AULA 10 - FUNDAMENTOS DA ESTATÍSTICA

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O coeficiente de correlação pode assumir valores compreendidos no intervalo (amplitude):
		
	 
	[-1,1]
	
	[0,1]
	
	[-1,0]
	
	]-1,1[
	
	]0,1[
	Um pesquisador coletou amostras de 50 pessoas . Após à medição, com os resultados, verificou pelo diagrama de dispersão que os pontos indicavam um círculo.
Pergunta-se:
(a) o coeficiente de correlação linear deve ser positivo, negativo ou zero?
(b)a correlação é nula, fraca,forte ou perfeita?
		
	
	(a)negativo
(b)perfeito
	
	(a)negativa
(b)nula
	 
	(a)zero
(b)nula
	
	(a)positivo
(b)nula
	
	(a)zero
(b)perfeito
	Quando os pontos em um diagrama de dispersão se aglomeram em torno da reta de regressão, podemos dizer que a correlação é
		
	 
	forte
	
	positiva
	
	fraca
	
	nula
	
	negativa
	Foi determinado o coeficiente de correlação linear simples entre duas variáveis dependentes, obtendo-se r = - 0,94. Isto significa que:
		
	
	a correlação linear é forte e negativa, sendo que deve haver muita dispersão dos dados em relação à linha reta ascendente
	
	a correlação linear é forte e negativa, sendo que deve haver muita dispersão dos dados em relação à linha reta descendente
	
	a correlação é fraca e negativa, pois para ser forte haveria necessidade de ser inferior a -1
	
	a correlação linear é forte e negativa, sendo que deve haver pouca dispersão dos dados em relação à linha reta ascendente
	 
	a correlação linear é forte e negativa, sendo que deve haver pouca dispersão dos dados em relação à linha reta descendente
	Um pesquisador está interessado em saber a relação entre triglicerídeos e glicose no sangue. Deste modo, coletou amostras de 50 pessoas clinicamente normais e mediu as dosagens. Após à medição, com os resultados, verificou pelo diagrama de dispersão que os pontos indicavam uma reta descendente, praticamente sobre a reta. Dos dados apresentados, pergunta-se: (a) pelo diagrama de dispersão, o coeficiente de correlação linear deve ser positivo, negativo ou zero? (b) se o valor for próximo de -1, isto indica uma correlação fraca positiva, fraca negativa, forte positiva, forte negativa?
		
	 
	(a)negativa
(b) forte negativa
	
	(a)negativa
(b) fraca positiva
	
	(a)positiva
(b) forte negativa
	
	(a)zero
(b) fraca negativa
	
	(a)zero
(b) forte positiva
	Leia atentamente o texto a seguir e assinale a afirmativa falsa.
Apesar do diagrama de dispersão nos fornecer uma ideia do tipo e extensão do relacionamento entre duas variáveis X e Y, seria altamente desejável ter um número que medisse esta relação. Esta medida existe e é denominada de coeficiente linear de Pearson (coeficiente de correlação). Quando se está trabalhando com amostras o coeficiente de correlação é indicado pela letra r. As propriedades mais importantes do coeficiente de correlação são:
		
	
	Quanto mais próximo de zero estiver r menor será o relacionamento linear entre X e Y. Um valor igual a zero, indicará ausência apenas de relacionamento linear
	
	Quanto mais próximo de -1 for r, maior o grau de relacionamento linear negativo entre X e Y, isto é, se X varia em um sentido Y variará no sentido inverso.
 
	 
	O intervalo de variação vai de - 0 a + 1.
 
	
	O coeficiente de correlação é uma medida adimensional, isto é, ele é independente das unidades de medida das variáveis X e Y.
 
