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Assinale a alternativa falsa a respeito da classificação de uma correlação linear:
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.

Exercícios Para o Aprendizado

há 10 horas

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Correlação e Regressão Linear

UNIP

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Ed

há 10 horas

Vamos analisar as alternativas com base na interpretação do coeficiente de correlação linear (r): - r varia de -1 a 1. - Valores próximos de 1 indicam correlação positiva forte/perfeita. - Valores próximos de 0 indicam correlação fraca ou inexistente. - Valores intermediários indicam correlação moderada. Analisando cada alternativa: a) r = 1,00 → Correlação positiva perfeita. Correto. b) r = 0,75 → Correlação positiva forte. Correto. c) r = 0,50 → Correlação positiva média. Correto. d) r = 0,90 → Correlação positiva fraca. Incorreto, pois 0,90 indica correlação forte, não fraca. e) r = 0,25 → Correlação positiva fraca. Correto. Portanto, a alternativa falsa é a d).

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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.

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.

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
yi 2,5 3,8 8,1 9,6
A reta de regressão linear é:
a. = 1,054 x – 0,071
b. = - 1,054 x - 0,071
c. = 1,123 x – 0,089
d. = -1,123 x – 0,089
e. = 0,071 x – 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
Classifique a correlação:
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
Qual é a aproximação para log3?
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
Qual é o coeficiente de correlação linear?
a. 0,92
b. 0,93
c. 0,95
d. 0,99
e. 1,00