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O coeficiente de correlação de Pearson para um conjunto de dados, quando ajustados segundo um modelo de regressão linear, é - 0,923. Nessas condições, é correto afirmar que as duas variáveis estudadas:
a. mantêm dependência significativa.
b. mantêm correlação negativa.
c. mantêm baixa dependência significativa.
d. não mantêm correlação linear.
e. não mantêm dependência.

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O coeficiente de correlação de Pearson varia de -1 a 1. Um valor de -0,923 indica uma forte correlação negativa entre as duas variáveis. Vamos analisar as alternativas: a) mantêm dependência significativa. - Embora isso possa ser verdade, a afirmação não é específica sobre a natureza da correlação. b) mantêm correlação negativa. - Correto, pois -0,923 indica uma correlação negativa forte. c) mantêm baixa dependência significativa. - Incorreto, pois -0,923 indica uma forte dependência, não baixa. d) não mantêm correlação linear. - Incorreto, pois o valor negativo indica uma correlação linear negativa. e) não mantêm dependência. - Incorreto, pois o valor indica uma forte dependência. A alternativa correta é: b) mantêm correlação negativa.

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Considerando os coeficientes de correlação, relacione a coluna da esquerda com os respectivos diagramas de dispersão, na coluna da direita. Assinale a alternativa que contém a associação correta. a. I-A, II-B, III-E, IV-D, V-C. b. I-B, II-A, III-D, IV-E, V-C. c. I-A, II-E, III-C, IV-B, V-D. d. I-C, II-A, III-D, IV-B, V-E. e. I-B, II-A, III-E, IV-D, V-C.

O coeficiente de correlação de Pearson para um conjunto de dados, quando ajustados segundo um modelo de regressão linear, é - 0,923. Nessas condições, é correto afirmar que o coeficiente de determinação é igual a:
a. +0,148171
b. + 0,851929
c. – 0,851929
d. – 0,077000
e. + 0,077000

O coeficiente de correlação de Pearson para um conjunto de dados, quando ajustados segundo um modelo de regressão linear, é 0,90. Nessas condições, é correto afirmar que:
a. 81% da variação da variável dependente pode ser explicada pela relação entre a variável dependente e independente.
b. 90% da variação da variável dependente pode ser explicada pela relação entre a variável dependente e independente.
c. 10% da variação da variável dependente pode ser explicada pela relação entre a variável dependente e independente.
d. 19% da variação da variável dependente pode ser explicada pela relação entre a variável dependente e independente.
e. 15% da variação da variável dependente é explicada pela variação de outras variáveis ou erro na coleta de dados da amostra de dados.

Para um conjunto de dados que fora ajustado segundo um modelo de regressão linear, o coeficiente de correlação é igual a – 0,70. Nessas condições, o total da variação, que não é explica pela relação entre as variáveis dependente e independente, é de:
a. 51%
b. 9%
c. 0%
d. 49%
e. 30%