Em qual das seguintes situações a modelagem linear não é apropriada?
(A) -
prever a altura de uma criança com base na sua idade
(B) -
determinar a relação entre a temperatura e a pressão atmosférica
(C) -
estimar o consumo de combustível de um carro com base na distância percorrida
(D) -
analisar a relação entre o número de horas estudadas e a nota em uma prova
(E) -
descrever a relação entre a cor do cabelo e a inteligência
Explicação
A modelagem linear assume que existe uma relação linear entre duas variáveis, o que significa que os pontos de dados no gráfico formam uma linha reta. no entanto, a relação entre a cor do cabelo e a inteligência não é linear. não há evidências científicas que sugiram que pessoas com uma determinada cor de cabelo sejam mais ou menos inteligentes do que pessoas com outras cores de cabelo.
Análise das alternativas
Nas demais alternativas, a modelagem linear é apropriada porque assume-se que existe uma relação linear entre as variáveis:
- (a): a altura de uma criança tende a aumentar linearmente com a idade.
- (b): a pressão atmosférica tende a diminuir linearmente com o aumento da temperatura.
- (c): o consumo de combustível de um carro tende a aumentar linearmente com a distância percorrida.
- (d): a nota em uma prova tende a aumentar linearmente com o número de horas estudadas.
Conclusão
A modelagem linear é uma ferramenta útil para analisar e descrever relações entre variáveis numéricas. no entanto, é importante lembrar que ela só é apropriada quando existe uma relação linear entre as variáveis.