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 = -0.4 * peso + 33
Esto significa que, en promedio, por cada kilogramo extra de peso, un corredor pierde -0.4 posiciones en el resultado.
Tanner
1
70 kgHayles
1
80 kgNewton
1
69 kgSweet
2
69 kgGates
2
71 kgAndersen
3
71 kgGeorge
4
61 kgGono
5
69 kgWhite
5
72 kgDvorščík
6
68 kgLipták
6
68 kgValach
6
75 kgCalcagni
8
65 kgMitchell
9
70 kgGreen
10
75 kgLandry
10
77 kgWohlberg
10
63 kgGrabsch
11
81 kgFujita
16
58 kgSuzuki
16
60 kgEspiritu
17
56 kgde Groot
18
65 kgTang
19
71 kg
1
70 kgHayles
1
80 kgNewton
1
69 kgSweet
2
69 kgGates
2
71 kgAndersen
3
71 kgGeorge
4
61 kgGono
5
69 kgWhite
5
72 kgDvorščík
6
68 kgLipták
6
68 kgValach
6
75 kgCalcagni
8
65 kgMitchell
9
70 kgGreen
10
75 kgLandry
10
77 kgWohlberg
10
63 kgGrabsch
11
81 kgFujita
16
58 kgSuzuki
16
60 kgEspiritu
17
56 kgde Groot
18
65 kgTang
19
71 kg
Weight (KG) →
Result →
81
56
1
19
| # | Corredor | Peso (kg) |
|---|---|---|
| 1 | TANNER John | 70 |
| 1 | HAYLES Robert | 80 |
| 1 | NEWTON Christopher | 69 |
| 2 | SWEET Jay | 69 |
| 2 | GATES Nick | 71 |
| 3 | ANDERSEN Christian | 71 |
| 4 | GEORGE David | 61 |
| 5 | GONO Marcel | 69 |
| 5 | WHITE Matthew | 72 |
| 6 | DVORŠČÍK Milan | 68 |
| 6 | LIPTÁK Miroslav | 68 |
| 6 | VALACH Ján | 75 |
| 8 | CALCAGNI Patrick | 65 |
| 9 | MITCHELL Glen | 70 |
| 10 | GREEN Roland | 75 |
| 10 | LANDRY Jacques | 77 |
| 10 | WOHLBERG Eric | 63 |
| 11 | GRABSCH Ralf | 81 |
| 16 | FUJITA Kozo | 58 |
| 16 | SUZUKI Shinri | 60 |
| 17 | ESPIRITU Victor | 56 |
| 18 | DE GROOT Bram | 65 |
| 19 | TANG Xuezhong | 71 |