Questões de Concurso sobre Coeficiente de Correlação Linear

A autocorrelação entre Y_t e Y_t-1 é superior a 0,01.

O valor $\tau$-$b$ de Kendall é maior que 0,15 e menor que 0,20.

Em tabelas com dimensão 3 × 3, a estatística $\gamma$ de Goodman e Kruskal é equivalente à estatística Q de Yule.

A estatística de Goodman e Kruskal e a estatística Q de Yule são iguais a .

O coeficiente de correlação não mede a relação causa-efeito entre duas variáveis. Os objetivos da análise de regressão são compreender a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes e projetar ou estimar uma variável em função de uma ou mais variáveis independentes.

O percentual da variação total da variável x explicada pela variável y foi inferior a 20%.

Ao analisar o diagrama de dispersão entre duas variáveis aleatórias X e Y, optou-se por utilizar uma forma de relação tal que Y = a + bX para a previsão de Y em função de X (os valores de a e b foram obtidos pelo método dos mínimos quadrados). Estas duas variáveis apresentam um coeficiente de correlação linear igual a r, tal que r > 0. Então, o

O quadrado do coeficiente de contingência é superior a 0,10.

A medida de associação $\tau$-$c$ de Stuart é maior que 0,16 e menor que 0,25.

O valor da estatística R ² ajustado é superior a 0,30.

Se Cov (X, Y) é a covariância entre X e Y, V(X) é a varância de X e V(Y) é a variância de Y, então é correto afirmar que o coeficiente de correlação linear, Corr(X, Y) = é inferior a 0,8.

O coeficiente V de Cramer é maior que 0,5.

A correlação entre X e Y é menor que 0,6.