Instruções: Construa 4 diagramas de dispersão que relacionem a variável dependente (Consumo de Energia) com as seguintes variáveis independentes: Metragem quadrada; Número de ocupantes; Eletrodomésticos usados; e Temperatura média. Calcule o coeficiente de correlação para cada diagrama. Com base nos gráficos e nos coeficientes de correlação, qual é a melhor variável preditora? Justifique sua escolha. Ajuste uma reta de regressão linear aos dados do gráfico Metragem quadrada x Consumo de Energia. Calcule o coeficiente de determinação do ajuste anterior. O que ele indica sobre os dados analisados? Agora, divida os dados em 3 categorias: Residencial, Comercial e Industrial (conforme o tipo de edifício). Para cada categoria, construa um gráfico de dispersão relacionando “Metragem quadrada x Consumo de Energia”, trace a reta de ajuste aos dados e calcule o coeficiente de determinação (para isso, basta selecionar as linhas de interesse ou dividir a sua base de dados em 3 abas, conforme cada edifício). Com base nos resultados obtidos, qual modelo (Residencial, Comercial ou Industrial) apresentou o melhor ajuste aos dados? Liste as categorias do melhor ao pior e justifique, indicando a métrica utilizada para a comparação. Usando as equações de reta obtidas, estime o consumo de energia para edifícios de cada tipo (Residencial, Comercial e Industrial) com 40.000 m² cada. Por fim, por que o edifício Industrial prevê o maior consumo de energia, mesmo apresentando uma menor inclinação na reta ajustada?