Alternativa correta: D

Tema central da questão: Você está sendo avaliado sobre o entendimento do Coeficiente de Correlação em estatística, que mede a intensidade e direção da relação linear entre duas variáveis quantitativas. Esse conceito é fundamental em análise de dados, especialmente para quem trabalha com experimentação agrícola e regressão.

Resumo teórico: O coeficiente de correlação de Pearson (r) indica o grau de associação linear entre duas variáveis, variando de -1 (correlação negativa perfeita) a +1 (correlação positiva perfeita), sendo 0 a ausência de correlação. Não mede causalidade, apenas a força da relação linear (Triola, M. F. – Introdução à Estatística).

Justificativa da alternativa correta (D): A alternativa D afirma que o coeficiente de correlação "expressa o quanto as variações da variável dependente são explicadas pela(s) variável(eis) independente(s)". Isso está incorreto! Quem mede essa proporção é o coeficiente de determinação (R²), não o coeficiente de correlação. O r apenas indica a força e direção da relação, não o quanto uma explica a outra.

Análise das alternativas incorretas:

A: Correta. O coeficiente de correlação realmente varia de -1 a +1.

B: Correta. Em modelos de regressão, é desejável alta correlação entre dependente e independente, mas baixa entre independentes (evita multicolinearidade).

C: Correta. O coeficiente pode medir correlação entre independentes (diagnóstico em regressão) e entre dependente e cada independente.

E: Correta. Valor -1 indica correlação negativa perfeita: uma aumenta e a outra diminui proporcionalmente.

Estratégias para interpretar o enunciado: Fique atento a termos como "explica", "proporção", "variação explicada", pois geralmente se referem ao R² e não ao coeficiente de correlação. Sempre leia com calma para perceber diferenças entre força da relação (correlação) e quanto se explica (determinação).

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