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Interpretação da regressão de um cálculo de computador

Denise quer saber se os alunos que consomem mais cafeína tendem a estudar mais também. Ela selecionou aleatoriamente 20 alunos de sua escola e registrou seu consumo de cafeína (mg) e o número de horas que eles dedicaram ao estudo. Um diagrama de dispersão dos dados mostrou uma relação linear.
Esse é o resultado de um computador de uma análise de regressão de mínimos quadrados sobre os dados:
PreditorCoef.Coef. SETP
Constante2, comma, 5440, comma, 13418, comma, 9550, comma, 000
Cafeína (mg)0, comma, 1640, comma, 0572, comma, 8620, comma, 005
S, equals, 1, comma, 532, start text, R, ², end text, equals, 60, comma, 032, percent, start text, R, ², left parenthesis, a, d, j, right parenthesis, end text, equals, 58, comma, 621, percent
Questão 1
Qual é a equação da reta de regressão de mínimos quadrados?
PreditorCoef.Coef. SETP
Constante2, comma, 5440, comma, 13418, comma, 9550, comma, 000
Cafeína (mg)0, comma, 1640, comma, 0572, comma, 8620, comma, 005
S, equals, 1, comma, 532, start text, R, ², end text, equals, 60, comma, 032, percent, start text, R, ², left parenthesis, a, d, j, right parenthesis, end text, equals, 58, comma, 621, percent
Escolha 1 resposta:

Questão 2
Qual afirmação sobre o coeficiente angular é verdadeira?
PreditorCoef.Coef. SETP
Constante2, comma, 5440, comma, 13418, comma, 9550, comma, 000
Cafeína (mg)0, comma, 1640, comma, 0572, comma, 8620, comma, 005
S, equals, 1, comma, 532, start text, R, ², end text, equals, 60, comma, 032, percent, start text, R, ², left parenthesis, a, d, j, right parenthesis, end text, equals, 58, comma, 621, percent
Escolha 1 resposta:

Questão 3
Qual declaração sobre a interceptação em y é verdadeira?
PreditorCoef.Coef. SETP
Constante2, comma, 5440, comma, 13418, comma, 9550, comma, 000
Cafeína (mg)0, comma, 1640, comma, 0572, comma, 8620, comma, 005
S, equals, 1, comma, 532, start text, R, ², end text, equals, 60, comma, 032, percent, start text, R, ², left parenthesis, a, d, j, right parenthesis, end text, equals, 58, comma, 621, percent
Escolha 1 resposta:

Questão 4
Qual é a dimensão do erro típico de previsão quando usamos esse modelo para prever o tempo de estudo a partir do consumo de cafeína?
PreditorCoef.Coef. SETP
Constante2, comma, 5440, comma, 13418, comma, 9550, comma, 000
Cafeína (mg)0, comma, 1640, comma, 0572, comma, 8620, comma, 005
S, equals, 1, comma, 532, start text, R, ², end text, equals, 60, comma, 032, percent, start text, R, ², left parenthesis, a, d, j, right parenthesis, end text, equals, 58, comma, 621, percent
Escolha 1 resposta:

Questão 5
Aproximadamente qual porcentagem da variação do tempo de estudo pode ser explicada pela regressão no consumo de cafeína?
PreditorCoef.Coef. SETP
Constante2, comma, 5440, comma, 13418, comma, 9550, comma, 000
Cafeína (mg)0, comma, 1640, comma, 0572, comma, 8620, comma, 005
S, equals, 1, comma, 532, start text, R, ², end text, equals, 60, comma, 032, percent, start text, R, ², left parenthesis, a, d, j, right parenthesis, end text, equals, 58, comma, 621, percent
Escolha 1 resposta:

Questão 6
Com base nesses dados, podemos concluir que consumir mais cafeína fará alguém estudar mais?
Escolha 1 resposta:

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