Gab: errado
O coeficiente linear de Pearson é um grau de relação entre duas variáveis quantitativas e exprime o grau de correlação através de valores situados entre -1 e 1. Basicamente ele mensura a correlação entre duas variáveis LINEARES. Com isso, podemos afirmar que se as variáveis foram quantitativas e lineares e r = 0 elas não possuem relação, no entanto não podemos dizer que elas são independentes.
Ela pode, por exemplo, ser não linear, mas o que é não linear? Uma função x² por exemplo. Pra isso você pode utilizar outros coeficientes para analisar a correlação entre essas diferentes variáveis. Ex:
Coeficiente de Correlação de Spearman - Não precisa ser linear e nem quantitativa.
Coeficiente de Correlação de Kendall - Especificamente para variáveis ordinais.
Correlação
- Variáveis independentes → Covariância = 0 e Correlação = 0, entretanto o contrário eu não posso garantir
(CESPE 2013) A correlação nula entre duas variáveis indica que há independência entre essas variáveis. (ERRADO, se as variáveis são independentes com certeza a covariância será 0 e a correlação será 0, mas o contrário eu não posso garantir)
(CESPE 2010) Se o coeficiente de correlação linear entre as variáveis é igual a zero, então não existe nenhuma relação entre as variáveis X e Y. (ERRADO)
(CESPE 2011) A correlação linear entre X e Y é nula; disso se conclui que ambas são independentes. (ERRADO)
(CESPE 2014) Em um modelo de regressão linear, se a variável explicativa e a variável resposta não se correlacionam, o coeficiente de determinação seria próximo de 0. Além disso, se o coeficiente de determinação fosse próximo de 0, as variáveis explicativa e resposta seriam independentes. (ERRADO)
Também é importante saber
- - 1 a 1 (correlação perfeita)
(CESPE 2021) Os valores de covariância podem variar de –1 a +1. (Errado, correlação)
(CESPE 2020) Em se tratando da técnica de correlação, utiliza-se uma escala de 1 a -1 para indicar o grau de similaridade entre duas variáveis distintas. (CERTO)
(CESPE 2016) A correlação entre x e y é maior que 1. (ERRADO, varia de -1 a 1, logo, não há como ser superior a 1)