Para calcular o coeficiente de correlação linear \( r \) entre os valores emparelhados \( x \) e \( y \), você precisa dos dados da tabela mencionada. O coeficiente de correlação varia de -1 a 1, onde: - \( r = 1 \) indica uma correlação positiva perfeita, - \( r = -1 \) indica uma correlação negativa perfeita, - \( r = 0 \) indica que não há correlação linear. Se você tiver os dados, pode usar a fórmula do coeficiente de correlação de Pearson: \[ r = \frac{n(\sum xy) - (\sum x)(\sum y)}{\sqrt{[n\sum x^2 - (\sum x)^2][n\sum y^2 - (\sum y)^2]}} \] Onde: - \( n \) é o número de pares de dados, - \( \sum xy \) é a soma dos produtos dos pares, - \( \sum x \) e \( \sum y \) são as somas dos valores de \( x \) e \( y \), - \( \sum x^2 \) e \( \sum y^2 \) são as somas dos quadrados dos valores de \( x \) e \( y \). Se você puder fornecer os dados da tabela, posso ajudar a calcular o coeficiente de correlação linear.