| Proposta de trabalho nº 2 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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A seguir apresentam-se 3 conjuntos de dados A, B e C, preparados pelo estatístico Frank Anscombe, para ilustrar os perigos de calcular medidas sem primeiro representar os dados. Os conjuntos de dados A, B e C têm a mesma correlação e a mesma recta de regressão (Moore, 1995):
1. Calcule a média da variável x e a média da variável y, em cada um dos conjuntos. 2. Calcule o coeficiente de correlação e a recta de regressão para cada um dos conjuntos e verifique que são iguais. 3. Para cada um dos conjuntos de dados represente a nuvem de pontos e a recta de regressão. 4. Em qual das situações acha que pode utilizar a recta de regressão para predizer o valor de y para x=13.5? Justifique a resposta. |
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| Resolução | Com TI83 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 1 Para o grupo de dados A (L1, L2), relativamente a xe y , obtemos ![]() ![]() Para o grupo de dados B(L3,L4), obtemos ![]() ![]() Para o grupo C(L5,L6), obtemos ![]() ![]() |
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| 2. Para o grupo A: Realizei uma ordenação descendente STAT EDIT 3:SortD(L1,L2). O coeficiente de correlação é 0.8182293906 (VARS 5:Statistics EQ 7:r) e a recta de regressão tem equação y=0.503x+2.966636364 (VARS 5:Statistics EQ 1:RegEQ ou STAT CALC 4:LinReg(ax+b)) 3. A nuvem de pontos e a recta de regressão correspondente aos dados do grupo A é: ![]() 2. |
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| 4. Pela análise das nuvens e das rectas, ressalta que só para o grupo A podemos presumir alguma interpolação como meio para obter o possível valor de y para x=13.5 ![]() |
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Arsélio Martins
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