1 – O que é análise de correlação? É uma análise descritiva que mede se há e qual o grau de dependência entre duas variáveis (desconto e vendas), como no exemplo simplificado à seguir: Se o desconto e as vendas aumentam e diminuem quase sempre juntos: há correlação positiva.
O objetivo do estudo da correlação é determinar (mensurar) o grau de relacionamento entre duas variáveis. Caso os pontos das variáveis, representados num plano cartesiano (X, Y) ou gráfico de dispersão, apresentem uma dispersão ao longo de uma reta imaginária, dizemos que os dados apresentam uma correlação linear.
Quando as variáveis são independentes, significa que elas estão correlacionadas, mas isso significa que o resultado é verdadeiro.
0.7 a 0.9 positivo ou negativo indica uma correlação forte. 0.5 a 0.7 positivo ou negativo indica uma correlação moderada. 0.3 a 0.5 positivo ou negativo indica uma correlação fraca. 0 a 0.3 positivo ou negativo indica uma correlação desprezível.
Análise de regressão é um método estatístico que permite examinar a relação entre duas ou mais variáveis. ... O processo de regressão permite determinar com confiança quais são os fatores mais importantes, quais podem ser ignorados e como eles se influenciam mutuamente.
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Como eu interpreto os valores-P na Análise de regressão linear? O valor-p para cada termo testa a hipótese nula de que o coeficiente é igual a zero (sem efeito). Um valor-p baixo (< 0,05) indica que você pode rejeitar a hipótese nula.
A análise de regressão linear simples é responsável por avaliar a relação linear entre duas variáveis, sendo uma resposta e uma explicativa (um preditor). ... Assim, será possível prever os valores de uma variável dependente com base nos resultados da variável independente.
Um coeficiente de correlação próximo de zero indica que não há relação entre as duas variáveis, e quanto mais eles se aproximam de 1 ou -1, mais forte é a relação.
Baseado na medida de correlação entre duas variáveis, pode-se ter uma idéia sobre se o conhecimento de valores de uma das variáveis permite a previsão de valores da outra variável. Se uma variável tende a aumentar quando a outra aumenta, dizemos que a correlação é positiva.
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