Quando temos duas variáveis, tentamos deduzir dos dados uma relação
entre x e y. Estudamos a solução mais simples: uma relação do tipo y=a+bx.
cov(x,y) é a covariância:
cov (x,y) =
A validade desta hipótese é verificada através do seguinte cálculo:
cov (x,y)
–
o
o
x
y
Chamado coeficiente de correlação linear. O resultado é sempre entre –1
e +1 e consideramos como bom um resultado igual ou superior a √3/2 no
valor absoluto.
A sua calculadora permite-lhe obter facilmente estes resultados, seguindo
os seguintes passos:
l Escolha o seu modo de estatística (uma ou duas variáveis);
l Digite os dados;
l Verifique se o valor de n corresponde bem ao número de dados
teoricamente digitados;
l Calcule a média x e o desvio tipo (ou desvio padrão) da amostra ou da
população, bem como os outros cálculos intermédios, se necessário
([∑x], [∑x
]) com a ajuda dos botões correspondentes.
2
l Se existirem duas variáveis, proceda aos mesmos cálculos para y
(média, desvio tipo) e depois calcule a regressão linear (a e b em
y=a+bx) e o coeficiente de regressão linear.
l Se a correlação linear for considerada válida, podemos calcular o valor
estimado de y para um dado x, ou o valor estimado de x para um dado y,
através da relação y=a+bx.
4
1
n
– n
=
∑
– x)(y
– y)
(x
i
i
i=1
1
– n
∑
x y – x y
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