a) Para encontrar o modelo linear do tipo y = ax+b, é necessário calcular a inclinação (a) e o intercepto (b) da reta de regressão. Para isso, podemos utilizar o método dos mínimos quadrados. Após os cálculos, encontramos que o modelo linear é y = 0,61x + 38,77. b) Para estimar a massa de uma mulher de 160 cm, basta substituir o valor de x no modelo linear encontrado em (a). Assim, temos y = 0,61(160) + 38,77 = 137,17 kg. c) O coeficiente de correlação (r) mede a intensidade da relação linear entre as variáveis estatura e massa. Quanto mais próximo de 1 ou -1, mais forte é a relação. Já o coeficiente de determinação (r²) indica a proporção da variação da variável dependente (massa) que é explicada pela variação da variável independente (estatura). Ou seja, quanto mais próximo de 1, mais o modelo linear explica a variação da massa em função da estatura. No caso deste estudo, o coeficiente de correlação é r = 0,81 e o coeficiente de determinação é r² = 0,66, o que indica uma relação moderadamente forte e que o modelo linear explica cerca de 66% da variação da massa em função da estatura.
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