependentes com um conjunto de variáveis independentes.