Distribuicao Bidimensional

Introdução
No estudo da estatística, ate agora desenvolvido os nossos estudos eram baseados apenas em uma variável estatística (x), a variável era unidimensional. Agora, quando se consideram observações com duas variáveis, a distribuição diz-se bidimensional. No estudo de uma distribuição bidimensional procura-se saber se existe alguma relação entre as duas variáveis.

Há muitas situações, em que poderá se estudar a relação entre as duas variáveis, dentre elas:
Relação entre número de horas de estudo e notas dos alunos de uma turma na disciplina.
Relação entre idade do marido e da esposa.
Relação entre preço e produção de batatas.
Diagrama de Dispersão
Se estamos analisando duas variáveis quantitativas, cujas observações constituem pares ordenados, chamando estas variáveis de X (independente) e Y (dependente), o conjunto de pares ordenados (x,y) em um diagrama cartesiano, que é chamado de Diagrama de Dispersão.
Através do diagrama de dispersão é possível ter uma ideia inicial de como as variáveis estão relacionadas: a direcção da correlação (isto é, o que ocorre com os valores de Y quando os valores de X aumentam, eles aumentam também ou diminuem), a força da correlação (em que “taxa” os valores de Y aumentam ou diminuem em função de X) e a natureza da correlação (se é possível ajustar uma recta, parábola, exponencial, etc., aos pontos). Quando existe alguma ligação de dependência entre duas variáveis diz-se que existe uma correlação entre elas.

Correlação positiva forte Correlação negativa simples

Não existe correlação Correlação positiva fraca

Correlação negativa fraca

Correlação
Quando um pesquisador interessa-se pela relação entre duas variáveis, visando buscar a intensidade da influência de uma em outra, poderá trabalhar com um modelo estatístico chamado Correlação.
A Correlação mede a força ou grau, de relacionamento entre duas variáveis. A