Questões de Estatística do ano 2008

Julgue os itens a seguir acerca dos métodos estatísticos em análise multivariada.

A análise de correlação canônica é uma técnica estatística que permite modelar a relação entre um conjunto de variáveis dependentes com um conjunto de variáveis independentes.

A figura acima apresenta os resultados de um estudo acerca da evolução temporal da temperatura máxima média anual — Y — de 1961 a 2002 e sua relação com o desmatamento em uma área da região amazônica. A tendência de crescimento linear foi obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários. De acordo com esse modelo de regressão linear simples, os valores ajustados para a temperatura Y em 1961 e 2002 foram iguais a 22,5 ºC e 24,5 ºC, respectivamente, e o coeficiente de determinação (R²) foi igual a 0,72.

Com base nas informações apresentadas, julgue os itens subseqüentes.

A correlação linear entre a temperatura Y e o tempo em anos é superior a 0,9.

Um veículo de comunicação divulgou matéria acerca do resultado das políticas adotadas em certo país nos últimos 9 anos. De acordo com a matéria, essas políticas ocasionaram:

- aumento da desigualdade social (o índice Gini subiu de 44,1 para 48);

- queda na produção de petróleo de 3,3 milhões de barris para 2,5 milhões de barris por dia;

- aumento de 39% na taxa de desemprego.

Considerando a situação hipotética descrita acima, julgue os itens a seguir.

Depreende-se das informações apresentadas que a correlação linear entre a quantidade média de barris produzidos por dia e a taxa de desemprego é positiva.

Com base nas informações apresentadas acima, e considerando que  representa a função de distribuição acumulada da distribuição normal padrão, julgue os itens de 41 a 50.

Considerando-se que não há valores atípicos (ou outliers, ou pontos influentes, ou pontos de alavanca), a correlação entre a renda média mensal e o indicador X é positiva.

Com base nessas informações e considerando que o valor 100 é representado nesses diagramas como 10|0, julgue os itens que se seguem.

Considerando que a correlação entre X e Y seja igual a 0,95, então a variação da distribuição dos tempos X explica pelo menos 94% da variação da distribuição da variável Y.