CORRELAÇÃO LINEAR SIMPLES Flashcards
para que serve a correlação entre dois valores?
O termo correlação significa relação em dois sentidos (co + relação), e é usado em estatística para designar a força que mantém unidos dois conjuntos de valores.
qual o objeto de estudo da correlação?
A verificação da existência e do grau de relação entre as variáveis é o objeto de estudo da correlação.
o que ocorre na correlação quando a relação dos valores é caracterizada?
Uma vez caracterizada essa relação, procura-se descrevê-la sob forma matemática, através de uma função.
qual área estuda os parâmetros da função formada pela correlação?
A estimação dos parâmetros dessa função matemática é o objeto da regressão.
ou seja, a regressão é quem estuda a função.
qual o diagrama onde os pares de valores poderão ser colocados?
Os pares de valores das duas variáveis poderão ser colocados num diagrama cartesiano chamado “diagrama de dispersão”.
como a correlação pode ser chamada
coeficiente de correlação
o que a correlação indica pará nós?
indica a força e a direção do relacionamento linear
entre duas variáveis aleatórias. No uso estatístico geral, correlação se refere à medida da relação entre duas variáveis, embora correlação não implique necessariamente causalidade.
qual o coeficiente é o mais conhecido para medir o grau de correlação?
O mais conhecido é o coeficiente de correlação de Pearson, o qual é obtido dividindo a covariância de duas variáveis pelo produto de seus desvios padrão.
o que é uma variável?
características ou itens de interesse de cada elemento de uma população ou amostra, podendo ser chamada de parâmetro. Duas variáveis estão relacionadas se a mudança de uma provoca a mudança na outra.
Exemplos:
velocidade x consumo combustível.
quando existira correlação entre duas variáveis ?
a) Quando uma delas está, de alguma forma, relacionada com a outra;
b) Quando a alteração no valor de uma variável (dita independente, situada geralmente no eixo “x”) provoca alterações no valor da outra variável (dita dependente, situada geralmente no eixo “y”).
o que um diagrama de dispersão mostra pará nós ?
Um diagrama de dispersão mostra a relação entre duas variáveis quantitativas, medidas sobre os mesmos indivíduos. Os valores de uma variável aparecem no eixo horizontal, e os da outra, no eixo vertical. Comumente, coloca-se no eixo “x” um parâmetro. Cada indivíduo aparece como o ponto do gráfico definido pelos valores de ambas as variáveis para aquele indivíduo
o que é o Eixo das abcissas (x)?
variável que é alterada por uma modificação no
processo (variável independente).
o que é o Eixo das ordenadas (y)?
variável que pode mudar de acordo com a mudança
da variável em “x” (variável dependente). depende de X
quais os fatores devem ser considerados na análise do diagrama de dispersão?
a) Direção: crescente ou decrescente.
b) Forma: linear, não linear ou aglomerados.
quais os limites do coeficiente de pearson?
coeficiente de pearson vai de -1 ate 1
-1 ate 0 ate 1
em uma analise linear o Y não depende de X.
certo ou errado?
errado.
em uma análise linear o y depende tão somente de x (se for fora da analise linear existe outras funções)
o que é uma correlação positiva ou negativa perfeita?
correlação positiva perfeita é quando o coeficiente r = 1
correlação negativa perfeita é quando coeficiente r = -1
a correlação nula acontece quando?
quando r = 0 (zero)
os pontos ficam totalmente dispersos no diagrama, não tendo nenhuma relação entre eles.
como devemos interpretar o coeficiente de pearson?
quanto mair for o coeficiente em modulo maior sera a correlação dos objetos estudados
(-1 )< ou = (r) < ou = (1)
quando teremos correlação perfeita negativa?
(rxy = – 1): quando os pontos estiverem perfeitamente alinhados, mas em sentido contrário, a correlação é denominada perfeita negativa.
quando teremos Correlação negativa?
