Exame Matemática B 2024 (1.ª Fase): Regressão Linear e Produção de Mel

Resolução e análise da questão de regressão linear (y sobre x) do Exame de Matemática B de 2024, utilizando dados do INE.

Matemática BRegressão LinearEquação da Reta de RegressãoEstatísticaExame 2024INEProdução de Mel
Informações do Exame

Ano Escolar: 11º Ano

Disciplina: Matemática B (735)

Ano: 2024

Fase: 1.ª Fase

Pergunta nº: 4

Pergunta (4)
A tabela seguinte foi elaborada com base em dados recolhidos no portal do Instituto Nacional de Estatística e apresenta o número de colmeias e cortiços povoados em Portugal, em milhares, e a respetiva produção de mel, em toneladas, para alguns anos, entre 1989 e 2009.
AnoN.
º de colmeias e cortiços povoados (em milhares)
Produção de mel (em toneladas)
19893663280
19932954196
19952443600
19972393690
19992854465
20032287310
20051885686
20071646908
20091966919

Com base nos dados da tabela, obteve-se um modelo de regressão linear, de y sobre x , em que x representa o número de colmeias e cortiços povoados, em milhares, e y representa a produção de mel, em toneladas.
Considere a seguinte afirmação:
«No ano de 2016, foram contabilizados 179 milhares de colmeias e cortiços povoados, e a produção de mel atingiu 14 246 toneladas, pelo que o valor da produção de mel foi cerca de 2,2 vezes maior do que o valor estimado pelo modelo de regressão linear.
»
Justifique que esta afirmação é verdadeira.
Na sua resposta, apresente os valores dos parâmetros da equação da reta de regressão linear de y sobre x , arredondados às centésimas.
Critério de Classificação
Identificar as listas introduzidas na calculadora (por exemplo, "lista 1: colmeias e cortiços; lista 2: produção de mel") 1 ponto Apresentar os parâmetros da equação da reta de regressão (-18,78 e 9718,29) (3 + 3) 6 pontos Identificar x com 179 4 pontos Obter o valor estimado pelo modelo de regressão linear 3 pontos Concluir que a afirmação é verdadeira 4 pontos
Matéria Associada
Estatística; Regressão Linear; Modelos Matemáticos
Resumo Pedagógico
Treinar a determinação e aplicação dos parâmetros da reta de regressão linear para justificar afirmações baseadas em dados históricos.

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