Em qual das seguintes situações a análise de dados e a modelagem linear não seriam ferramentas apropriadas para resolver o problema?
Explicação
A análise de dados e a modelagem linear são técnicas estatísticas que permitem identificar padrões e tendências em dados numéricos. elas são adequadas para situações em que existem relações lineares ou aproximadamente lineares entre as variáveis.
no entanto, a previsão do tempo é um fenômeno complexo influenciado por uma ampla gama de fatores, incluindo sistemas climáticos, pressão atmosférica e temperatura. esses fatores não têm uma relação linear clara e, portanto, as técnicas de análise de dados e modelagem linear não são adequadas para prever o tempo.
Análise das alternativas
Nas demais alternativas, a análise de dados e a modelagem linear podem ser ferramentas valiosas:
- (a): podem ajudar a identificar a relação entre vendas, preço e outros fatores.
- (b): podem determinar se existe uma relação entre consumo de café e risco de doenças cardíacas.
- (c): podem otimizar a quantidade de fertilizante para maximizar a produção agrícola.
- (d): podem identificar os fatores que influenciam as notas dos alunos em um exame.
Conclusão
A análise de dados e a modelagem linear são ferramentas poderosas para analisar dados numéricos e identificar padrões. no entanto, elas não são apropriadas para todas as situações, especialmente quando as relações não são lineares ou quando os dados são altamente complexos.