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1) Conceito de Diagrama de Dispersão
Um diagrama de dispersão é um gráfico utilizado para exibir a relação entre duas variáveis quantitativas. Cada ponto no gráfico representa um par de valores, com um eixo representando uma variável (geralmente o eixo x) e o outro eixo representando a segunda variável (geralmente o eixo y). O diagrama de dispersão é útil para identificar padrões, tendências e possíveis relações entre as variáveis, como correlação ou dependência.
2) Conceito de Correlação
Correlação refere-se à medida estatística que indica a força e a direção da relação linear entre duas variáveis. O coeficiente de correlação, representado geralmente por r, que pode variar de -1 a 1:
r=1: Correlação linear positiva perfeita.
r=−1: Correlação linear negativa perfeita.
r=0: Não há correlação linear.
A correlação é importante para entender como as variáveis se comportam juntas, mas não implica causalidade.
3) Conceito de Regressão Linear Simples
A regressão linear simples é um modelo estatístico usado para descrever a relação entre duas variáveis, uma dependente (y) e uma independente (x). A ideia é ajustar uma reta que melhor descreva essa relação, minimizando os erros. A regressão linear simples é importante porque permite prever valores de y com base em valores de x, além de fornecer uma estimativa da relação entre as variáveis.
4) Estudo de Caso: Correlação entre Nível de Renda e Geração de Resíduos Sólidos Urbanos
O aumento da geração de resíduos sólidos urbanos é um desafio crescente em cidades e áreas urbanas. Muitos estudos apontam que há uma relação entre o nível de renda da população e a quantidade de resíduos gerados. Populações com rendas mais altas tendem a gerar mais resíduos devido ao maior consumo de produtos e serviços, enquanto populações com renda mais baixa tendem a consumir menos e, portanto, gerar menos resíduos.
a) Estudo de Caso:
Imagine um estudo que avalie a correlação entre o nível de renda de diferentes bairros de uma cidade e a quantidade de resíduos sólidos gerados nesses bairros. Neste caso, o nível de renda seria a variável independente (x) e a quantidade de resíduos sólidos gerados seria a variável dependente (y).
b) Coleta de Dados: Dados de renda média mensal por habitante em diferentes bairros são coletados, assim como a quantidade média de resíduos sólidos gerados por habitante.
c) Diagrama de Dispersão: Ao traçar um diagrama de dispersão com os dados, pode-se observar uma tendência: bairros com maior renda tendem a gerar mais resíduos sólidos per capita.
d) Correlação: Calcula-se o coeficiente de correlação (r). Se, por exemplo, r=0,75, isso indicaria uma correlação positiva moderada a forte entre a renda e a geração de resíduos. Isso sugere que conforme a renda aumenta, a geração de resíduos sólidos também tende a aumentar.
e) Regressão Linear Simples: Aplicando a regressão linear simples, obtém-se uma equação que descreve essa relação, por exemplo: y = 0,5x + 10, onde:
y é a quantidade de resíduos sólidos gerados (kg/habitante) e
x é a renda média mensal (em mil reais).
Isso significa que para cada aumento de 1.000 reais na renda média mensal, a quantidade de resíduos gerados aumenta em 0,5 kg por habitante.
Conclusão:
A análise de correlação e regressão linear simples entre nível de renda e geração de resíduos sólidos urbanos permite identificar uma relação positiva, o que pode ajudar gestores públicos a planejar estratégias de gestão de resíduos mais eficazes, considerando a dinâmica econômica da população.
Participe do grupo "📊 Estatística para leigos" no LinkedIn: www.linkedin.com/groups/10015450
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