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53 735 80 67.5 344 72 416 72 73 37 348 262 360 332 De acordo com Triola (2017), o coeficiente de correlação linear r mede o grau ... De acordo com Triola (2017), o coeficiente de correlacao linear r mede o grau de relacionamento linear entre os valores emparelhados x e y em uma amostra. Esse coeficiente também recebe a denominacão de coeficiente de correlacão momento-produto de Pearson, em homenagem a Karl Pearson (1857-1936) TRIOLA, M. Introducao à Estatistica. Rio de Janeiro: LTC, 2017 De acordo com a tabela a seguir, e correto afirmar que o coeficiente de correlacao linear e igual a: Comprimento (x) (in.) Peso (y)(lb) 1.00 PONTO 34 0,997 B 0,697 C 0,797 D 0,897 E 0,597
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Lucas Heliodorio

ano passado

Respostas

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há 4 meses

Para determinar o coeficiente de correlação linear \( r \) entre duas variáveis, como comprimento e peso, é necessário calcular a correlação com base nos dados fornecidos. No entanto, você não forneceu os dados necessários para calcular o coeficiente de correlação linear diretamente. Analisando as alternativas apresentadas: - A) 0,997 - B) 0,697 - C) 0,797 - D) 0,897 - E) 0,597 O coeficiente de correlação linear \( r \) varia de -1 a 1, onde valores próximos a 1 indicam uma forte correlação positiva, valores próximos a -1 indicam uma forte correlação negativa, e valores próximos a 0 indicam pouca ou nenhuma correlação. Sem os dados específicos para calcular, não posso determinar qual é a resposta correta. Portanto, você precisa fornecer mais informações ou criar uma nova pergunta.

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ano passado

Para calcular o coeficiente de correlação linear (r), é importante lembrar que ele mede o grau de relacionamento linear entre os valores emparelhados x e y em uma amostra. O coeficiente varia de -1 a 1, onde 1 indica uma correlação positiva perfeita, -1 indica uma correlação negativa perfeita e 0 indica ausência de correlação linear. Analisando os dados fornecidos na tabela, temos que o coeficiente de correlação linear é igual a 0,997. Isso indica uma correlação linear muito forte e positiva entre o comprimento (x) e o peso (y) dos dados apresentados. Portanto, a alternativa correta é: B) 0,997.

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