Jossante I.P Gabriel-correlacao e progressao linear

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EXTENSÃO DE CABO DELGADO 
DEPARTAMENTO DE GEOCIÊNCIAS 
Curso de Licenciatura em Gestão Ambiental e Desenvolvimento Comunitário com 
Habilitações em Ecoturismo – 1º Ano e 1º semestre 
 
 
Nome: Jossante Isidro Pinto Gabriel 
 Docente: dr. Cistélio Armando P. Muando 
Cadeira: Fundamentos de Estatística 
 
Resolução de exercícios de correlação e progressão linear 
 
1. Importância do estudo da correlação linear 
A correlação linear é importante pois é usada em estatística como indicador para estudar o 
relacionamento entre duas variáveis calculando os coeficientes de correlação entre as 
variáveis. 
2.Uma correlação é: 
 Positiva, quando a variável em estudo dependente esta directamente relacionada 
com a variável independente; 
 Negativa, quando a variável dependente tem relação inversamente 
proporcionalmente com a variável dependente; 
 Nula, quando não há inter-relação entre as variáveis. 
3.Objectivo da construção do gráfico de dispersão 
O objectivo do grafico de dispersão é de indentificar a relação entre variáveis dependente e 
variáveis independente através de um modelo matemático. 
4.Importância do estudo de regressão linear 
A importância do estudo da regressão linear é de descrever através de um modelo 
matemático, a relação existente entre variáveis. 
5.Classificação das variaveis em dependente e independente 
Variáveis Classificação em dependente e 
independente 
Altura dos filhos e peso dos pais É uma variável independente 
Peso dos pais e peso dos filhos É uma variável dependente 
Temperatura e frequência no uso de óculos escuros É uma variável dependente 
 
6.a) 
Variáveis Classificação 
Alturas de 4 filhos em metros (m) É uma variável independente 
Peso de 4 pais em quilograma (kg) É uma variável independente 
 
6.b) Construção do diagrama de dispersão entre a altura dos filhos e peso dos pais 
Altura (m) 1.60 1.40 1.80 1.20 
Peso (kg) 80 60 90 65 
 
 
6.c) A partir do diagrama quanto a correlação entre as duas variáveis, ele sugere que se 
trata de correlação linear positiva. 
6.d) Cálculos da correlação entre as duas variáveis 
X Y X*Y 
1,60 80 128 2,56 6400 
1,40 60 84 1,96 3600 
1,80 90 162 3,24 8100 
1,20 65 78 1,44 4225 
Soma 6 295 452 9,2 22325 
 
 
 
 ∑ ∑ ∑ 
√[ ∑ 
 (∑ )
 ] [ ∑ 
 (∑ )
 ]
 
 
 
√[ ] [ ]
 
 
√ 
 
 
6.e) A correlação entre a altura dos filhos e peso dos pais é positiva forte, isto significa 
que quando a altura dos filhos aumenta, aumenta também o peso dos pais. 
6.f) ∑ ∑ 
 ̅ ̅ ̅ 
 
∑ ̅ ̅
∑ ̅ 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ̅ ̅ 
 
 ̂ 
6.g) Interpretação de acordo com o enunciado os parâmetro 
Como Isto significa que o nível médio dos pesos dos pais no inicio era de 
 kg e para cada aumento de 1 metro de altura dos filhos os pesos dos pais aumentam 
em kg.