Questões sobre Modelos lineares

        Uma regressão linear de Y sobre X consiste em obter a equação de uma reta, ou uma função linear, como o modelo que irá melhor representar a relação entre as variáveis; a determinação dos parâmetros dessa reta é denominada ajustamento.

Considerando essas informações, julgue o seguinte item. 

Um coeficiente de determinação entre as variáveis X e Y de 95% implica necessariamente a obtenção de uma reta dos mínimos quadrados crescente, ou seja, em uma correlação positiva.

        Uma regressão linear de Y sobre X consiste em obter a equação de uma reta, ou uma função linear, como o modelo que irá melhor representar a relação entre as variáveis; a determinação dos parâmetros dessa reta é denominada ajustamento.

Considerando essas informações, julgue o seguinte item. 

Para quaisquer valores das variáveis X e Y, a existência de um coeficiente de correlação diferente de zero é garantia para que haja uma relação entre X e Y.

        Uma regressão linear de Y sobre X consiste em obter a equação de uma reta, ou uma função linear, como o modelo que irá melhor representar a relação entre as variáveis; a determinação dos parâmetros dessa reta é denominada ajustamento.

Considerando essas informações, julgue o seguinte item. 

Suponha-se que, em uma pesquisa, o coeficiente de correlação entre duas variáveis X e Y tenha gerado um valor para o coeficiente de correlação de Pearson de 0,9200. Nesse caso, considerando-se X a variável independente e Y a variável dependente, o percentual da variância de Y explicado por X será de 84,64%.