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12-13.
  1. Marissa quiere comprender los posibles efectos del clima sobre la cantidad de visitantes de un parque de diversiones, así que estudió una asociación lineal entre la cantidad de visitantes del parque y la temperatura. Marissa creó el diagrama de valor residual de la derecha. Homework Help ✎

    1. ¿Es adecuado usar un modelo lineal? ¿Por qué sí o por qué no?

    2. Puedes ver los datos a continuación. Marissa redondeó la cantidad de personas hasta la centena más cercana. Crea un diagrama de dispersión de los datos. ¿Qué tipo de modelo representa mejor los datos de Marissa? ¿Por qué?

      Temperatura
      (˚F)

      71

      73

      78

      83

      91

      92

      73

      88

      95

      94

      Total:
      838

      Visitantes
      (miles)

      8.6

      13

      21.6

      25.9

      23.8

      25.9

      17.3

      25.9

      17.3

      21.6

      Total:
      200.9

    3. Crea un modelo cuadrático que se ajuste a los datos. ¿Cuántos visitantes predices que habrá un día de 95 °F en función de tu modelo? Usa un nivel de precisión adecuado.

El diagrama de valor residual muestra claramente una forma de U. Hubiera sido mejor un modelo de regresión curvo.

a= -0.083t²+ 14.2t - 579, donde a es la cantidad de visitantes al parque (en miles de personas) y t es la temperatura (ºF) alta del día. 20,900 personas, redondeado a la centena (100 personas) más cercana.