Questões de Concurso sobre Coeficiente de Correlação Linear

 
 
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Sabendo-se que o coeficiente de correlação das variáveis X e Y é igual a 0,8 e que as variâncias das variáveis X e Y são, respectivamente, 9 e 25, assinale a opção que apresenta o valor do coeficiente angular da reta ajustada.


A

1,33


B

1,44


C

2,21


D

2,38


E

2,59

Num estudo sobre a correlação linear entre uma covariável X e uma variável resposta Y de interesse, a reta de regressão estimada por meio de 30 pares de observação foi

Imagem associada para resolução da questão

e o coeficiente de determinação foi de 49%. Com essas informações, conclui-se que o coeficiente de correlação linear é


A
-70%, e que 51% da variabilidade da variável resposta Y não é explicada pela variabilidade da covariável X.

B
49%, e que 51% da variabilidade da variável resposta Y não é explicada pela variabilidade da covariável X.

C
-49%, e que 49% da variabilidade da variável resposta Y é explicada pela variabilidade da covariável X.

D
49%, e que 51% da variabilidade da variável resposta Y é explicada pela variabilidade da covariável X.

E
70%, e que 49% da variabilidade da variável resposta Y é explicada pela variabilidade da covariável X.

Considere as seguintes afirmações:


I. As amostras 1 e 2 dadas a seguir, cada uma com 5 elementos, não possuem a mesma média amostral mas possuem o mesmo desvio padrão amostral:


amostra 1: 2 4 6 8 10 __amostra 2: 4 6 8 10 12


II. Se as variáveis X e Y possuem coeficiente de correlação linear de Pearson igual a 1 então o diagrama de dispersão entre X e Y é uma reta que passa pela origem, isto é, é uma reta que passa pelo ponto (0,0).


III. Suponha que ajustamos o modelo = a + bx aos dados da amostra (x1,y1),...(xn,yn ) , onde a e b são, respectivamente, os estimadores de mínimos quadrados dos parâmetros α e β do modelo de regressão linear. Nessas condições, o coeficiente de determinação é interpretado como a proporção da variabilidade dos y’s observados explicada por tal modelo.


IV. O histograma da variável X é um gráfico não apropriado quando X tem distribuição assimétrica.


Está correto o que se afirma APENAS em


A

I, II e IV.


B

II e III.


C

I e III.


D

II, III e IV.


E

I e IV.

Uma Prefeitura conduziu uma pesquisa com 12.000 estudantes da Rede Pública de Ensino, relacionando a quantidade de semanas que os estudantes permaneceram nas escolas, em período integral, com o desempenho em um teste posteriormente aplicado. Obteve-se os seguintes resultados médios, para cada grupo de 1.000 alunos, conforme tabela abaixo.


Número de semanas de permanência em tempo integral

(x)

47

56

116

178

19

75

160

31

12

164

43

74

Nota média no teste (de zero a 30 pontos possíveis)

(y)

13,2

14,0

15,1

16,3

12,6

14,6

15,8

12,7

11,9

15,3

13,8

14,1


A partir da análise da tabela,


A

há uma correlação negativa entre o tempo de permanência na escola e o desempenho no teste.


B

o coeficiente de correlação “r” é maior que zero.


C

o coeficiente de correlação “r” é menor que zero.


D

o coeficiente de correlação “r” é igual a zero.


E

não se pode observar nenhum tipo ligação entre o tempo de permanência na escola e o desempenho no teste.

Sejam X e Y duas variáveis aleatórias com variâncias iguais a 25 e 4, respectivamente. Se a covariância entre X e Y é igual a 9, determine o coeficiente de correlação linear e assinale a opção correta.


A

0,09


B

0,16


C

0,36


D

0,45


E

0,90

Observando-se a correlação entre hipotéticos dados de investimentos em infraestrutura de transporte público, em Teresina, e o tempo de viagens de ônibus dispendido pelos usuários, calculou-se um coeficiente de correlação (r) igual a −1,0 (um negativo). A partir deste resultado,


A

o conhecimento de dados sobre os investimentos em infraestrutura de transporte em nada contribui para a previsão do tempo dispendido em viagens de ônibus.


