Free Printable Quiz sobre Correlação de Pearson

1.

O coeficiente de correlação de Pearson, representado por $r$ , mede:

a)

A relação não linear entre duas variáveis categóricas.

b)

A força e a direção da relação linear entre duas variáveis quantitativas.

c)

A diferença entre médias de dois grupos.

d)

A variância de uma única variável.

2.

Qual dos seguintes valores de $r$ indica uma forte correlação negativa?

a)

$r = 0.85$

b)

$r = -0.92$

c)

$r = 0.05$

d)

$r = 0$

3.

Qual biblioteca Python é mais comumente utilizada para calcular o coeficiente de correlação de Pearson?

a)

matplotlib

b)

pandas

c)

seaborn

d)

scikit-learn

4.

Dado o seguinte código em Python, qual será o resultado de `df.corr(method='pearson')`? ``` import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) ```

a)

Uma lista com os valores de correlação

b)

Um DataFrame com os coeficientes de correlação entre as colunas

c)

Um gráfico de dispersão

d)

Um array com os valores originais

5.

Qual das opções abaixo representa corretamente a fórmula do coeficiente de correlação de Pearson para duas variáveis $X$ e $Y$ ?

a)

$r = \frac{\sum (X_i - \bar{X})^2}{n}$

b)

$r = \frac{\sum (X_i - \bar{X})(Y_i - \bar{Y})}{\sqrt{\sum (X_i - \bar{X})^2 \sum (Y_i - \bar{Y})^2}}$

c)

$r = \frac{\sum (X_i + Y_i)}{n}$

d)

$r = \frac{\sum (X_i - Y_i)^2}{n}$

6.

Se o coeficiente de correlação de Pearson entre duas variáveis for $r = 0$ , isso significa que:

a)

Existe uma forte relação linear positiva.

b)

Não existe relação linear entre as variáveis.

c)

Existe uma forte relação linear negativa.

d)

As variáveis são dependentes.

7.

Em um exemplo prático, ao analisar a correlação entre altura e peso de um grupo de pessoas, obteve-se $r = 0.78$ . Isso indica:

a)

Correlação negativa forte

b)

Correlação positiva forte

c)

Correlação positiva fraca

d)

Ausência de correlação

Quiz sobre Correlação de Pearson

Total questions: 7

Worksheet time: 4mins

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