Qual das seguintes situações representa uma relação linear entre as variáveis x e y?

(A) - 
 o número de livros lidos por um aluno em uma semana é diretamente proporcional ao número de horas que ele passa lendo.
(B) - 
 o peso de uma pessoa é inversamente proporcional à sua altura.
(C) - 
 o número de curtidas em uma postagem nas redes sociais cresce exponencialmente com o tempo.
(D) - 
 a distância percorrida por um carro é diretamente proporcional ao seu consumo de combustível.
(E) - 
 a temperatura de um líquido aumenta linearmente com a quantidade de calor adicionada.

Explicação

Uma relação linear é uma relação na qual a variável dependente (y) varia proporcionalmente à variável independente (x). isso significa que quando x aumenta, y também aumenta (ou diminui) a uma taxa constante.

na alternativa (a), o número de livros lidos (y) é diretamente proporcional ao número de horas de leitura (x). isso significa que, quanto mais horas uma pessoa passa lendo, mais livros ela lê. esta é uma relação linear porque a taxa na qual y aumenta (o número de livros lidos) é constante em relação a x (o número de horas de leitura).

Análise das alternativas

As outras alternativas não representam relações lineares:

  • (b): uma relação inversamente proporcional é uma relação na qual y varia inversamente a x. isso significa que quando x aumenta, y diminui (e vice-versa).
  • (c): uma relação exponencial é uma relação na qual y varia exponencialmente com x. isso significa que y aumenta (ou diminui) a uma taxa cada vez maior em relação a x.
  • (d): embora a distância percorrida (y) seja diretamente proporcional ao consumo de combustível (x), esta não é uma relação linear porque a taxa de aumento de y não é constante em relação a x.
  • (e): embora a temperatura (y) aumente linearmente com a quantidade de calor adicionada (x), esta não é uma relação linear porque y não é uma variável numérica no contexto fornecido.

Conclusão

Compreender as diferentes formas de relações entre variáveis é essencial para analisar e interpretar dados com precisão. as relações lineares são particularmente importantes porque permitem que os dados sejam modelados usando equações lineares, o que pode ser útil para fazer previsões e tirar conclusões.