Abaixo encontra-se a análise de variância da regressão linear
em que obteve-se um coeficiente de determinação
e coeficiente de correlação
. Com base nessas informações o que se pode dizer sobre a relação entre as duas variáveis.
Passo 1
Vamos resumir o que a questão apresenta: temos uma regressão linear dada por
, um coeficiente de determinação
e um coeficiente de correlação
. Para entender a relação entre as duas variáveis, vamos usar conceitos de regressão linear e análise de correlação.
Passo 2
Primeiro, vamos falar sobre o coeficiente de determinação
. Ele nos diz quanto da variação na variável dependente (neste caso,
) é explicada pela variável independente (
). Com
, isso significa que aproximadamente 93,83% da variação em
é explicada por
. Isso indica que o modelo de regressão está explicando uma grande parte da variação dos dados.
Passo 3
Agora, vamos analisar o coeficiente de correlação
. Este coeficiente varia de -1 a 1 e indica a força e a direção da relação linear entre as duas variáveis. Um valor próximo de 1 ou -1 indica uma forte correlação, enquanto um valor próximo de 0 indica uma fraca correlação. No nosso caso,
, que é muito próximo de 1, sugerindo uma forte correlação positiva entre
e
.
Resposta
Com base nos valores apresentados, podemos concluir que existe uma forte e positiva relação linear entre as duas variáveis analisadas.