Assinale a alternativa que melhor define a relação entre o coeficiente de correlação e a reta de regressão em um modelo linear:

O coeficiente de correlação é um número entre -1 e 1 que mede a força e a direção da relação linear entre duas variáveis. um coeficiente de correlação próximo de 1 indica uma forte correlação positiva, enquanto um coeficiente de correlação próximo de -1 indica uma forte correlação negativa. a reta de regressão, por outro lado, é uma linha reta que representa a melhor aproximação da relação linear entre as duas variáveis. ela é definida por uma equação que pode ser usada para prever o valor de uma variável dado o valor da outra variável.

As demais alternativas estão incorretas porque:

• (b): a reta de regressão fornece a equação da linha, não a força da relação linear.
• (c): o coeficiente de correlação e a reta de regressão fornecem informações diferentes sobre a relação linear.
• (d): o coeficiente de correlação indica a força e direção da relação linear, não a taxa de variação.
• (e): a reta de regressão fornece a equação da linha, não a direção da relação linear.

O coeficiente de correlação e a reta de regressão são ferramentas importantes para analisar e descrever relações lineares. compreender a diferença entre esses dois conceitos é essencial para interpretar corretamente os resultados da análise de dados.