Durante uma auditoria fiscal baseada em análise de dados, foram examinadas 20 observações das
variáveis X e Y, nas quais X representa uma variável econômica declarada pelo contribuinte e Y, um
indicador fiscal associado. A partir da base de dados, obtiveram-se as seguintes somatórias: ΣX = 4, ΣY =
9, ΣX2 = 42, ΣY2 = 80 e ΣXY = -20. Com base nessas informações, na análise de correlação e regressão
linear simples de Y em função de X, conclui-se que

Question

Durante uma auditoria fiscal baseada em análise de dados, foram examinadas 20 observações das
variáveis X e Y, nas quais X representa uma variável econômica declarada pelo contribuinte e Y, um
indicador fiscal associado. A partir da base de dados, obtiveram-se as seguintes somatórias: ΣX = 4, ΣY =
9, ΣX2 = 42, ΣY2 = 80 e ΣXY = -20. Com base nessas informações, na análise de correlação e regressão
linear simples de Y em função de X, conclui-se que Alternativa A: o coeficiente de correlação linear é negativo e inferior a 0,50, indicando fraca associação linear.   Ou Alternativa B: a covariância entre X e Y é positiva, o que implica coeficiente de correlação positivo e reta de regressão
crescente.   Ou Alternativa C: o coeficiente de correlação linear é positivo e elevado, indicando forte associação linear entre as
variáveis, o que invalida o uso do modelo de regressão para fins fiscais. Ou Alternativa D: o coeficiente de correlação linear é aproximadamente nulo, indicando ausência de relação estatística
entre as variáveis, e o coeficiente angular da regressão é exatamente zero. Ou Alternativa E: a estimativa do intervalo de confiança do parâmetro de regressão contém o zero, apesar do coeficiente de
correlação linear ser negativo, em razão da influência do termo constante.

Thiago Oliveira · Accepted Answer

Alternativa [A] o coeficiente de correlação linear é negativo e inferior a 0,50, indicando fraca associação linear.   https://www.youtube.com/watch?v=20luqOmJ66E

Durante uma auditoria fiscal baseada em análise de dados, fo...

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