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Considere a Análise de Correlação Canônica em que se tem os vetores X e Y de dimensões p e q, respectivamente, com matrizes de covariâncias Σ1 e Σ2, vetores médios μ1 e μ2 , respectivamente, e matriz de covariância cruzada Σ12. Ainda, tem-se as combinações lineares U = c '1 X e V = c '2 Y. Então, é correto afirmar que



Quando se analisa a relação entre variáveis em estatística, é crucial entender as diferenças entre causalidade e correlação.
Em uma análise de correlação,
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Considere que as estimativas via método de mínimos quadrados ordinários para o parâmetro a seja igual a 2,5 e, para o parâmetro b, seja igual a 3,5. Nessa situação, assumindo que X = 4,0, o valor predito para Y será igual a 16,5, se for utilizada a reta de regressão estimada.
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Se, em uma amostra de tamanho n = 25, o coeficiente de correlação entre as variáveis X e Y for igual a 0,8, o coeficiente de determinação da regressão estimada via mínimos quadrados ordinários, com base nessa amostra, terá valor R2 = 0,64.
Uma variável aleatória X bidimensional tem matriz de covariâncias dada por:
O auto vetor normalizado correspondente à primeira componente principal da matriz Σ é dado por: