Questões de Concurso sobre Coeficiente de Correlação Linear

 
 
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Considere a tabela abaixo das variáveis X e Y.

X

Y

1

2

3

4

5

8

6

4

2

0

Então, pode-se afirmar que o valor do Coeficiente de Correlação entre as variáveis X e Y é


A

-2.


B

-1.


C

0.


D

1.


E

2.

Considere um modelo de regressão dado por Yi=β1+β2 X2i+ui que é estimado pelo método dos mínimos quadrados ordinários a partir de uma amostra aleatória, contendo os pares ordenados (Yi, Xi), i = 1, …, n. Nessas condições, a reta ajustada

A
tem um intercepto nulo, se todos os Yi forem iguais a 1.

B
minimiza a soma dos resíduos em relação à reta.

C
tem inclinação β2 com sinal igual ao do coeficiente de correlação entre Yi e Xi.

D
será vertical se todos os valores de Xi forem iguais a uma constante c.

Para uma variável resposta Y e uma variável explicativa X, o ajuste de um modelo de regressão linear simples resultou em soma de quadrados dos desvios não explicados igual a 50 e soma de quadrados dos desvios totais igual a 200.

De acordo com os dados, é correto afirmar que o coeficiente de correlação linear entre as variáveis X e Y é igual a


A
3/4

B
1/4

C
Imagem associada para resolução da questão

D
Imagem associada para resolução da questão

Em relação aos conhecimentos tratados na ciência estatística, assinale a alternativa correta.


A

A amostra representa uma cópia fidedigna da população para fins de inferência estatística.


B

A estatística descritiva utiliza amostras representativas da população para inferir quanto às características dessa população, sendo fundamental para descrever a população.


C

A interpolação é uma tentativa de obter uma função polinomial que melhor se ajuste a um conjunto de dados discretos.


D

A regressão linear por meio de uma reta é possível sempre que a correlação entre duas variáveis apresente o coeficiente de correlação diferente de zero.


E

Uma correlação perfeita entre duas variáveis implica que o coeficiente de correlação é igual a 1.

Seja a variável X = (X1, X2, X3) uma distribuição normal com média μ = (0, 0, 0) e matriz de covariância

Imagem associada para resolução da questão

O coeficiente de correlação entre X1 e (X2, X3) é dado por


A
0,40.

B
0,67.

C
0,80.

D
0,50.

E
0,90.

Um pesquisador suspeita que existe uma correlação entre o número de promessas que um candidato político faz e o número de promessas que são cumpridas uma vez que o candidato é eleito. Ele acompanha vários políticos proeminentes e registra as promessas feitas (X) e as promessas mantidas (Y). Utilizando os seguintes dados sumarizados, calcule o coeficiente de correlação entre as promessas feitas e as promessas mantidas e assinale a alternativa correta.

Imagem associada para resolução da questão


A

O coeficiente de correlação entre as promessas feitas e as promessas mantidas indicam uma correlação forte e positiva.


B

O coeficiente de correlação entre as promessas feitas e as promessas mantidas indicam uma correlação fraca e negativa.


C

O coeficiente de correlação entre as promessas feitas e as promessas mantidas indicam uma correlação forte e negativa.


D

O coeficiente de correlação entre as promessas feitas e as promessas mantidas indicam uma correlação fraca e positiva.


E

O coeficiente de correlação entre as promessas feitas e as promessas mantidas indicam uma correlação . r ≈ 0,5

Analise a tabela a seguir:

Imagem associada para resolução da questão

Considerando o conceito de coeficiente de correlação de Pearson (ρ), é correto afirmar:


A
O coeficiente de correlação de Pearson (ρ) é um número puro, expresso em porcentual.

B
O coeficiente de Pearson (ρ) é expresso matematicamente como sendo a covariância de X em relação a Y dividida pelo produto das variâncias de X e de Y.

C
Com base na tabela acima, o coeficiente de correlação de Pearson (ρ) está no intervalo: zero < ρ < 1.

D
Com base na tabela acima, o coeficiente de correlação de Pearson (ρ) está no intervalo: – infinito < ρ < zero.

E
Com base na tabela acima, o coeficiente de correlação de Pearson (ρ) deve expressar que existe uma relação diretamente proporcional entre X e Y.

O desempenho de estudantes, disposto em ordem alfabética, nas aulas de teoria e prática da disciplina de estatística, foi observado e está na seguinte tabela.

Teoria

8

3

9

2

7

10

4

6

1

5

Prática

9

5

10

1

8

7

3

4

2

6


Qual é o coeficiente de correlação de postos?


A

0,1455


B

0,9757


C

0,9819


D

0,8545


E

0,0180

Durante todo o mês de julho de 2018, a Sociedade Empresária Alfa realizou pesquisa diária visando medir a força relativa da relação linear entre o número de acessos ao seu site na Internet e o volume de vendas (em R$) de seu Produto “A”. Sabe-se que os dados amostrais obtidos para os quatro primeiros dias de pesquisa foram:

Imagem associada para resolução da questão

Considerando-se apenas as informações apresentadas, qual das alternativas a seguir apresenta o valor que mais se aproxima do coeficiente de correlação (r de Pearson) existente entre o número de acessos ao site e o volume de vendas do Produto “A” nos quatro primeiros dias da pesquisa?


A
1.

B
4.

C
9.

D
18.

É sabido que o coeficiente de correlação tem por escopo comparar a variabilidade de dois conjuntos de dados. Sendo assim, considerando dois conjuntos de dados A e B, observou que a média do conjunto Aera de 40,5, o desvio-padrão de B era 6,3 e de A era 4,2 e a média de B era 50,5. Assinale a alternativa correta quanto à afirmação sobre os resultados dos valores do coeficiente de variação para cada região dada.



A

A variabilidade dos dados provenientes da região A é maior que a dos dados da região B.



B

O valor do coeficiente de variação para a região A foi duas vezes maior comparado com o valor do coeficiente de variação para a região B.



C

Foi observado que o valor do coeficiente de variação para a região B foi de 12,5 enquanto para a região A foi de 14,6.



D

A variabilidade dos dados provenientes da região B é maior que a dos dados da região A.



E

Foi observado que o valor do coeficiente de variação para a região B foi de 11,5 enquanto que para a região A foi de 9,4.


O maior valor de y, tal que os vetores em R3 dados por (1, 0 ,1), (6 , 1, x) e (y, x, 12) sejam linearmente dependentes, é igual a

A
17

B
21

C
18

D
32

E
16

A partir da distribuição conjunta bidimensional (Z,M) apresentada abaixo, pode-se concluir que o coeficiente de correlação entre Z e M equivale a:

Imagem associada para resolução da questão

A
1

B
1/4

C
-1

D
1/2

E
-1/2

Se a correlação linear entre duas variáveis é perfeita e positiva, então o valor de seu coeficiente de correlação linear é igual a


A

-1


B

-0,5


C

0


D

0,5


E

1

Considere uma situação em que existam duas variáveis ordinais com 3 ou mais categorias cada uma delas. Nesse caso, a correlação mais indicada é a:

A
Correlação Policórica

B
Correlação Tetracórica

C
Correlação de Pearson

D
Correlação Poliserial

E
Correlação Biserial

As esperanças matemáticas das variáveis aleatórias X e Y são, respectivamente, E(X) = 4,5 e E(Y) = 0,5; a esperança do produto dessas variáveis é igual a E(XY) = 4; e suas respectivas variâncias são iguais a Var(X) = 1,5 e Var(Y) = 0,5. O valor aproximado do coeficiente de correlação entre as variáveis X e Y é igual a


A

2,10.


B

2,02.


C

1,78.


D

1,53.


E

1,45.

Uma base do núcleo da transformação linear de T: R3 → R3, em que T(x, y, z) = (2x + y − 2z, x + z, x + y − 3z), é o conjunto

A
{(3, 0, 3), (1 , 2, 2), (2, 2, 3)}

B
{(2, 4, 4)}

C
{(0, 2, 1), (2, −2, 1)}

D
{(4, 4, 6), (2, 0, 2), (−1, 3, 2)}

E
{(−1, 4, 1)}

A função de probabilidade conjunta de duas variáveis aleatórias X e Y é dada por:

Imagem associada para resolução da questão


O coeficiente de correlação entre X e Y é aproximadamente igual a:


A
-0,13.

B
0.

C
0,15.

D
0,25.

E
0,48.
   
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