1. Relação entre a taxa de contágio e a umidade

É possível descrever a relação linear entre umidade e a taxa de contágio em Beijing como:

Taxa de contágio \(= intercept - slope*(umidade)\)

\(R^2 = 0.3222961...\), logo é plausível que o nosso modelo tenha 32,23% de chances de refletir a realidade da relação entre a taxa de contágio e a umidade em Beijing.

Regressão linear simples foi utilizada para analisar a associação entre R0 e umidade Os resultados da regressão indicam que um modelo no formato \(R0 = -0.00259*humidade + 2.4167\) explicam 32,23% da variância da variável de resposta (R2 = 0.3222961…).

  1. Relação entre a taxa de contágio e a temperatura

É possível descrever a relação linear entre a temperatura e a taxa de contágio em Beijing como:

Taxa de contágio \(= intercept - slope*(temperatura)\)

\(R^2 = 0.1838803...\), logo é plausível que o nosso modelo tenha 18,38% de chances de refletir a realidade da relação entre a taxa de contágio e a temperatura em Beijing.

Regressão linear simples foi utilizada para analisar a associação entre R0 e temperatura Os resultados da regressão indicam que um modelo no formato \(R0 = -0.0118*temperatura + 2.2422\) explicam 18,38% da variância da variável de resposta (R2 = 0.1838803…).

  1. Comparando os resultados

Pelos resultados encontrados, é mais plausível dizer que a relação entre umidade e a taxa de contágio é mais forte do que a relação entre a temperatura e a taxa de contágio, isso porque o R^2 da primeira comparação é maior, ou seja, a explicação pode estar mais próxima da realidade, do que na segunda comparação. Mesmo assim, as duas situações possuem uma chance baixa de representar a realidade, isso porque tanto 18% quanto 32% representam uma porcentagem não tão conclusiva para o comportamento das variáveis.