Em qual das seguintes situações é mais apropriado utilizar uma reta de regressão para analisar os dados?
(A) -
prever o número de vendas com base no investimento em publicidade.
(B) -
categorizar pacientes com base em seus sintomas.
(C) -
identificar os outliers em um conjunto de dados.
(D) -
compactar um conjunto de dados grande sem perda significativa de informações.
(E) -
gerar números aleatórios para uma simulação.
Explicação
Uma reta de regressão é uma ferramenta estatística usada para modelar a relação linear entre duas variáveis numéricas. ela pode ser usada para prever o valor de uma variável (variável dependente) com base no valor de outra variável (variável independente). no caso do exemplo, a reta de regressão pode ser usada para prever o número de vendas (variável dependente) com base no investimento em publicidade (variável independente).
Análise das alternativas
As demais alternativas não são situações apropriadas para utilizar uma reta de regressão:
- (b): categorizar pacientes com base em seus sintomas requer técnicas de classificação, não modelagem linear.
- (c): identificar outliers em um conjunto de dados requer métodos específicos de detecção de outliers.
- (d): compactar um conjunto de dados grande sem perda significativa de informações requer técnicas de compressão de dados.
- (e): gerar números aleatórios para uma simulação requer algoritmos de geração de números aleatórios.
Conclusão
A reta de regressão é uma ferramenta poderosa para analisar e modelar relações lineares entre duas variáveis numéricas. ela pode ser usada para prever valores, identificar tendências e tomar decisões com base em dados.