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ontem
Para obter a reta de regressão que melhor se ajusta ao conjunto de pontos A(3,6), B(4,4), C(7,11) e D(10,12) usando Python, você pode usar a biblioteca `numpy` para calcular os coeficientes da reta. Aqui está um exemplo de código: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Definindo os pontos x = np.array([3, 4, 7, 10]) y = np.array([6, 4, 11, 12]) # Calculando os coeficientes da reta de regressão m, b = np.polyfit(x, y, 1) # Exibindo a reta de regressão print(f"Equação da reta: y = {m:.2f}x + {b:.2f}") # Plotando os pontos e a reta de regressão plt.scatter(x, y, color='red') # pontos plt.plot(x, m*x + b, color='blue') # reta de regressão plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Reta de Regressão') plt.show() ``` Esse código calcula a reta de regressão linear e a plota junto com os pontos. A equação da reta será exibida no console.