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Diferenças
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disciplinas:ce067:teoricas:varbidimensionais [2008/04/15 15:57] silvia |
disciplinas:ce067:teoricas:varbidimensionais [2008/04/22 14:50] silvia |
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|---|---|---|---|
| Linha 132: | Linha 132: | ||
| =\dfrac{5}{10} | =\dfrac{5}{10} | ||
| </latex> | </latex> | ||
| - | |||
| ===== Associação entre as Variáveis ===== | ===== Associação entre as Variáveis ===== | ||
| Linha 250: | Linha 249: | ||
| <latex>Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)</latex> | <latex>Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)</latex> | ||
| - | OBS: No caso em que //X// e //Y// são independentes, temos <latex>Cov(X,Y)=0</latex>. | + | OBS: No caso em que //X// e //Y// são independentes, temos <latex>Cov(X,Y)=0</latex>. |
| A partir da covariância, definimos uma medida de dependência linear. | A partir da covariância, definimos uma medida de dependência linear. | ||
| Linha 290: | Linha 289: | ||
| <latex>Var(X+Y)=76/100+60/100+2(-1/10)=116/100</latex> | <latex>Var(X+Y)=76/100+60/100+2(-1/10)=116/100</latex> | ||
| + | |||
| + | O coeficiente de correlação será | ||
| + | |||
| + | <latex>$\rho_{X,Y}=\frac{Cov(X,Y)}{\sigma_X \sigma_Y}=\frac{-1/10}{\sqrt{76/100}\sqrt{60/100}}=-0,15$</latex> | ||
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| [[disciplinas:ce067:teoricas:pearson|Associação entre variáveis quantitativas (para um conjunto de dados)]] | [[disciplinas:ce067:teoricas:pearson|Associação entre variáveis quantitativas (para um conjunto de dados)]] | ||
