Observe o gráfico. Considere que a variável x indica o número de horas de estudo de sete estudantes e a variável y, a nota obtida no teste, após o ...

Avaliando as afirmações: I. Há uma correlação linear alta e negativa. - Essa afirmação está incorreta, pois o coeficiente de correlação de Pearson (r) é positivo, indicando uma correlação linear positiva entre as variáveis x e y. II. Estima-se que um aluno que estudou 4 horas tenha obtido uma nota aproximada igual a 6,5. - Essa afirmação está incorreta, pois a equação da reta de regressão linear é y=0,9811x+2,6022. Substituindo x=4, temos y=6,6 (e não 6,5). III. O modelo de regressão não permite estimar a nota de um aluno que tenha estudado 7 horas, pois os dados da variável independente x da amostra variaram entre 1 e 5 horas. - Essa afirmação está incorreta, pois a equação da reta de regressão linear permite estimar a nota de um aluno para qualquer valor de x. No entanto, é importante lembrar que a precisão da estimativa pode ser menor para valores de x que estão fora do intervalo amostral. IV. Em 95% de confiança, há evidência de que há uma correlação linear significante entre as horas de estudo e o resultado obtido no teste. - Essa afirmação está correta. O valor de t calculado é t=5,03, com um valor-p menor que 0,05, indicando que há evidência de que a correlação linear é significante ao nível de 5% de significância.