As principais ideias sobre variância, covariância e coeficiente de correlação linear respectivamente.... Pergunta de ideia deritazanatto

August 2023 1 4 Report

As principais ideias sobre variância, covariância e coeficiente de correlação linear respectivamente, são:

A) Serve para mensurar o grau de dependência entre duas variáveis, serve para mensurar o grau de dependência entre valores de uma mesma lista e, refere-se à força entre a relação de duas variáveis.

B) Serve para mensurar o grau de dependência entre valores de uma mesma lista, serve para mensurar o grau de dependência entre duas variáveis, se, refere-se à força entre a relação de duas variáveis.

C) Refere-se à força entre a relação de duas variáveis, serve para mensurar o grau de dependência entre duas variáveis, serve para mensurar o grau de dependência entre valores de uma mesma lista.

D) Refere-se à força entre a relação de duas variáveis, serve para mensurar o grau de dependência entre valores de uma mesma lista e serve para mensurar o grau de dependência entre duas variáveis

E) Serve para mensurar o grau de dependência entre valores de uma mesma lista. refere-se à força entre a relação de duas variáveis e, serve para mensurar o grau de dependência entre duas variáveis.

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juniorrocha96

A alternativa correta é a D. Dadas as definições para o que são, respectivamente, a variância, covariância e coeficiente de correlação linear em um conjunto de variáveis ou dados, temos então que a alternativa que corresponde às definições é a D.

Variância, covariância e coeficiente de correlação linear

Na matemática estatística, temos diversos estudos e conceitos que relacionam uma série de dados listados para que seja possível tirar informações relevantes deles.

Três desses conceitos são dados como:

Variância: É uma medida de dispersão que indica o quão distantes os valores de um conjunto de dados estão da média. Em termos matemáticos, ela mede a média dos quadrados das diferenças entre cada valor do conjunto de dados e a média. A variância alta significa que os valores estão mais espalhados em relação à média, e uma variância baixa, o contrário.
Covariância: É uma medida que indica a relação entre duas variáveis que mede como duas variáveis variam em conjunto. Uma covariância positiva indica que as duas variáveis tendem a aumentar ou diminuir juntas, já a covariância negativa as duas variáveis tendem a variar em direções opostas. Além disso, uma covariância nula indica que as variáveis são independentes uma da outra;
Coeficiente de correlação linear: indica a intensidade e a direção da relação entre duas variáveis e varia entre +1 e -1. Quando vale +1, significa que quando uma variável aumenta, a outra também aumenta na mesma proporção, já para -1 indica que quando uma variável aumenta, a outra diminui na mesma proporção.

Com essas definições e analisando as afirmativas, temos que a alternativa que corresponde às definições é a D, pois:

A variância se relaciona com a força de relação entre duas variáveis, ou seja, o quão distantes elas estão de uma média;
A Covariância se relaciona com o grau de dependência com as variáveis de uma lista, ou conjunto;
O coeficiente de correlação linear se relaciona com o grau de dependência entre duas variáveis.

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