WEBVTT

00:00:00.300 --> 00:00:02.765
Para consultar a documentação, basta digitar

00:00:02.765 --> 00:00:07.260
?cor.test. Isso abrirá esta página. Parece

00:00:07.260 --> 00:00:09.880
que cor.test aceita dois vetores, x e y. Depois,

00:00:09.880 --> 00:00:13.170
calcula o coeficiente de correlação. Parece que

00:00:13.170 --> 00:00:15.640
temos alguns métodos para determinar esse coeficiente.

00:00:15.640 --> 00:00:19.020
Podemos usar pearson, kendall ou spearman. Para

00:00:19.020 --> 00:00:22.320
nosso objetivo, usaremos o método pearson. Seu

00:00:22.320 --> 00:00:25.870
código será parecido com isto. Ao escrever este código,

00:00:25.870 --> 00:00:30.800
obtemos um coeficiente de correlação de 0,0274. Isso

00:00:30.800 --> 00:00:33.380
indica que não há nenhuma relação significativa entre as

00:00:33.380 --> 00:00:35.680
duas variáveis. Uma boa regra geral é

00:00:35.680 --> 00:00:38.650
que a correlação seja maior que 0,3 ou menor

00:00:38.650 --> 00:00:42.445
que menos 0,3, significativa, mas pequena. Cerca de

00:00:42.445 --> 00:00:45.240
0,5 é moderada e 0,7 ou mais é

00:00:45.240 --> 00:00:47.880
grande. Outra forma de calcular o mesmo

00:00:47.880 --> 00:00:50.990
coeficiente é usar este código. Aqui, estou usando

00:00:50.990 --> 00:00:55.030
a função width para a estrutura de dado aproximada. A função width permite

00:00:55.030 --> 00:00:57.180
avaliar uma expressão R em um ambiente

00:00:57.180 --> 00:00:59.490
criado com dados. Sei que ainda

00:00:59.490 --> 00:01:02.210
não mostrei esta função para você, mas quero

00:01:02.210 --> 00:01:05.740
apresentá-la. Ao executar essa parte de código, obtemos o mesmo resultado.