Muitas vezes a determinação da capacidade de produção instalada para certo tipo de indústria em certas regiões é um processo difícil e custoso. Como alternativa, pode-se estimar a capacidade de produção através da escolha de uma outra variável de medida mais fácil e que esteja linearmente relacionada com ela. Suponha que foram observados os valores para as variáveis: capacidade de produção instalada, potência instalada e área construída. Com base num critério estatístico, qual das variáveis você escolheria para estimar a capacidade de produção instalada?

Passo 1

Para sabermos se existe associação (ou dependência) entre as duas variáveis, precisamos calcular o coeficiente de correlação linear, certo?

Então, vamos lá!

Passo 2

Calculando o coeficiente de correção linear entre X e Y, temos:

C o r r X , Y = 0,95

Portanto, o grau de associação linear está quantificado por 95%.

Passo 3

Calculando o coeficiente de correção linear entre X e Y, temos:

C o r r X , Z = 0 , 71

Portanto, o grau de associação linear está quantificado por 71%.

Resposta

Como o valor mais alto encontrado é 0,95, a variável Y é a mais indicada para explicar a variação de X.

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