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Linha 246: Linha 246:
  
 Uma medida de dependência linear entre //X// e //Y// é dada pela covariância: Uma medida de dependência linear entre //X// e //Y// é dada pela covariância:
 +
 +<latex>Cov(X,Y)=E[(X-\mu_X)(Y-\mu_Y)]</latex>
  
 <latex>Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)</latex> <latex>Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)</latex>
Linha 292: Linha 294:
 O coeficiente de correlação será 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>+ρ=-1/10/√(76/100 × 60/100)=-0,15
  
 ---- ----
  
 [[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)]]

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