Em conjuntos de dados que são adequados para análise com modelagem linear, qual das seguintes características é geralmente observada no gráfico de dispersão?
(A) -
pontos espalhados aleatoriamente sem um padrão discernível.
(B) -
pontos formando uma linha reta perfeitamente definida.
(C) -
pontos formando uma curva ou padrão não linear.
(D) -
pontos agrupados em torno de uma linha reta, mas não perfeitamente definidos.
(E) -
pontos distribuídos uniformemente em todo o gráfico.
Explicação
Em conjuntos de dados adequados para análise com modelagem linear, os pontos no gráfico de dispersão geralmente se agrupam em torno de uma linha reta, mas não formam uma linha reta perfeitamente definida. esta distribuição dos pontos reflete a relação linear entre as variáveis, onde a variável dependente muda de forma linear em relação à variável independente.
Análise das alternativas
- (a): pontos espalhados aleatoriamente indicariam uma ausência de correlação entre as variáveis.
- (b): pontos formando uma linha reta perfeitamente definida seriam uma relação linear perfeita, o que é raro em dados reais.
- (c): pontos formando uma curva ou padrão não linear indicariam uma relação não linear, não adequada para modelagem linear.
- (d): pontos agrupados em torno de uma linha reta é a distribuição esperada para dados adequados para modelagem linear.
- (e): pontos distribuídos uniformemente indicariam uma ausência de correlação entre as variáveis.
Conclusão
A modelagem linear é uma ferramenta valiosa para analisar conjuntos de dados que exibem uma relação linear entre duas variáveis numéricas. compreender a distribuição dos pontos no gráfico de dispersão é crucial para determinar a adequação da modelagem linear.