Ligar a correlação e relações lineares

Video: Correlação Linear - Aula 2 - Coeficiente de Correlação

Seu trabalho aqui é encontrar e interpretar os resultados de uma linha de regressão e seus elementos e verificar cuidadosamente exatamente o quão bem sua linha se encaixa. Nota: Regressão assume que você já descobriu que existe uma relação forte.

Use o seguinte gráfico de dispersão para responder às seguintes problemas.

Exemplos de perguntas

1. Em termos de números, o que é o valor mais plausível para a correlação entre X e Y?

   Responda: -0.5

   Estas variáveis ​​têm uma correlação negativa moderada, tal como evidenciado pelo seu agrupamento solto em torno de uma linha traçada a partir do canto superior esquerdo para o canto inferior direito. Na verdade, sua correlação é -0,54.

2. Se as variáveis X e Y foram trocados neste gráfico de dispersão, como é que a correlação ser afetada?

   
   
   
   

   Responda: Não mudaria.

   Correlação mede a força do padrão em torno de uma linha, bem como a direcção da linha (subidas ou descidas). Quando muda X e Y, você não mudar a força de seu relacionamento ou a direção do relacionamento. Por exemplo, se a correlação entre a altura e o peso é -0,54, a correlação entre o peso e altura ainda é -0,54.

3. O gráfico de dispersão sugerem que X e Y são bons candidatos para uma análise de regressão linear?

   Responda: Sim, porque eles estão moderadamente correlacionados e os pontos sugerem uma tendência linear.

   O gráfico de dispersão indica uma possível relação linear entre as variáveis, e o coeficiente de correlação de -0,54 tipicamente tem um valor absoluto suficientemente elevado para justificar começando uma análise de regressão linear.

Video: Estatística Inferencial - índice de correlação linear de Pearson

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