Unit 6, Lesson 7
Observemos más patrones en diagramas de dispersión
Grado 8
7.1
Warm-up
Observa y pregúntate: Diagrama de dispersión no lineal
¿Qué observas? ¿Qué te preguntas?
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¿Qué observas? ¿Qué te preguntas?
Tu profesor les dará varias tarjetas. Cada tarjeta tiene un diagrama de dispersión.
Encuentra grupos de 2 o 3 diagramas de dispersión que tengan algo en común que los demás no tengan. ¿Qué tienen en común?
Plot A, points start at 0 comma 40 and trend down and to the right.
Plot B has 2 sets of points, 1 starts near the origin and trends up and to the right. The second starts near 3 comma 25 and trends up and to the right.
Plot C has 2 sets of points, 1 starts near the origin and trends up and to the right. The second starts near the origin and trends down and to the right
Plot D points starts near 0 comma 40 and trends down and to the right toward 24 negative 20, but there are no points between x = 6 and x = 12.
A veces un diagrama de dispersión muestra una asociación que no es lineal:
En este diagrama de dispersión, los datos muestran inicialmente una tendencia negativa y luego una tendencia positiva. Debido a que las variables parecen estar asociadas, pero no de forma lineal, a esto lo llamamos asociación no lineal. En grados posteriores, estudiarás funciones que pueden ser modelos de asociaciones no lineales.
A veces en un diagrama de dispersión podemos ver grupos separados de puntos.
A scatterplot with two groups of points. The first begins near the origin and trends up and to the right toward 8 comma 13. Second group begins near 3 comma 25 and trends up and right toward 9 comma 45.
A scatterplot with two groups of points. The first begins near the origin and trends up and to the right toward 8 comma 13. Second group begins near 3 comma 25 and trends up and right toward 9 comma 45. Each group is circled.
A estos grupos separados de puntos los llamamos “agrupamientos”. Los agrupamientos usualmente aparecen cuando hay varios patrones en los datos. Puede haber subgrupos dentro del conjunto de datos general que afecten a las variables.