Qual das seguintes afirmações sobre o uso de retas de regressão em análise de dados está correta?
(A) -
a reta de regressão sempre representa a relação exata entre as variáveis.
(B) -
a reta de regressão pode ser usada para prever valores de uma variável com base em valores conhecidos da outra variável.
(C) -
a reta de regressão sempre passa por todos os pontos de dados.
(D) -
a reta de regressão é sempre uma linha reta.
(E) -
a reta de regressão não é afetada por outliers.
Dica
- use retas de regressão apenas para dados que exibem uma relação linear.
- esteja ciente de que os valores previstos obtidos a partir de uma reta de regressão são apenas aproximações.
- verifique se há outliers nos dados e considere removê-los antes de ajustar uma reta de regressão.
Explicação
Uma reta de regressão é uma linha que descreve a relação linear entre duas variáveis numéricas. ela pode ser usada para prever valores de uma variável com base em valores conhecidos da outra variável.
Análise das alternativas
As demais alternativas estão incorretas:
- (a): a reta de regressão não representa necessariamente a relação exata entre as variáveis, mas sim uma aproximação.
- (c): a reta de regressão não precisa passar por todos os pontos de dados, mas deve minimizar a distância vertical entre a reta e os pontos.
- (d): a reta de regressão pode ser uma linha reta ou uma curva, dependendo da relação entre as variáveis.
- (e): a reta de regressão pode ser afetada por outliers, que são pontos de dados que se desviam significativamente da tendência geral.
Conclusão
As retas de regressão são ferramentas valiosas para analisar e interpretar conjuntos de dados. elas permitem que os pesquisadores identifiquem tendências e façam previsões com base em dados observacionais.