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8. Em análise de dados, o entendimento e a aplicação de conceitos estatísticos é essencial para extrair informações confiáveis e aplicá-las em tomadas de decisão eficazes. Considere as duas asserções a seguir sobre regressão e correlação, e determine como uma pode influenciar a interpretação da outra no contexto da análise estatística. Asserção 1: A regressão linear é utilizada para prever o valor de uma variável dependente com base em uma ou mais variáveis independentes. porque Asserção 2: O coeficiente de correlação de Pearson mede a força e a direção da relação linear entre duas variáveis contínuas. A) A asserção 1 é correta e a 2 é incorreta. B) A asserção 1 é incorreta e a 2 é correta. C) Ambas as asserções são verdadeiras e a 2 justifica a 1. D) Ambas as asserções são verdadeiras e a 2 não justifica a 1. E) Ambas as asserções são falsas.
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Patricia Ramos

há 4 semanas

Respostas

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há 4 semanas

Vamos analisar as asserções: Asserção 1: "A regressão linear é utilizada para prever o valor de uma variável dependente com base em uma ou mais variáveis independentes." — Correta. A regressão linear tem exatamente essa função. Asserção 2: "O coeficiente de correlação de Pearson mede a força e a direção da relação linear entre duas variáveis contínuas." — Correta. O coeficiente de Pearson indica a intensidade e o sentido da relação linear entre duas variáveis. Agora, a relação entre elas: o coeficiente de correlação (asserção 2) mede a força da relação linear, mas não justifica diretamente o uso da regressão (asserção 1), que é uma técnica para previsão. Portanto, a resposta correta é: D) Ambas as asserções são verdadeiras e a 2 não justifica a 1.

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