Pedro Luiz de Oliveira Costa Neto - Estatística (2002, Editora Blucher) - libgen.lc

178

y(kg)

100

90

80

70

60

50

j

• 1''

150

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO

Figura 8. 1 Diagrama de dispersão para os dados da Tab. 8. 1.

◄r

" 1,

l..<h.

' ◄t- '

◄J- ' ka

À,.

◄r 1J-◄~

• l: ~?
  160 170

x(cm)

180 190

Caso o número de pontos seja grande, podemos dividir os intervalos de variação de X
e Y em classes e construir um histograma bidimensional. Ilustraremos esse caso através de
um segundo exemplo. Suponhamos que os pares a seguir representem as notas, dadas com
a precisão de meio ponto, de cinqüenta alunos de uma turma, obtidas respectivamente na
primeira prova de Cálculo e na primeira prova de Estatística.

(4,0; 6,5), (3,5; 9,0), (4,0; 6,0), (7,0; 9,5), (2,5; 5,5),

(3,0; 6,5), (4,0; 7,0), (1,0; 4,5), (2,0; 4,5), (4,5; 4,0),

(3,5; 3,5), (7,0; 7,0), (5,0; 5,5), (4,0; 3,0), (3,5; 5,5),

(7,5; 8,0), (2,5; 4,5), (5,5; 4,5), (3,0; 5,0), (2,0; 6,5),

(4,0; 8,0), (4,0; 5,0), (6,0; 6,5), (3,0; 3,0), (2,0; 4,5),

(1,5; 2,5), (4,5; 5,5), (2,5; 3,5), (2,0; 3,0), (9,0; 5,5),

(5,5; 5,5), (3,0; 6,0), (3,0; 5,0), (6,0; 4,5), (5,5; 7,5),

(0,5; 3,0), (3,5; 4,5), (6,0; 7,0), (5,5; 7,5), (3,0; 4,5),

(5,0; 8,5), (14,0; 6,0), (4,5; 5,0), (2,0; 4,0), (3,5; 6,0),

(5,5; 8,0), (4,0; 4,5), (2,0; 5,0), (7,5; 6,0), (5,5; 9,0).

O diagrama de dispersão é mostrado na Fig. 8.2, em que os valores x indicam a nota de

Cálculo e os valores y, a nota de Estatística. Sendo o conjunto de valores razoavelmente

grande, vamos considerá~lo agrupado em classes de amplitude 1,5 quanto a ambas as
variáveis, conforme indicado no próprio diagrama.

Podemos, então, utilizando o agrupamento feito, construir o histograma bidimensional
mostrado na Fig. 8.3, onde os volumes dos paralelepípedos são proporcionais às freqüências.