O coeficiente de correlação de Pearson para um conjunto de dados, quando ajustados segundo um modelo de regressão linear, é 0,8213. Nessas condições, é correto afirmar que as duas variáveis estudadas: a. Mantêm dependência significativa. b. Mantêm baixa dependência significativa. c. Não mantêm dependência. d. Não mantêm correlação linear. e. Mantêm correlação negativa.

Question

O coeficiente de correlação de Pearson para um conjunto de dados, quando ajustados segundo um modelo de regressão linear, é 0,8213. Nessas condiçõe...

Ed · Answer

O coeficiente de correlação de Pearson varia de -1 a 1. Um valor de 0,8213 indica uma correlação positiva forte entre as duas variáveis estudadas. Vamos analisar as alternativas:

a) Mantêm dependência significativa. - Correto, pois um coeficiente de 0,8213 sugere uma dependência significativa.
b) Mantêm baixa dependência significativa. - Incorreto, pois 0,8213 indica uma dependência forte, não baixa.
c) Não mantêm dependência. - Incorreto, já que o valor sugere o contrário.
d) Não mantêm correlação linear. - Incorreto, pois o valor indica uma correlação linear positiva.
e) Mantêm correlação negativa. - Incorreto, já que o valor é positivo.

Portanto, a alternativa correta é: a) Mantêm dependência significativa.

Ed · Answer

Se o coeficiente de correlação de Pearson para um conjunto de dados, quando ajustados segundo um modelo de regressão linear, é 0,8213, então é correto afirmar que as duas variáveis estudadas mantêm dependência significativa (alternativa A). O coeficiente de correlação de Pearson varia de -1 a 1, onde 1 indica uma correlação positiva perfeita, -1 indica uma correlação negativa perfeita e 0 indica ausência de correlação. Um valor de 0,8213 indica uma correlação positiva forte entre as variáveis.

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AVALIAÇÃO-UNIDADE IV_ BIOESTATISTICA UNINGA

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AVALIAÇÃO-UNIDADE IV_ BIOESTATISTICA UNINGA

Para um conjunto de dados que foi ajustado segundo um modelo de regressão linear, o coeficiente de correlação é igual a – 0,90. Nessas condições, o total da variação, que não é explicada pela relação entre as variáveis dependente e independente, é de: a. 10% b. 9% c. 81% d. 19% e. 0%

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