estatistica

Para as tabelas a seguir, calcule o coeficiente de correlação, dizendo se o mesmo é positivo, negativo ou inexistente.

r= 7* 4303-(414)*(58)_______ √[7*27346-(414)²]*[7*770-(58)²]

r= 30121-24012____________
√[191422-171396]*[5390-3364]

r= 6109________ √ 20026*2026

r= 6109______ √40572676

r= 6109 r= 0,959 Correlação positiva e forte 6369,66

r= 5*3141-(310)*(50)______ √ [5*19230-(310)²]*[5*686-(50)²]

r= 15705-15500 √[96150-96100]*[3430-2500] r= 205_________ √50*930 r= 205______ √ 46500 r= 205 215,63 r= 0,950Correlação positiva e forte.

COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO LINEAR (DE PEARSON)
O coeficiente de correlação é a maneira quantitativa de se verificar a existência de correlação linear entre duas variáveis. Segundo Crespo (2002), esse coeficiente deve indicar o grau de intensidade de duas variáveis e, ainda, o sentido dessa correlação (positivo ou negativo).
Entre vários outros existentes, o coeficiente de correlação de Pearson é um método simples, que avalia a existência de correlação linear entre duas variáveis, X e Y, e é dado por:
01 5,0 6,0
Código do Contabilista Março(xi) Abril (yi)
08 8,0 9,0
24 7,0 8,0
38 10,0 10,0
44 6,0 5,0
58 7,0 7,0
59 9,0 8,0
72 3,0 4,0
80 8,0 6,0
92 2,0 2,0 r =
n. Σxi fi - (Σ xi) (Σ fi )
√[n. Σxi2 - (Σxi)2 ] . [n.Σ yi2 - (Σ yi)2 ]
Métodos Quantitativos II - Solange Tieko Sakaguti - UNIGRAN
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 Onde: n = quantidade de classes (linhas da tabela)
Os limites de r são –1 e +1, ou seja, o valor de r pertence ao intervalo [-1,
+1]. Desta forma, temos: r = +1 - A correlação linear entre X e Y é perfeita positiva r = -1 - A correlação linear entre X e Y é perfeita negativa. r = 0 - Não existe correlação linear entre X e Y.
Quanto a intensidade da correlação linear, ou seja, o quão bem