trabalho de estatística

Correlação e regressão

Uma correlação é uma relação entre duas variáveis. Os dados podem ser representados por um pares ordenados (x,y), onde x é a variável ( ou explanatória ) e y é a variável dependente ( ou resposta). A relação entre duas variáveis pode ser analisada através de um gráfico de dispersão. A reta de tendência plotada a partir da distribuição dos pares x,y pode indicar correlação linear positiva, negativa ou inexistência de correlação
. É importante lembrar que o conceito de correlação refere-se a uma associação numérica entre duas variáveis, não implicando necessariamente numa relação de causa feito. Portanto, mesmo que duas variáveis apresentem-se matematicamente relacionadas, não significa que deva existir uma relação lógica entre elas

Quando duas variáveis (x e y) são dispostas em um diagrama de dispersão e seus pares se localizam próximos a uma reta, chama-se tal relação de linear.
O coeficiente de correlação de Pearson pode ser visto como a razão entre a covariância de duas variáveis pelo produto dos desvios-padrão de cada uma delas a covariância é a soma do produto das diferenças entre a variável x1 e a sua média na distribuição xm (ou seja, ∆x), pela diferença entre a variável y1 e a sua média na distribuição ym(ou seja, ∆y).
Uma correlação positiva (0 < r < 1) indica que as duas variáveis tendem a aumentar ou diminuir simultaneamente, e uma correlação negativa (-1 < r < 0) diz que quando uma variável tende a aumentar de valor a outra tende a diminuir e vice-versa. Embora a formula para o coeficiente de correlação amostral seja dada, é mais conveniente usar uma ferramenta tecnológica para calcular esse valor.
O coeficiente de correlação é uma medida de força de uma relação linear entre duas variáveis. O símbolo ( r ) representa o coeficiente de correlação amostral. O nome formal de ( r ) é coeficiente de correlação produto - momento de Pearson.
Calculando um coeficiente de correlação

1. Encontre a soma dos valores x.
2.