Línea de regresión entre peso y resultado
Con el análisis de regresión podemos verificar si existe una relación entre una variable dependiente (resultado) y una variable independiente. En esta estadística, se investiga la relación entre el peso de un corredor y su resultado.
La fórmula de la línea de regresión para los corredores en el resultado es la siguiente:
La fórmula de la línea de regresión para los corredores en el resultado es la siguiente:
resultado = -1.4 * peso + 138
Esto significa que, en promedio, por cada kilogramo extra de peso, un corredor pierde -1.4 posiciones en el resultado.
Sweet
1
69 kgMitchell
2
70 kgHayles
5
80 kgAndersen
7
71 kgTanner
10
70 kgGrabsch
19
81 kgde Groot
22
65 kgNewton
37
69 kgGeorge
46
61 kgGono
47
69 kgGreen
48
75 kgWohlberg
49
63 kgCalcagni
62
65 kgWhite
63
72 kgTang
64
71 kgEspiritu
67
56 kgValach
70
75 kgDvorščík
74
68 kgLandry
76
77 kgFujita
86
58 kg
1
69 kgMitchell
2
70 kgHayles
5
80 kgAndersen
7
71 kgTanner
10
70 kgGrabsch
19
81 kgde Groot
22
65 kgNewton
37
69 kgGeorge
46
61 kgGono
47
69 kgGreen
48
75 kgWohlberg
49
63 kgCalcagni
62
65 kgWhite
63
72 kgTang
64
71 kgEspiritu
67
56 kgValach
70
75 kgDvorščík
74
68 kgLandry
76
77 kgFujita
86
58 kg
Weight (KG) →
Result →
81
56
1
86
# | Corredor | Peso (kg) |
---|---|---|
1 | SWEET Jay | 69 |
2 | MITCHELL Glen | 70 |
5 | HAYLES Robert | 80 |
7 | ANDERSEN Christian | 71 |
10 | TANNER John | 70 |
19 | GRABSCH Ralf | 81 |
22 | DE GROOT Bram | 65 |
37 | NEWTON Christopher | 69 |
46 | GEORGE David | 61 |
47 | GONO Marcel | 69 |
48 | GREEN Roland | 75 |
49 | WOHLBERG Eric | 63 |
62 | CALCAGNI Patrick | 65 |
63 | WHITE Matthew | 72 |
64 | TANG Xuezhong | 71 |
67 | ESPIRITU Victor | 56 |
70 | VALACH Ján | 75 |
74 | DVORŠČÍK Milan | 68 |
76 | LANDRY Jacques | 77 |
86 | FUJITA Kozo | 58 |