	
	Quanto mais próximo de +1 for r, maior o grau de relacionamento linear positivo entre X e Y, ou seja, se X varia em uma direção Y variará na mesma direção.
	Se o diagrama de dispersão sugerir uma reta descendente, significa que:
		
	
	quanto menor a dispersão dos dados a correlação e o coeficiente linear simples fica mais proximo de 1
	
	quanto maior a dispersão dos dados mais forte é a correlação e o coeficiente de correlação linear simples fica mais próximo de -1
	 
	quanto menor a dispersão dos dados mais forte é a correlação e o coeficiente de correlação linear simples fica mais próximo de -1
	
	quanto menor a dispersão dos dados mais forte é a correlação e o coeficiente de correlação linear simples fica mais próximo de 1
	
	quanto maior a dispersão dos dados mais forte é a correlação e o coeficiente de correlação linear simples fica mais próximo de 1
	Um pesquisador após uma análise de um estudo verificou pelo diagrama de dispersão que os pontos indicavam uma reta ascendente. Perguntamos: (a) pelo diagrama de dispersão, o coeficiente de correlação linear deve ser positivo, negativo ou zero? (b) se o valor for igual a 1, isto indica uma correlação perfeita ,forte ou fraca?
		
	
	(a)negativa
(b) fraca
	
	(a)negativa
(b) perfeita
	
	(a)zero
(b) fraca
	
	(a)zero
(b) forte
	 
	(a)positiva
(b) perfeita
	Um pesquisador após uma análise de um estudo verificou pelo diagrama de dispersão que os pontos indicavam uma reta descendente. A partir dessa constatação podemos afirmar que o coeficiente de correlação linear deve ser?
		
	
	Nulo
	
	Com forte correlação
	
	Com fraca correlação
	 
	Negativo
	
	Positivo
	Observe o  grafico abaixo . 
Considerando os anos de 2000-2001-2002 a menor barra pertence a(o)::
		
	
	Goiânia -SIAB
	 
	Goiânia
	
	Goías
	
	Brasil
	
	Centro Oeste
	
	
	Observe o  grafico abaixo . 
Considerando os anos de 2000-2001-2002 podemos afirmar que as 2 regiões que apresentaram quase os mesmos percentuais foram:
		
	
	Brasil e Góias
	
	Goías e Goiània
	
	Centro Oeste e Brasil
	
	Goiânia e Brasil
	 
	Centro oeste e Goias
	Leia atentamente o texto a seguir e assinale a afirmativa falsa.
Apesar do diagrama de dispersão nos fornecer uma ideia do tipo e extensão do relacionamento entre duas variáveis X e Y, seria altamente desejável ter um número que medisse esta relação. Esta medida existe e é denominada de coeficiente linear de Pearson (coeficiente de correlação). Quando se está trabalhando com amostras o coeficiente de correlação é indicado pela letra r. As propriedades mais importantes do coeficiente de correlação são:
		
	
	Quanto mais próximo de -1 for r, maior o grau de relacionamento linear negativo entre X e Y, isto é, se X varia em um sentido Y variará no sentido inverso.
 
	
	Quanto mais próximo de zero estiver r menor será o relacionamento linear entre X e Y. Um valor igual a zero, indicará ausência apenas de relacionamento linear
	
	O intervalo de variação vai de -1 a +1.
 
	 
	Quanto mais próximo de +1 for r, maior o grau de relacionamento linear negativo entre X e Y, ou seja, se X varia em uma direção Y variará na mesma direção.
 
	
	O coeficiente de correlação é uma medida adimensional, isto é, ele é independente das unidades de medida das variáveis X e Y.
	Leia atentamente o texto a seguir e assinale a afirmativa falsa.
Apesar do diagrama de dispersão nos fornecer uma ideia do tipo e extensão do relacionamento entre duas variáveis X e Y, seria altamente desejável ter um número que medisse esta relação. Esta medida existe e é denominada de coeficiente linear de Pearson (coeficiente de correlação). Quando se está trabalhando com amostras o coeficiente de correlação é indicado pela letra r. As propriedades mais importantes do coeficiente de correlação são:
		
	 
	Quanto mais próximo de zero estiver r maior será o relacionamento linear entre X e Y. Um valor igual a zero, indicará ausência apenas de relacionamento linear
	
	Quanto mais próximo de -1 for r, maior o grau de relacionamento linear negativo entre X e Y, isto é, se X varia em um sentido Y variará no sentido inverso.
 
	
	Quanto mais próximo de +1 for r, maior o grau de relacionamento linear positivo entre X e Y, ou seja, se X varia em uma direção Y variará na mesma direção.
 
