A análise de correlação tem por objetivo medir a intensidade de relação entre as variáveis a partir de valores que estão compreendidos no intervalo -1 a 1. Conforme aponta Larson e Farber (2016), quanto mais próximo dos extremos, maior é a correlação entre as variáveis e à medida que o coeficiente se aproxima de zero significa que não há correlação.
LARSON, R.; FARBER,
B. Estatística Aplicada. 6. ed. São Paulo: Pearson, 2016.
Sobre os tipos de correlação avalie as afirmativas a seguir.
I. Correlação linear positiva ocorre quando a variável dependente está diretamente relacionada com a variável independente.
II. Correlação linear negativa ocorre quando a variável dependente tem relação inversamente proporcional com a variável independente
III. Há correlação entre as variáveis quando existir uma relação diretamente e inversamente proporcional, de maneira simultânea.
É correto o que se afirma em:
I e III, apenas.
I, II e III.
I, apenas.
I e II, apenas.
II e III, apenas.
Respostas
Resposta: I e II
Explicação: Comentário da resposta:
não existe a possibilidade de uma variável relacionar diretamente e inversamente com relação a outra variável, de forma simultânea, pois assim não haveria correlação. Logo, a única afirmativa que apresenta incoerência é a III, e as I e II são corretas.
A alternativa que apresenta as afirmativas corretas sobre os tipos de correlação é a letra D) I e II, apenas.
A seguir, analisaremos cada uma das afirmações apresentadas no enunciado a fim de conferir a sua veracidade:
I - CORRETA, dado que quando a variável dependente está diretamente relacionada com a variável independente acontece a correlação linear positiva.
II - CORRETA, uma vez que no momento em que a variável dependente tem relação inversamente proporcional com a variável independente acontece a correlação linear negativa.
III - ERRADA, porque não há possibilidade de uma variável se relacionar de forma direta ou inversa com outra variável ao mesmo tempo.
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