O maior valor de y, tal que os vetores em R3 dados por (1, 0 ,1), (6 , 1, x) e (y, x, 12) sejam linearmente dependentes, é igual a
Se o coeficiente de correlação entre duas variáveis for próximo de -1, então, num diagrama de dispersão, a reta de regressão terá por inclinação um ângulo:
Sabe-se que a correlação entre duas variáveis aleatórias XeYvale 0,8. SeW=2Xe Z=4Y/3.Acorrelação entreWe Z é:
No estudo da Estatística Descritiva serão considerados como pequenos os conjuntos de dados que contenham até 30 elementos ou como grandes quando o conjunto de dados possuir mais de 30 elementos. Este parâmetro de 30 elementos é um referencial que, muito embora indicado e utilizado com muita freqüência, depende da situação e peculiaridades da variável em estudo.
Para um (1) conjunto de dados de qualquer tamanho de uma variável, as suas informações podem ser resumidas estatisticamente de acordo com as seguintes medidas:
Indique a opção falsa.
Considere as seguintes equações:
Z = 2X + 3
Y = -X + 2
Assinale a alternativa que explicita, respectivamente, o coeficiente de correlação entre as variáveis X e Y, o coeficiente de correlação entre as variáveis X e Z, e o coeficiente de correlação entre as variáveis Y e Z.
Sejam X, Y, W e Z variáveis aleatórias. Se Z=3X+6, W=7Y+14 e a correlação linear entre X e Y é perfeita e positiva, qual a correlação entre Z e W?
Uma base do núcleo da transformação linear de T: R3 ? R3, em que T(x, y, z) = (2x + y - 2z, x + z, x + y - 3z), é o conjunto
Teoricamente quando duas variáveis X e Y forem independentes, o coeficiente de correlação linear entre elas deveria ser nulo, porém, em alguns casos isso não ocorre, podendo o coeficiente apresentar valores muito próximos a -1 ou 1. Esse fenômeno é chamado de correlação
Um levantamento estatístico ouviu a opinião da satisfação dos consumidores acerca de determinado produto. De uma amostra aleatória de 500 consumidores, observou-se que 100 pessoas eram usuárias do produto fornecido pelo fabricante A, e as 400 restantes eram usuárias do produto do fabricante B. Entre os primeiros usuários, 70 estavam satisfeitos com o produto fornecido pelo fabricante A. Por outro lado, o estudo mostrou que 120 usuários do produto do fabricante B não estavam satisfeitos na ocasião do levantamento. Com base nessas informações, julgue os itens seguintes.
O coeficiente de contingência, uma medida descritiva da associação entre variáveis qualitativas, é superior a 0,9.
Pela transformação linear T: R2 ? R, verifica-se que T(2, 2) = 10 e T(1, 4) = 14. O valor de T(2, 3) é
Analisando-se os gráficos, foram feitas as informações a seguir.
I - Mais de 50,0% da variação em Y é explicada pela relação linear entre Y e a variável X 2.
II - A relação linear entre Y e a variável X 3 explica 53,2% da variação em Y.
III - A variação de uma unidade em X 3 provoca um aumento de 8,69 unidades em Y.
IV - O coeficiente de correlação linear entre as variáveis Y e X 3 é maior do que entre Y e X 2.
Estão corretas APENAS as afirmações
Julgue os itens a seguir acerca dos métodos estatísticos em análise multivariada.
A análise de correlação canônica é uma técnica estatística que permite modelar a relação entre um conjunto de variáveis dependentes com um conjunto de variáveis independentes.
ABIN•
Considerando que as variáveis X e Y estejam relacionadas de forma não linear, julgue o item abaixo.
O valor absoluto da correlação de Pearson entre X e Y é maior que o valor absoluto da correlação de Spearman entre essas variáveis.
Levando em consideração um teste de correlação cruzada, pode-se concluir que
Os modelos refletem um conjunto de rotinas de trabalho operacionais que interagem entre si, de forma sistêmica, e que são capazes de impactar o desempenho organizacional. Modelos de baixo para cima geralmente podem ser integrados a outros modelos utilizados para a gerência estratégica. Requerem mais tempo e mais recursos para serem desenvolvidos, exigem dados detalhados e, dessa forma, reduzem a necessidade de avaliações subjetivas, como os modelos baseados em cenários.
O coeficiente de correlação não mede a relação causa-efeito entre duas variáveis. Os objetivos da análise de regressão são compreender a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes e projetar ou estimar uma variável em função de uma ou mais variáveis independentes.
ANP•
Com relação aos métodos estatísticos, julgue os itens que se seguem.
A correlação nula entre duas variáveis indica que há independência entre essas variáveis.