Unit 6, Lesson 5
Tendencias en diagramas de dispersión
Grado 8
5.1
Warm-up
Cuáles tres van juntos: Diagramas de dispersión
¿Cuáles tres van juntos? ¿Por qué van juntos?
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¿Cuáles tres van juntos? ¿Por qué van juntos?
Tu profesor te va a entregar una tira de pasta y una regla.
Estas son dos copias del mismo diagrama de dispersión. Ensaya dibujar rectas que se ajusten a los datos. Dibuja la recta que creas que mejor se ajusta a los datos. Compárala con la de un compañero.
A scatterplot of 20 data values. The horizontal axis has the numbers 0 through 12, in increments of 3, indicated. The vertical axis has the numbers 0 through 40, in increments of 10, indicated. The graph shows the trend of the 20 data points moving linearly downward and to the right. The approximate coordinates of the points are as follows: 1 comma 38. 1 point 5 comma 35. 2 point 3 comma 33. 2 point 5 comma 31 point 5. 3 point 2 comma 32. 4 comma 31. 4 point 4 comma 27. 4 point 5 comma 25. 5 point 8 comma 26. 6 comma 26. 6 comma 22. 6 point 3 comma 18. 7 point 5 comma 14. 7 point 6 comma 21. 8 point 5 comma 17. 9 comma 14. 9 point 3 comma 8. 9 point 5 comma 12. 10 point 4 comma 4. 10 point 5 comma 7.
A scatterplot of 20 data values. The horizontal axis has the numbers 0 through 12, in increments of 3, indicated. The vertical axis has the numbers 0 through 40, in increments of 10, indicated. The graph shows the trend of the 20 data points moving linearly downward and to the right. The approximate coordinates of the points are as follows: 1 comma 38. 1 point 5 comma 35. 2 point 3 comma 33. 2 point 5 comma 31 point 5. 3 point 2 comma 32. 4 comma 31. 4 point 4 comma 27. 4 point 5 comma 25. 5 point 8 comma 26. 6 comma 26. 6 comma 22. 6 point 3 comma 18. 7 point 5 comma 14. 7 point 6 comma 21. 8 point 5 comma 17. 9 comma 14. 9 point 3 comma 8. 9 point 5 comma 12. 10 point 4 comma 4. 10 point 5 comma 7.
Estas son dos copias de otro diagrama de dispersión. Ensaya dibujar rectas que se ajusten a los datos. Dibuja la recta que creas que mejor se ajusta a los datos. Compárala con la de un compañero.
A scatterplot of 20 data points. The horizontal axis has the numbers 0 through 12, in increments of 3, indicated. The vertical axis has the numbers 0 through 40, in increments of 10, indicated. The graph shows the trend of the 20 data points moving linearly upward and to the right. The approximate coordinates of the points are as follows: 1 point 5 comma 1. 2 comma 5. 3 comma 1. 3 comma 7. 3 comma 8. 4 comma 4. 4 point 4 comma 7.5. 4 point 6 comma 10. 5 comma 2. 5 point 5 comma 13. 6 point 2 comma 22. 7 point 4 comma 18. 7 point 5 comma 11. 7 point 5 comma 9. 8 point 8 comma 29. 8 point 9 comma 13. 9 point 1 comma 33. 9 point 7 comma 28. 10 comma 16. 10 comma 17.
A scatterplot of 20 data points. The horizontal axis has the numbers 0 through 12, in increments of 3, indicated. The vertical axis has the numbers 0 through 40, in increments of 10, indicated. The graph shows the trend of the 20 data points moving linearly upward and to the right. The approximate coordinates of the points are as follows: 1 point 5 comma 1. 2 comma 5. 3 comma 1. 3 comma 7. 3 comma 8. 4 comma 4. 4 point 4 comma 7.5. 4 point 6 comma 10. 5 comma 2. 5 point 5 comma 13. 6 point 2 comma 22. 7 point 4 comma 18. 7 point 5 comma 11. 7 point 5 comma 9. 8 point 8 comma 29. 8 point 9 comma 13. 9 point 1 comma 33. 9 point 7 comma 28. 10 comma 16. 10 comma 17.
Los dos diagramas de dispersión muestran el año y el precio de los mismos 13 automóviles usados, pero cada uno tiene un modelo diferente para la relación entre año y precio.
¿Para cuántos automóviles el modelo hace una buena predicción del precio?
¿Para cuántos automóviles el modelo subestima el precio?
¿Para cuántos automóviles el modelo sobrestima el precio?
¿Para cuántos automóviles el modelo hace una buena predicción del precio?
¿Para cuántos automóviles el modelo subestima el precio?
¿Para cuántos automóviles el modelo sobrestima el precio?
¿Esta recta se ajusta bien a los datos? Explica tu razonamiento.
Dibuja una recta que se ajuste mejor a los datos.
¿Esta recta se ajusta bien a los datos? Explica tu razonamiento.
A scatterplot. Horizontal, from 0 to 100 by 25’s. Vertical, from 0 to 200, by 50’s. 20 data points, clustered in two groups of 10. Line drawn, left cluster above line, right cluster below line. Line trends upward and right.
Dibuja una recta que se ajuste mejor a los datos.
Cuando una función lineal se ajusta bien a los datos, decimos que hay una “asociación lineal” entre las variables. Un ejemplo es la relación entre altura y peso de 25 perros con la gráfica de la función lineal que se muestra en el diagrama de dispersión.
Decimos que existe una asociación positiva entre la altura y el peso de los perros porque saber el valor de una variable ayuda a predecir el valor de la otra variable, y cuando una variable aumenta, la otra tiende a aumentar también.
¿Cuál asociación crees que hay entre el peso de un automóvil y su eficiencia de combustible?
Decimos que existe una asociación negativa entre la eficiencia del combustible y el peso de un automóvil porque saber el valor de una variable ayuda a predecir el valor de la otra variable, y cuando una variable aumenta, la otra tiende a disminuir.
Una asociación negativa es una relación entre 2 cantidades en la cual una tiende a disminuir cuando la otra aumenta. En un diagrama de dispersión, los puntos de datos tienden a agruparse alrededor de una recta con pendiente negativa.
Este diagrama de dispersión muestra una asociación negativa entre el precio de un libro y el número de libros vendidos.
Una asociación positiva es una relación entre 2 cantidades en la cual una tiende a aumentar cuando la otra aumenta. En un diagrama de dispersión, los puntos de datos tienden a agruparse alrededor de una recta con pendiente positiva.
Este diagrama de dispersión muestra una asociación positiva entre la altura del perro y el peso del perro.
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