Por meio do diagrama de dispersão podemos ter noção qual o melhor tipo de ajustamento aos dados uma função. Por exemplo, se o diagrama de dispersão sugerir uma reta crescente, os pontos ficarão dispersos em relação a uma reta e, nesse caso, quanto menores as discrepâncias entre os pontos observados e os da reta sugerida, menor será o erro de ajustamento. Se todos os pontos cairem sobre uma reta crescente, isso implica dizer que: a reta ajustada é imperfeita a reta ajustada tem erros a reta ajustada aos pontos é perfeita, sem quaisquer erros a reta ajustada tem pequenos erros Não há ajuste a uma reta
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De fato, é bastante interessante observarmos os diagramas de dispersão para que se possa compreender de fato como uma determinada função ou dados obtidos se comportam para que sejam aproximados por determinada função.
Assim, é preciso ter uma avaliação estatística dos dados para saber a aproximação adequada a ser feita para que se possa descrever aquele conjunto de informações da melhor maneira possível.
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Resposta:
a reta ajustada aos pontos é perfeita, sem quaisquer erros
Explicação:
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