(– 1 < rxy < 0): a correlação é considerada negativa quando valores crescentes da variável X estiverem associados a valores decrescentes da variável Y, ou valores decrescentes de X associados a valores crescentes de Y.
quando teremos correlação nula?
(rxy = 0): quando não houver relação entre as variáveis
X e Y, ou seja, quando os valores de X e Y ocorrerem independentemente, não existe correlação entre elas.
quando ocorrerá a Correlação positiva?
(0 < rxy < 1): será considerada positiva se os valores
crescentes de X estiverem associados a valores crescentes de Y.
quando ocorrerá a Correlação perfeita positiva?
(rxy = 1): será considerada perfeita positiva se os valores crescentes de X estiverem associados a valores crescentes de Y e os pontos (X, Y) estão perfeitamente alinhados.
correlação é o mesmo que causa e efeito?
não.
Duas variáveis podem estar altamente correlacionadas e, no entanto, não haver relação de causa e efeito
entre elas. Se duas variáveis estiverem amarradas por uma relação de causa e efeito, elas estarão, obrigatoriamente, correlacionadas.
o que a palavra simples que compõe o nome correlação linear simples indica?
indica que estão envolvidas no cálculo somente duas variáveis.
Considere as asserções a seguir.
I – O Coeficiente de Correlação Linear de Pearson é necessariamente um número no intervalo (−1,1).
II – Porque o Coeficiente de Correlação Linear de Pearson só pode ser calculado para variáveis quantitativas.
Analisando-se as asserções, conclui-se que:
a. As duas asserções são verdadeiras, e a segunda é uma justificativa correta da primeira.
b. As duas asserções são verdadeiras, e a segunda não é uma justificativa correta da primeira.
c. A primeira asserção é verdadeira, e a segunda é falsa.
d. A primeira asserção é falsa, e a segunda é verdadeira.
e. A primeira e a segunda asserções são falsas.
b. As duas asserções são verdadeiras, e a segunda não é uma justificativa correta da primeira.
Considere as afirmações a seguir a respeito do Coeficiente de Correlação (r) de Pearson entre duas variáveis.
I – Se r = 1, as observações estão todas sobre uma linha reta no diagrama de dispersão.
II – Se r > 0, a variável independente aumenta quando a variável dependente aumenta.
III – Se r < 0, a variável independente decresce quando a variável dependente decresce.
IV – Se r = 0, não existe relação entre as duas variáveis.
São corretas apenas as afirmações:
I e II.
se r = 0 (zero) terá correlação de pearson? pode ter outros tipos de relação entre as variáveis?
Se r = 0, não existe correlação de Pearson entre as duas variáveis, mas pode existir outro tipo de relação.
Analise as afirmativas a seguir, a respeito do coeficiente de correlação linear de Pearson entre duas variáveis positivas X e Y:
I – É positivo;
II – Não se altera quando adicionamos uma constante positiva aos valores de X;
III – Não se altera quando multiplicamos por uma constante positiva os valores de X
Está(ão) correta(s) a(s) afirmativa(s):
II e III somente.
propriedades do coeficiente de pearson?
o coeficiente não se altera quando adicionamos uma constante positiva aos valores de X;
e também não se altera quando multiplicamos por uma constante positiva os valores de X
O coeficiente de correlação de Pearson é usado para medir o grau de linearidade (associação) entre duas variáveis (eventos), podendo assumir qualquer valor entre +1 e –1. Os valores de coeficientes iguais a +1 e -1 indicam, respectivamente, relação linear perfeita e ausência total de relação linear entre as variáveis.
certo ou errado
errado.
O coeficiente de correlação de Pearson é usado para medir o grau de linearidade (associação) entre duas variáveis (eventos), podendo assumir qualquer valor
entre +1 e -1. Os valores de coeficientes iguais a +1 e -1 indicam uma relação linear perfeita em ambos os casos.
Formulas pará CORRELAÇÃO LINEAR
se não lembrar olhar aula 34, pois são muito grandes
