Considere duas séries ou dois vetores n dimensionais: y(y1...
Considere duas séries ou dois vetores n dimensionais:
y(y1 , y2 , … yn ) e x(x1 , x2 , … xn ).
Assim, um coeficiente de correlação de Pearson é igual:
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podemos verificar como o coeficiente será igual a 0 quando os vetores forem ortogonais, isto é, θ=90∘.
Gabarito: alternativa A.
Ortogonal é como se estivesse formando um ângulo reto, de 90°.
O coeficiente ora citado mede o grau da correlação linear.
Quanto mais próximo de 1, maior é a tendência de ser uma reta linear positiva. Quanto mais próximo de -1, maior a tendência de ser uma reta linear negativa.
Esses extremos determinam também que as variáveis são mais dependentes e possuem forte associação.
-1 é perfeita negativa.
1 é perfeita positiva.
Quanto mais próximo de zero, menos dependente são as variáveis.
Quando a reta forma um ângulo de 90°, isso não é uma distribuição linear. Logo, se não é linear, a correlação é 0.
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