Um analista de uma agência reguladora coletou dados sobre a relação entre o número de horas de treinamento (X) e a produtividade (Y) de 6 servidores. Os dados obtidos foram:

| Servidor | Horas (X) |

Question

Um analista de uma agência reguladora coletou dados sobre a relação entre o número de horas de treinamento (X) e a produtividade (Y) de 6 servidores. Os dados obtidos foram:

| Servidor | Horas (X) | Produtividade (Y) |
|----------|-----------|------------------|
| 1        | 10        | 45               |
| 2        | 15        | 60               |
| 3        | 20        | 75               |
| 4        | 25        | 85               |
| 5        | 30        | 95               |
| 6        | 35        | 110              |

Com base nesses dados, calcule o coeficiente de correlação linear de Pearson (r) e assinale a alternativa que apresenta o valor CORRETO e sua interpretação adequada.

Accepted Answer

r ≈ 0,998, indicando uma correlação positiva muito forte entre horas de treinamento e produtividade, sugerindo que aproximadamente 99,6% da variação em produtividade é explicada pelas horas de treinamento.

Answer

r ≈ 0,987, indicando uma correlação positiva forte, mas o coeficiente de determinação (R²) seria aproximadamente 0,974, explicando cerca de 97,4% da variação em produtividade.

Answer

r ≈ 0,950, indicando correlação positiva moderada, pois o cálculo deve utilizar a variância amostral (dividindo por n-1) em vez da variância populacional (dividindo por n).

Answer

r ≈ 0,998, mas isso representa uma correlação negativa muito forte, indicando que quanto maior o treinamento, menor a produtividade esperada.

Answer

r ≈ 1,015, o que é impossível, pois o coeficiente de correlação de Pearson deve estar sempre entre -1 e +1, sugerindo erro nos dados coletados.

Questão de Estatística