	
	O coeficiente de correlação é uma medida adimensional, isto é, ele é independente das unidades de medida das variáveis X e Y.
 
	
	O intervalo de variação vai de -1 a +1.
 
	Existe correlação positiva entre duas variáveis quando o diagrama de dispersão se assemelha a:
		
	 
	uma reta ascendente.
	
	uma reta descendente.
	
	um circulo.
	
	uma reta horizontal
	Um pesquisador após uma análise de umestudo verificou pelo diagrama de dispersão que os pontos indicavam uma reta descendente. Perguntamos: (a) pelo diagrama de dispersão, o coeficiente de correlação linear deve ser positivo, negativo ou zero? (b) se o valor for igual a 1, isto indica uma correlação perfeita ,forte ou fraca?
		
	
	(a)positivo
(b) forte
	
	(a)positivo
(b) perfeita
	
	(a)negativo
(b) forte
	
	(a)negativo
(b) fraco
	 
	(a)negativo
(b) perfeita
	Um pesquisador após uma análise de um estudo verificou pelo diagrama de dispersão que os pontos indicavam uma reta ascendente. Perguntamos: (a) pelo diagrama de dispersão, o coeficiente de correlação linear deve ser positivo, negativo ou zero? (b) se o valor for igual a 0,09, isto indica uma correlação perfeita ,forte ou fraca?
		
	
	(a)negativa
(b)forte
	
	(a)negativa
(b)fraca
	
	(a)positiva
(b)forte
	
	(a)zero
(b)forte
	 
	(a)positiva
(b)fraca
	Um pesquisador está interessado em saber a relação entre triglicerideos e glicose no sangue. Deste modo, coletou amostras de 50 pessoas clinicamente normais e mediu as dosagens. Após à medição, com os resultados, verificou pelo diagrama de dispersão que os pontos indicavam uma reta ascendente. Dos dados apresentados, pergunta-se: (a) pelo diagram de dispersão, o coeficiente de correlação linear deve ser positivo, negativo ou zero? (b) se o valor for próximo de 1, isto indica uma correlação fraca, forte ou perfeita? (c) o que deve acontecer com a taxa de glicose quando há aumento na taxa de triglicerideos (aumenta, diminui ou permanece constante)?
		
	
	(a)positiva
(b)forte
(c)diminui
	
	(a)negativa
(b)forte
(c)aumenta
	
	(a)negativa
(b)fraca
(c)aumenta
	 
	(a)positiva
(b)forte
(c)aumenta
	 
	(a)positiva
(b)fraca
(c)aumenta
	A relação entre duas variáveis quantitativas dependentes podem ser observadas em:
		
	
	gráficos de coluna.
	
	diagramas de linha.
	 
	diagramas de dispersão.
	
	gráficos de linha.
	
	histogramas.
	Um pesquisador está interessado em saber a relação entre triglicerídeos e glicose no sangue. Deste modo, coletou amostras de 200 pessoas clinicamente normais e mediu as dosagens. Após à medição, com os resultados, plotou os dados em um sistema de eixos cartesianos obtendo um diagrama de dispersão. Dos dados apresentados, determinou o coeficiente de correlação linear igual a 0,90. Desta pesquisa, pode-se concluir:
		
	 
	os pontos do diagrama de dispersão tendem a ficar próximos de uma linha reta crescente e à medida que a taxa de triglicerídeos aumenta, também há um aumento na taxa de glicose no sangue
	
	os pontos do diagrama de dispersão tendem a ficar próximos de uma linha reta decrescente e à medida que a taxa de triglicerídeos aumenta, também há um aumento na taxa de glicose no sangue
	
	os pontos do diagrama de dispersão tendem a ficar próximos de uma linha reta crescente e à medida que a taxa de triglicerídeos aumenta, também há uma diminuição na taxa de glicose no sangue
	
	os pontos do diagrama de dispersão tendem a ficar bem afastados de uma linha reta crescente e à medida que a taxa de triglicerídeos aumenta, também há um aumento na taxa de glicose no sangue
	
	os pontos do diagrama de dispersão tendem a ficar próximos de uma linha reta decrescente e à medida que a taxa de triglicerídeos aumenta, também há uma diminuição na taxa de glicose no sangue