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Na análise de agrupamentos um critério para medir a distância entre dois objetos é denominado coeficiente de similaridade.
Seja:
a matriz de correlação das variáveis X1, X2, X3 e X4.
Usando como coeficiente de similaridade o coeficiente de correlação, as duas variáveis com comportamento mais parecido são:
X1 e X2.
X1 e X3.
X1 e X4.
X3 e X4.
O coeficiente r de correlação de Pearson mede o grau de associação linear entre duas variáveis aleatórias. Sabe-se que:
I. O coeficiente r de Pearson é obtido considerando n pares de valores (Xi ; Yi).
II. A significância estatística de r é diretamente proporcional ao número de pares de observações.
III. O grau ou força da associação é expresso pelo valor numérico do coeficiente.
Em relação às assertivas acima, pode-se afirmar que:
Apenas II e III são verdadeiras.
Apenas I e III são verdadeiras.
Todas são verdadeiras.
Apenas I e II são verdadeiras.
Considerando a tabela acima, que apresenta a movimentação anual de cargas no porto de Santos de 2003 a 2007, em milhões de toneladas/ano e associa as quantidades de carga movimentadas para exportação e importação às variáveis X e Y, respectivamente, julgue os itens subsequentes.
A correlação linear entre X e Y é positiva.
Tendo como referência o texto acima e os dados mostrados na tabela, julgue os itens subsequentes.
O coeficiente de associação assimétrico, em que , é uma medida baseada na estatística qui-quadrado que permite predizer a categoria da variável coluna (C) com base na categoria da variável linha (R), assumindo-se que C é independente de R.Tendo como referência o texto acima e os dados mostrados na tabela, julgue os itens subsequentes.
Em tabelas com dimensão 3 × 3, o coeficiente V de Cramer e o coeficiente de Tshuprow são iguais.A medida de associação de Stuart é maior que 0,16 e menor que 0,25.
Em tabelas com dimensão 3 × 3, a estatística de Goodman e Kruskal é equivalente à estatística Q de Yule.
A estatística D de Somers (linha|coluna) é maior que 0,15 e menor que 0,20.
A medida de concordância é menor que 0,05.
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