Question

PERGUNTA 2
O coeficiente de correlação linear de Pearson é dado pela seguinte expressão:
$r = Cov (X,Y)\sqrt{S xx} \sqrt{Syy}$


Este coeficiente é utilizado para medir o nível de associação entre duas variáveis, isto é, indicar se duas variáveis estão ou não correlacionadas, ou se estão correlacionadas de forma forte, fraca ou moderada. Além disso, possibilita determinar se as variáveis alteram para a mesma direção ou em direção opostas.

Neste contexto, analise as afirmativas a seguir e marque V para as verdadeiras e F para as falsas.

I. ( ) Duas variáveis são fortemente correlacionadas se o valor de for próximo de 1 ou .

II. ( ) Se assume valor negativo próximo de 1, podemos afirmar que, à medida que os valores de uma variável aumentam, os valores da outra variável decrescem linearmente.

III. ( ) Antes de calcular o coeficiente de correlação linear de Pearson, podemos utilizar o Diagrama de Dispersão para visualizar a correlação entre duas variáveis.

IV. ( ) O coeficiente de correlação linear de Pearson é utilizado para medir a relação entre variáveis quantitativas.

V. ( ) Os coeficientes de correlação não podem ser utilizados se as variáveis em estudo possuem medidas diferentes (uma em quilo e outra em reais, por exemplo).

Agora, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
V, V, V, V, F.
F, F, F, V, F.
F, F, V, F, V.
V, V, F, F, V.




V, V, F, V, F.

Answer 1

Alternativa A: V - V - V - V - F.

Esta questão está relacionada com o coeficiente de correlação linear de Pearson. Sobre o assunto, vamos analisar as afirmações:

I. Quanto mais próximo de 1 ou -1, maior é a correlação, sendo ela diretamente ou inversamente proporcional, respectivamente. Verdadeiro.

II. Se o valor é negativo, as variáveis são inversamente proporcionais. Verdadeiro.

III. O diagrama de dispersão permite visualizar a correlação entre as duas variáveis. Verdadeiro.

IV. Esse coeficiente permite determinar a relação entre duas variáveis. Verdadeiro.

V. O coeficiente de correlação pode ser utilizado em variáveis de medidas diferentes. Falso.