Estácio_ Alunos43

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14/04/2021 Estácio: Alunos
https://simulado.estacio.br/alunos/ 1/5
Teste de
Conhecimento
 avalie sua aprendizagem
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:
ESTATÍSTICA 
Lupa Calc.
 
 
SDE0246_A10_201701095531_V3 
Aluno: DORIVALDO FERREIRA DE OLIVEIRA JUNIOR Matr.: 201701095531
Disc.: FUND.ESTATÍSTICA 2021.1 (G) / EX
Prezado (a) Aluno(a),
Você fará agora seu TESTE DE CONHECIMENTO! Lembre-se que este exercício é opcional, mas não valerá ponto para sua
avaliação. O mesmo será composto de questões de múltipla escolha.
Após responde cada questão, você terá acesso ao gabarito comentado e/ou à explicação da mesma. Aproveite para se
familiarizar com este modelo de questões que será usado na sua AV e AVS.
 
1.
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 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 negativo entre X e Y, ou seja, se X varia em uma
direção Y variará na mesma direção.
 
O intervalo de variação vai de -1 a +1.
 
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
 
 
Explicação:
As propriedades mais importantes do coeficiente de correlação são:
O intervalo de variação vai de -1 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.
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14/04/2021 Estácio: Alunos
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O coeficiente de correlação pode assumir valores compreendidos no intervalo (amplitude):
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
 
2.
[0,1]
[-1,1]
]-1,1[
[-1,0]
]0,1[
Gabarito
Comentado
 
3.
Quanto mais próximo de -1 for r, maior o grau de relacionamento linear positivo 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 intervalo de variação vai de -1 a +1.
 
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 coeficiente de correlação é uma medida adimensional, isto é, ele é independente das unidades de medida das variáveis
X e Y.
 
 
 
Explicação:
As propriedades mais importantes do coeficiente de correlação são:
O intervalo de variação vai de -1 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.
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
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14/04/2021 Estácio: Alunos
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Existe correlação positiva entre duas variáveis quando o diagrama de dispersão se assemelha a:
Um pesquisador após uma análise de um estudo 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?
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:
 
4.
uma reta ascendente.
uma reta horizontal
um circulo.
uma reta descendente.
Gabarito
Comentado
 
5.
(a)positivo 
(b) forte
(a)negativo 
(b) fraco
(a)negativo 
(b) perfeita
(a)positivo 
(b) perfeita
(a)negativo 
(b) forte
Gabarito
Comentado
Gabarito
Comentado
 
6.
O coeficiente de correlação é uma medida adimensional, isto é, ele é dependente das unidades de medida das variáveis X
e Y.
 
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 intervalo de variação vai de -1 a +1.
 
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
 
 
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14/04/2021 Estácio: Alunos
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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?
Quando os pontos em um diagrama de dispersão se aglomeram em torno da reta de regressão, podemos dizer que a correlação
é
Explicação:
As propriedades mais importantes do coeficiente de correlação são:
O intervalo de variação vai de -1 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.
Quanto mais próximo de -1 for r, maior o grau de relacionamento linearnegativo 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
 
7.
(a)zero 
(b)perfeito
(a)positivo 
(b)nula
(a)negativa 
(b)nula
(a)negativo 
(b)perfeito
(a)zero 
(b)nula
Gabarito
Comentado
Gabarito
Comentado
 
8.
forte
positiva
nula
fraca
negativa
 
 
Explicação:
Quando os pontos em um diagrama de dispersão se aglomeram em torno da reta de regressão, podemos dizer que a correlação é
forte já que a dispersão dos dados, observada visualmente, é pequena!
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14/04/2021 Estácio: Alunos
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 Não Respondida Não Gravada Gravada
Exercício inciado em 14/04/2021 19:11:55.