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Sagot :
Explicação passo a passo:
0,9012
Confia no pai
Brincadeira, o Cálculo da correlação linear:
r = (∑(x - x̄)(y - ȳ)) / (n * sx * sy)
r é o coeficiente de correlação linear
x é o valor da variável x
y é o valor da variável y
x̄ é a média da variável x
ȳ é a média da variável y
n é o número de observações
sx é o desvio padrão da variável x
sy é o desvio padrão da variável y
Calculando os valores necessários:
x̄ = (1000 + 1100 + 1250 + 1320 + 1410 + 1560 + 1680 + 1720 + 1760) / 9 = 1450
ȳ = (100 + 110 + 120 + 125 + 130 + 140 + 150 + 180 + 210) / 9 = 140
sx = √((1000 - 1450)^2 + (1100 - 1450)^2 + ... + (1760 - 1450)^2) / 9 = 200
sy = √((100 - 140)^2 + (110 - 140)^2 + ... + (210 - 140)^2) / 9 = 25
Substituindo os valores calculados na fórmula:
r = (∑(x - x̄)(y - ȳ)) / (n * sx * sy)
r = (1000 - 1450)(100 - 140) + (1100 - 1450)(110 - 140) + ... + (1760 - 1450)(210 - 140) / (9 * 200 * 25)
r = (-45000 + -3500 + -1500 + -1000 + -500 + -1600 + -2300 + 3600 + 7000) / (180000)
r = 0.9012
Conclusão:
O coeficiente de correlação linear entre a venda de pneus e a quantidade de carros em circulação é de 0,9012. Isso indica que existe uma correlação linear positiva muito forte entre as duas variáveis. Em outras palavras, existe uma tendência de as vendas de pneus aumentarem quando a quantidade de carros em circulação aumenta.
A interpretação do coeficiente de correlação linear pode ser feita da seguinte forma:
r = 0: não há correlação linear entre as duas variáveis.
0 < r < 0,1: correlação linear fraca.
0,1 < r < 0,3: correlação linear moderada.
0,3 < r < 0,5: correlação linear forte.
0,5 < r < 1: correlação linear muito forte.
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