B

todos os pontos gerados em um gráfico de coordenadas x e y, relacionando esses investimentos em infraestrutura de transporte e o tempo dispendido em viagens de ônibus, estão sobre uma reta.


C

o tempo dispendido com viagens de ônibus decresce, necessariamente, de forma exponencial frente ao aumento linear de investimentos em infraestrutura de transporte.


D

estabelece-se, necessariamente, uma relação de causa e efeito entre duas variáveis, sempre que exista uma correlação forte (coeficiente de correlação (r) próximo de 1,0) entre elas.


E

há uma intensidade de relação fraca, porque negativa, entre os dados sobre os investimentos em infraestrutura de transporte e os dados sobre dispêndio de tempo em viagens de ônibus.

O risco de um portfólio composto por dois ativos reduz-se à medida que o coeficiente de correlação entre esses ativos aumenta.


C

Certo


E

Errado

Se, em uma amostra de tamanho n = 25, o coeficiente de correlação entre as variáveis X e Y for igual a 0,8, o coeficiente de determinação da regressão estimada via mínimos quadrados ordinários, com base nessa amostra, terá valor R2 = 0,64.


C

Certo


E

Errado

Para se verificar a natureza e a extensão da associação linear entre duas variáveis, deve-se usar

A
o teste do qui-quadrado.

B
a análise de regressão.

C
o teste “t” de Student.

D
o coeficiente de correlação de Pearson.

E
o coeficiente de correlação de Spearman.

A estrutura de covariância de um vetor aleatório é dada pela matriz Imagem associada para resolução da questão.

Então, o coeficiente de correlação entre as variáveis e o par de autovalores da matriz são:


A

0,4 ; 4,843 e 0,157.


B

0,2 ; 4,843 e 0,157.


C

0,9 ; 1,571 e 3,241.


D

0,81 ; 0,915 e 2,301.


E

0,9 ; 4,843 e 0,157.

Seja o conjunto de pares de valores (X, Y), que corresponde às alturas (m) e ao peso (kg) de 5 pessoas adultas do sexo masculino,


Imagem associada para resolução da questão


o coeficiente de correlação de Pearson estimado para variáveis X e Y é


A

0,95151.


B

0,99500.


C

0,95023.


D

0,99286.


E

0,95208.

Uma fábrica de papel de jornal está interessada em avaliar e identificar o mais importante de dois relacionamentos: 10. entre o vetor das características de qualidade do papel, X, de dimensão p e o vetor das características do cavaco da madeira, Y , de dimensão q; 20. entre o vetor das características de qualidade do papel, X, e o vetor das características da pasta, Z, de dimensão r. Então, neste caso, deve-se estimar


A

a matriz de correlação dos três vetores e escolher o maior coeficiente.


B

a matriz de correlação tetracórica dos três vetores e escolher o maior coeficiente.


C

a correlação canônica dos pares de vetores (X, Y) e (X, Z) e tomar a maior.


D

a matriz de correlação serial dos três vetores e escolher o maior coeficiente.


E

a correlação canônica dos pares de vetores (X, Y) e (X, Z), se p = q = r, e tomar a maior.

Calcule o tamanho mínimo necessário de uma amostra para que um coeficiente de correlação populacional seja significativamente diferente de zero, em um nível de significância de 0,01, sendo o coeficiente de correlação amostral 0,42, e assinale a opção correta.


A

31


B

34


C

35


D

37


E

39

Imagem associada para resolução da questão

A
Os dados são linearmente correlacionados e podemos concluir que o consumo excessivo de sorvete aumenta o risco de afogamento.

B
Há uma correlação não linear entre os dados e a correlação entre eles é provavelmente espúria.

C
Há uma correlação não linear entre os dados e podemos concluir que o consumo excessivo de sorvete aumenta o risco de afogamento.

D
Os dados são linearmente correlacionados e a correlação entre eles é provavelmente espúria.

E
Não há correlação estatística entre os dados.

As variáveis Y e X são relacionadas deterministicamente segundo a expressão matemática Y = 0.6 X. Uma pessoa escolhe vinte valores diferentes para X e calcula os Y correspondentes pela expressão Y = 0.6X.

O coeficiente de correlação entre os valores de X e os correspondentes valores de Y é igual a


A
0.3

B
(0.3)0.5

C
0.6

D
(0.6)0.5

E
1.0
   
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