Ao analisar o diagrama de dispersão entre duas variáveis aleatórias X e Y, optou-se por utilizar uma forma de relação tal que Y = a + bX para a previsão de Y em função de X (os valores de a e b foram obtidos pelo método dos mínimos quadrados). Estas duas variáveis apresentam um coeficiente de correlação linear igual a r, tal que r > 0. Então, o A) valor de b poderá ser inferior a zero. B) coeficiente de correlação linear entre as variáveis (2X) e (5Y) também é igual a r. C) valor de b é igual ao inverso do valor do coeficiente de correlação linear. D) coeficiente de correlação linear entre as variáveis (0,5X) e (0,5Y) é igual a 0,5r. E) valor de b é igual ao coeficiente de correlação linear, pois r > 0.

B) coeficiente de correlação linear entre as variáveis (2X) e (5Y) também é igual a r.

Ao analisar o diagrama de dispersão entre duas variáveis aleatórias X e Y, optou-se ...

1Q141679 | Probabilidade e Estatística, Coeficiente de correlação, Analista Judiciário Estatística, TRT 3a Região, FCC

Ao analisar o diagrama de dispersão entre duas variáveis aleatórias X e Y, optou-se por utilizar uma forma de relação tal que Y = a + bX para a previsão de Y em função de X (os valores de a e b foram obtidos pelo método dos mínimos quadrados). Estas duas variáveis apresentam um coeficiente de correlação linear igual a r, tal que r > 0. Então, o

✂️ a) valor de b poderá ser inferior a zero.
✂️ b) coeficiente de correlação linear entre as variáveis (2X) e (5Y) também é igual a r.
✂️ c) valor de b é igual ao inverso do valor do coeficiente de correlação linear.
✂️ d) coeficiente de correlação linear entre as variáveis (0,5X) e (0,5Y) é igual a 0,5r.
✂️ e) valor de b é igual ao coeficiente de correlação linear, pois r > 0.