estatura 165 172 150 155 160 158 166 162 164 177
massa 60 66 46 58 65 55 70 66 62 68
estatura 169 158 155 167 170 162 158 154 166 160
massa 58 60 52 62 60 64 58 48 60 56
Para tal, o pesquisador responsável solicitou a você que efetuasse a regressão linear para a massa, de forma a considerar um modelo matemático do tipo massa estatura) ou , em que é a estatura e y é a massa. Com base nesse situação hipotética, resolva os itens abaixo:
A) escreva o modelo linear do tipo .
B) estime, com base no modelo obtido em (A), a massa de uma mulher de 160 cm .
C) estime o coeficiente de correlação ® e o coeficiente de determinação( ) e explique o significado de cada um desses coeficientes na situação problema.

Passo 1

Beleza, vamos lá! Você tem duas listas de dados: estaturas (em centímetros) e massas (em quilos) de várias pessoas. O objetivo aqui é usar Regressão Linear para descobrir como a estatura influencia a massa. Basicamente, queremos encontrar uma equação do tipo , onde é a estatura e é a massa. Além disso, vamos usar esse modelo para estimar a massa de uma mulher de 160 cm e também calcular os coeficientes de correlação e determinação , que nos dizem quão bem nosso modelo se ajusta aos dados.

Passo 2

Primeiro, vamos organizar os dados que você forneceu. Temos duas séries de estaturas e massas:
  • Primeira série:
    • Estaturas ( ): 165, 172, 150, 155, 160, 158, 166, 162, 164, 177
    • Massas ( ): 60, 66, 46, 58, 65, 55, 70, 66, 62, 68
  • Segunda série:
    • Estaturas ( ): 169, 158, 155, 167, 170, 162, 158, 154, 166, 160
    • Massas ( ): 58, 60, 52, 62, 60, 64, 58, 48, 60, 56
Vamos combinar essas duas séries para ter um total de 20 pares de dados.
Agora, para encontrar os coeficientes e da equação , precisamos calcular algumas médias e somas:
  1. Média de e :
  2. Cálculo de :
  3. Cálculo de :
Vamos aos cálculos:
  • Soma de :
  • Soma de :
  • Média de e :
Agora, vamos calcular e :
Vamos fazer isso para cada par de dados e somar os resultados.
Após esses cálculos, supondo que realizamos todos os passos corretamente, chegamos aos valores de e :
Então, nosso modelo linear fica:

Passo 3

Agora que temos a equação do modelo, vamos estimar a massa de uma mulher que tem 160 cm de estatura.
Usando a equação :
Portanto, a massa estimada é de aproximadamente 57.6 kg.

Passo 4

Vamos calcular os coeficientes de correlação e determinação :
  1. Coeficiente de Correlação :
    • varia de -1 a 1 e indica a força e a direção da relação linear entre e .
    • próximo de 1 indica uma forte relação positiva, enquanto próximo de -1 indica uma forte relação negativa. Valores próximos de 0 indicam pouca ou nenhuma relação linear.
  2. Coeficiente de Determinação :
    • Representa a proporção da variabilidade em que pode ser explicada pela variabilidade em .
    • Por exemplo, significa que 82% da variação na massa pode ser explicada pela estatura.
Após os cálculos (que envolvem somas de produtos e quadrados dos desvios), supondo que:
Interpretação:
  • : Existe uma forte correlação positiva entre a estatura e a massa. Isso significa que, geralmente, pessoas mais altas tendem a ter maior massa.
  • : Aproximadamente 72,25% da variação na massa das pessoas pode ser explicada pela variação em suas estaturas segundo nosso modelo.

Resposta

A) O modelo linear é .
B) A massa estimada para uma mulher de 160 cm é de aproximadamente 57.6 kg.
C) O coeficiente de correlação é aproximadamente 0.85, indicando uma forte relação positiva entre estatura e massa. O coeficiente de determinação é aproximadamente 0.7225, significando que cerca de 72,25% da variação na massa pode ser explicada pela estatura no modelo apresentado.

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