Qual das seguintes afirmações descreve melhor a relação entre as variáveis x e y em um modelo linear com um coeficiente de correlação positivo?
(A) -
quando x aumenta, y aumenta.
(B) -
quando x aumenta, y diminui.
(C) -
quando x aumenta, y não é afetado.
(D) -
quando x diminui, y aumenta.
(E) -
quando x diminui, y diminui.
Explicação
Em um modelo linear com um coeficiente de correlação positivo, as variáveis x e y têm uma relação diretamente proporcional. isso significa que quando o valor de x aumenta, o valor de y também aumenta.
Análise das alternativas
As demais alternativas descrevem incorretamente a relação entre x e y em um modelo linear com um coeficiente de correlação positivo:
- (b): em um modelo linear com um coeficiente de correlação negativo, quando x aumenta, y diminui.
- (c): um coeficiente de correlação de zero indica que não há relação entre x e y.
- (d): um coeficiente de correlação negativo indica que quando x diminui, y aumenta.
- (e): um coeficiente de correlação positivo indica que quando x diminui, y diminui.
Conclusão
Compreender a relação entre as variáveis em um modelo linear é essencial para interpretar corretamente os dados e fazer previsões precisas. um coeficiente de correlação positivo indica que as variáveis têm uma relação direta e proporcional.