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 A distintas marcas de autos se les mide su peso en miles de libras y la cantidad de gasolina 
(galones) que necesitan para recorrer 100 millas. He aquí una muestra de 10 autos.
1. Represente estos datos en un diagrama de dispersión y comente qué tipo de relación se 
observa.
2. Si un auto similar a los considerados pesa 3 000 libras, ¿podría estimar, con cierta confianza, 
cuántos galones consume en 100 millas de recorrido? Explique su respuesta    

### Análisis del Diagrama de Dispersión
En el diagrama de dispersión, podemos observar una tendencia ascendente: a medida que el peso del auto aumenta, también lo hace el consumo de gasolina. Esto sugiere una **relación positiva** entre el peso del auto y la cantidad de gasolina consumida por cada 100 millas.

### 2. Estimación del Consumo de Gasolina para un Auto de 3,000 libras
Para estimar cuántos galones consumiría un auto de 3,000 libras en 100 millas, podemos utilizar un modelo de regresión lineal simple, dada la tendencia lineal que se observa en el diagrama de dispersión. Voy a calcular la regresión lineal para hacer esta estimación.Para un auto que pesa 3,000 libras (o 3.0 en miles de libras), el modelo de regresión lineal estima que el consumo de gasolina sería aproximadamente **4.21 galones por cada 100 millas**.

### Resumen:
1. El diagrama de dispersión sugiere una relación positiva entre el peso del auto y el consumo de gasolina.
2. Un auto de 3,000 libras consumiría aproximadamente 4.21 galones de gasolina para recorrer 100 millas.

¿Te gustaría más detalles sobre estos cálculos o tienes alguna otra pregunta?

### Preguntas Relacionadas:
1. ¿Cómo se determina la ecuación de una regresión lineal?
2. ¿Qué otros factores podrían influir en el consumo de gasolina aparte del peso del auto?
3. ¿Cómo se podría evaluar la precisión del modelo de regresión utilizado?
4. ¿Qué significaría si hubiera una relación negativa entre peso y consumo de gasolina?
5. ¿Cómo afecta el coeficiente de determinación (R²) la interpretación del modelo de regresión?
6. ¿Podría un modelo no lineal ser más adecuado para estos datos?
7. ¿Cómo se podría extender este análisis a más de una variable predictora?
8. ¿Qué métodos alternativos existen para realizar predicciones basadas en datos?

### Tip:
Al usar modelos de regresión lineal, es importante siempre verificar la relación entre las variables para asegurarse de que el modelo sea apropiado.

Explore the relationship between car weight and gasoline consumption through a scatter plot analysis. Understand how weight affects fuel efficiency and estimate gasoline consumption for a 3,000-pound car over 100 miles using linear regression.

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