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Engenharia de Materiais ·
Probabilidade e Estatística 1
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3ª Considere os seguintes resultados n 10 Σ x 37 Σ y 715 Σ xy 198 Σ x² 289 Σ y² 55075 Considere que as variáveis x e y estejam relacionadas através de um modelo de regressão linear simples a Encontre o coeficiente de correlação amostral b Ajuste um modelo linear de melhor ajuste para estes dados 4ª A tabela abaixo fornece os resultados de uma pesquisa com 6 alunos Número de Faltas Nota da 1ª Avaliação 8 65 0 95 2 85 10 20 6 6 0 10 a Calcule o coeficiente de correlação entre as variáveis número de faltas e nota Retire conclusões b Calcule o coeficiente de determinação Retire conclusões c Ajuste um modelo linear utilizando as variáveis Número de Faltas X e Nota da 1ª Avaliação Y d Estime a nota quando o número de faltas do aluno for igual a 5 Coeficiente de Correlação de Pearson r n Σ XY Σ X Σ Y n Σ X² Σ X² n Σ Y² Σ Y² Modelo de regressão linear simples y a bx a Σ Y b Σ X n b n Σ XY Σ X Σ Y n Σ X² Σ X²
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3ª Considere os seguintes resultados n 10 Σ x 37 Σ y 715 Σ xy 198 Σ x² 289 Σ y² 55075 Considere que as variáveis x e y estejam relacionadas através de um modelo de regressão linear simples a Encontre o coeficiente de correlação amostral b Ajuste um modelo linear de melhor ajuste para estes dados 4ª A tabela abaixo fornece os resultados de uma pesquisa com 6 alunos Número de Faltas Nota da 1ª Avaliação 8 65 0 95 2 85 10 20 6 6 0 10 a Calcule o coeficiente de correlação entre as variáveis número de faltas e nota Retire conclusões b Calcule o coeficiente de determinação Retire conclusões c Ajuste um modelo linear utilizando as variáveis Número de Faltas X e Nota da 1ª Avaliação Y d Estime a nota quando o número de faltas do aluno for igual a 5 Coeficiente de Correlação de Pearson r n Σ XY Σ X Σ Y n Σ X² Σ X² n Σ Y² Σ Y² Modelo de regressão linear simples y a bx a Σ Y b Σ X n b n Σ XY Σ X Σ Y n Σ X² Σ X²