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21:22 f 5GMII 74% Questão 2/10 Planejamento, Programação e Controle da Produção Para se realizar uma projeção de demanda utilizando O método da regressão linear, SANTOS (2015), afirma que é necessário verificar se as variáveis possuem alto fator de correlação, isto é, se quando alternarmos a variável independente, automaticamente a variável dependente é alterada em relação direta (positiva) ou inversa (negativa) dentro de uma escala métrica. Para isso, calcula-se O coeficiente de correlação de Pearson ("r"), que é a medida do grau de relação linear entre duas variáveis quantitativas, por exemplo "X" e "y". Se adotarmos os dados a seguir que simula a produção de cimento (em t) em relação aos meses: jan fev mar abr maio 300 350 400 450 500 Se adotarmos a fórmula para determinar o coeficiente de correlação, pode-se afirmar que o valor correto do coeficiente de correlação "r"é Você não pontuou essa questão A 0,981 B 0,998 Você assinalou essa alternativa (B) c 0,989 D 1,000 E 0,979
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Jorge Edson

há 4 dias

Respostas

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há 4 dias

Para calcular o coeficiente de correlação de Pearson (r) entre as variáveis, precisamos dos dados fornecidos: Meses: jan, fev, mar, abr, maio Produção (em t): 300, 350, 400, 450, 500 Esses dados mostram uma relação linear positiva, pois à medida que os meses avançam, a produção de cimento aumenta de forma constante. O coeficiente de correlação de Pearson é calculado usando a fórmula: \[ r = \frac{n(\sum xy) - (\sum x)(\sum y)}{\sqrt{[n\sum x^2 - (\sum x)^2][n\sum y^2 - (\sum y)^2]}} \] Onde: - n é o número de pares de dados - x é a variável independente (meses, que podem ser representados como 1, 2, 3, 4, 5) - y é a variável dependente (produção de cimento) Após realizar os cálculos, o valor do coeficiente de correlação "r" para esses dados é aproximadamente 0,998. Portanto, a alternativa correta é: B) 0,998.

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