Grátis: “O coeficiente de correlação de Pearson (coeficiente de correlação produto-momento) ou, simplesmente, r de Pearson, assume valores entre -1 e 1. Pa... – Questões Respondidas

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“O coeficiente de correlação de Pearson (coeficiente de correlação produto-momento) ou, simplesmente, r de Pearson, assume valores entre -1 e 1. Para entender o r de Pearson, é necessário entender esse valor. Duas partes de informação são fornecidas pelo r de Pearson que chamamos de natureza e força da relação entre suas variáveis contínuas. (Blair e Taylor, p. 265, 2013). Com relação aos valores que o coeficiente de Pearson pode assumir, leia as afirmativas a seguir. 24.Coeficientes menores que 1, possuem correlação negativa. Coeficientes maiores que 1 possuem correlação positiva. 25.Quanto mais próximo de -1 ou de 1, mais forte é a correlação. 26.Quanto mais próximo de 0, mas fraca é a correlação. São verdadeiras as afirmativas:

27. I e III apenas
28. II apenas
29. I e II apenas
30. II e III apenas
31. I apenas

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Vamos analisar cada afirmativa: 24. Coeficientes menores que 1 possuem correlação negativa. Essa afirmativa está incorreta, pois o coeficiente de correlação de Pearson varia de -1 a 1, e não pode ser maior que 1. Portanto, essa afirmativa está incorreta. 25. Quanto mais próximo de -1 ou de 1, mais forte é a correlação. Essa afirmativa está correta, pois o coeficiente de correlação de Pearson mede a força e direção da relação linear entre duas variáveis. Quanto mais próximo de -1 ou 1, mais forte é a correlação. 26. Quanto mais próximo de 0, mais fraca é a correlação. Essa afirmativa também está correta, pois quando o coeficiente de correlação se aproxima de 0, indica uma correlação mais fraca entre as variáveis. Portanto, as afirmativas corretas são a II e III. A alternativa que contém essas afirmativas é: d) II e III apenas.

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De acordo com Paula (2022, p. 15) O desvio médio, [...] leva em consideração o valor médio do conjunto de dados. O desvio médio pode ser definido como o somatório do módulo das diferenças dos dados em relação à média, dividido pelo número total de dados. Em alguns casos é importante saber qual a diferença média entre os valores e a média dos dados. Sabendo disso, um treinador deseja saber, qual o desvio médio do tempo em segundos, que seus atletas, levam para correr 100 metros. Atleta 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Tempo 11 12 12 13 15 14 13 12 15 11 Das alternativas a seguir, qual contém o valor correto do desvio médio desses dados:

6. 1,4
7. 1,0
8. 1,2
9. 1,8
10. 0,8

Um dos tipos de distribuição de probabilidade mais utilizados na área da saúde é a distribuição “normal”. A distribuição normal de probabilidade, possui um gráfico em qual formato?

16. Sino
17. Uma curva deslocada para a esquerda.
18. Uma curva deslocada para a direita.
19. Linear
20. Uma curva com concavidade voltada para cima.

De acordo com Paula (2022, p. 15) O desvio médio, [...] leva em consideração o valor médio do conjunto de dados. O desvio médio pode ser definido como o somatório do módulo das diferenças dos dados em relação à média, dividido pelo número total de dados. Em alguns casos é importante saber qual a diferença média entre os valores e a média dos dados. Sabendo disso, um treinador deseja saber, qual o desvio médio do tempo em segundos, que seus atletas, levam para correr 100 metros. Atleta 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Tempo 11 12 12 13 15 14 13 12 15 11 Das alternativas a seguir, qual contém o valor correto do desvio médio desses dados:

36. 0,8
37. 1,8
38. 1,4
39. 1,0
40. 1,2

Para realizar alguns cálculos referentes a distribuição normal de probabilidade, usamos o escore padronizado “Z”. O escore padronizado (“Z”) é o número de ____________ acima ou abaixo da média que se situa um determinado valor. O conceito que completa a lacuna é:

41. desvios da média
42. modas
43. desvios padrões
44. medianas
45. correlações

Com relação ao Excel, analise as afirmativas a seguir: I - É um software proprietário (é necessário licença para utilizar), que possui diversos recursos que podem ser utilizados na estatística. II - É um software com código fonte aberto, ou seja, o usuário que desejar adapta-lo para objetivos variados. III - Ao utilizar o recurso, análise de dados, estatística descritiva, podemos obter os valores de média, moda, mediana, desvio padrão entre outros. Das afirmativas acima, são verdadeiras:

46. I e III apenas
47. I apenas
48. III apenas
49. II apenas
50. I e II apenas

Na estatística podemos fazer a análise da concordância de variáveis quantitativas e qualitativas por diversos métodos diferentes. Dos métodos a seguir, quais podem ser utilizados para variáveis quantitativas? I - Coeficiente de Kendall II – Coeficiente de Kendall para duas variáveis. III - Coeficiente de Kappa. São verdadeiras as afirmativas?

6. II apenas
7. I e II apenas
8. I apenas
9. III apenas
10. I e III apenas

O ____________________, é Os testes paramétricos típicos só podem avaliar dados contínuos e os resultados podem ser significativamente afetados por outliers. Em contrapartida, alguns testes não paramétricos podem manusear dados ordinais, dado O conceito que melhor completa a frase acima é?

11. coeficiente de Kappa
12. coeficiente de phyton
13. coeficiente de Pearson
14. coeficiente de variação
15. coeficiente de Kendall

A análise de regressão, é uma ferramenta muito utilizada na estatística quando se deseja estudar uma variável em função de outra. Sabendo disso, analise as afirmativas a seguir: 16.Para o cálculo da reta de regressão usamos a seguinte equação: 17.“α” é o coeficiente angular. 18.A regressão descreve a relação entre duas variáveis através de observações. São verdadeiras as afirmativas:

19. I, II e III
20. I e III apenas
21. II e III apenas
22. III apenas
23. I e II apenas

Assinale qual alternativa contém o conceito que completa a lacuna da frase: "por objetivo descrever, por meio de um modelo matemático, a relação entre duas variáveis partindo de n observações destas. A variável sobre a qual desejamos fazer uma estimativa recebe o nome de variável dependente e a outra recebe o nome de variável independente." (FONTE: Crespo, 2020, p. 163)
42. análise de regressão.
43. análise de variação.
44. análise de desvio médio.
45. análise de variância.
46. análise de correlação.
42. análise de regressão.
43. análise de variação.
44. análise de desvio médio.
45. análise de variância.
46. análise de correlação.