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Considerando a classificação de uma correlação linear, assinale a alternativa correta:
a. Se r = -1,00, temos uma Correlação negativa perfeita.
b. Se r = 0,75, temos uma Correlação positiva fraca.
c. Se r = 0,50, temos uma Correlação inexistente.
d. Se r = 0,25, temos uma Correlação positiva forte.
e. Se r = 1,00, temos uma Correlação linear inexistente.
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TÓPICOS DE CÁLCULO NUMÉRICO- QUESTIONARIO UNIDADE II
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há 3 meses

Vamos analisar cada uma das alternativas sobre a correlação linear: a) Se r = -1,00, temos uma Correlação negativa perfeita. - Correto! Um valor de r igual a -1,00 indica uma correlação negativa perfeita. b) Se r = 0,75, temos uma Correlação positiva fraca. - Incorreto! Um valor de r de 0,75 indica uma correlação positiva forte. c) Se r = 0,50, temos uma Correlação inexistente. - Incorreto! Um valor de r de 0,50 indica uma correlação positiva moderada. d) Se r = 0,25, temos uma Correlação positiva forte. - Incorreto! Um valor de r de 0,25 indica uma correlação positiva fraca. e) Se r = 1,00, temos uma Correlação linear inexistente. - Incorreto! Um valor de r igual a 1,00 indica uma correlação positiva perfeita. Portanto, a alternativa correta é: a) Se r = -1,00, temos uma Correlação negativa perfeita.

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A correlação linear entre as despesas com investimentos em treinamento de pessoal e a produtividade (toneladas) investigada durante certo período de uma empresa foi verificada por uma consultoria. Sendo dados os valores: n = 10; ΣX = 80; ΣX² = 756; ΣY² = 7097; ΣY = 255 e ΣX.Y = 2289, o coeficiente de correlação linear obtido pode ser classificado como:
a. Correlação positiva forte.
b. Correlação positiva média.
c. Correlação positiva perfeita.
d. Correlação negativa fraca.
e. Correlação negativa forte.

A correlação linear entre as despesas com investimentos em treinamento de pessoal e a produtividade (toneladas) investigada durante certo período de uma empresa foi verificada por uma consultoria. Sendo dados os valores: n = 10; ΣX = 80; ΣX² = 756; ΣY² = 7097; ΣY = 255 e ΣX.Y = 2289, pode-se dizer que a equação de regressão linear é:
a. y = 2,15x + 8,3.
b. y = 2,52x + 8,51.
c. y = 8,3x + 2,15.
d. y = 8,3x + 3,15.
e. y = 8,5x + 2,15.

Assinale a alternativa falsa a respeito da classificação de uma correlação linear:
a. Se r = 1,00, temos uma Correlação positiva perfeita.
b. Se r = 0,75, temos uma Correlação positiva forte.
c. Se r = 0,50, temos uma Correlação positiva média.
d. Se r = 0,90, temos uma Correlação positiva fraca.
e. Se r = 0,25, temos uma Correlação positiva fraca.

Considere o conjunto de dados da tabela, referente a tempo de trabalho (x), em anos, e expectativa de salário (y), em salários mínimos, em uma carreira:
| xi | 2 | 4 | 7 | 10 | 13 |
| :-- | :-- | :-- | :-- | :-- | :-- |
| yi | 2,5 | 3,8 | 8,1 | 9,6 | 14,3 |
A reta de regressão linear é:
a. y = 1,054x - 0,071
b. y = -1,054x - 0,071
c. y = 1,123x - 0,089
d. y = -1,123x - 0,089
e. y = 0,071x - 1,054

De acordo com o coeficiente de correlação linear obtido pelos dados da tabela abaixo, pode-se classificar essa correlação como:
| Xi | Yi |
| --- | --- |
| 0 | 0 |
| 2 | 4 |
| 3 | 6 |
| 5 | 10 |
| 6 | 12 |
a. Correlação positiva forte.
b. Correlação positiva média.
c. Correlação positiva perfeita.
d. Correlação negativa fraca.
e. Correlação negativa forte.

Encontre uma aproximação para log3, por meio de interpolação quadrática, dados os pontos abaixo:
| x | 1 | 2 | 5 |
| --- | --- | --- | --- |
| f(x) = log x | 0 | 0,30103 | 0,69897 |
a. 0,51123
b. 0,55343
c. 0,54781
d. 0,51787
e. 0,52487

Para os dados da tabela, podemos dizer que o coeficiente de correlação linear é dado por:
| Xi | Yi |
| :-- | :-- |
| 0 | 0 |
| 2 | 4 |
| 3 | 6 |
| 5 | 10 |
| 6 | 12 |
a. 0,92
b. 0,93
c. 0,95
d. 0,99
e. 1,00

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