8.FGR.6Datos cuantitativos bivariados

Expectativas

• 8.FGR.6.1

  Demostrar que las líneas rectas se usan ampliamente para representar relaciones entre dos variables cuantitativas. Para diagramas de dispersión que sugieran una asociación lineal, trazar visualmente una línea recta y evaluar de manera informal qué tan bien se ajusta el modelo, juzgando qué tan cerca están los puntos de datos a la línea de mejor ajuste.

• 8.FGR.6.2

  Usar la ecuación de un modelo lineal para resolver problemas en el contexto de datos de medición bivariados, interpretando la pendiente y los interceptos.

• 8.FGR.6.3

  Explicar el significado de la pendiente prevista (tasa de cambio) y el intercepto previsto (término constante) de un modelo lineal en el contexto de los datos.

• 8.FGR.6.4

  Usar representaciones gráficas apropiadas de distribuciones de datos que incluyan líneas de mejor ajuste para sacar inferencias informales y responder la pregunta de investigación estadística planteada en un estudio estadístico imparcial.

Cobertura en las Georgia Milestones

• Mathematics Grade 8 (EOG) · Razonamiento Funcional y Gráfico

  Resolver problemas lineales prácticos que involucran situaciones con datos cuantitativos bivariados.

  alrededor del 10% de la prueba · 6 puntos

Cómo se ve el dominio

Descriptores de Niveles de Logro de Georgia. Los niveles son acumulativos: cada uno incluye los anteriores. Proficient equivale a estar al nivel del grado.

Developing

Determinar si un diagrama de dispersión está representado por una asociación lineal y, de ser así, si esa asociación es positiva o negativa. Dada una diagrama de dispersión y la línea de mejor ajuste o una ecuación de la línea de mejor ajuste, usar el valor de una variable para predecir el valor de la otra variable.

Proficient

Construir una línea de mejor ajuste estimada y evaluar si una línea dada es un buen ajuste juzgando qué tan cerca están los puntos de datos. Interpretar la pendiente y la intersección con el eje y de una línea de mejor ajuste en el contexto de un problema realista.

Distinguished

Escribir una ecuación para la línea de mejor ajuste y analizar distribuciones de datos que involucren líneas de mejor ajuste para hacer inferencias informales y responder preguntas de investigación estadística.