当数据使用与趋势线拟合的散点图表示时，我们可以根据变量之间的关联计算估计值。在使用散点图对相关性进行估计之前，必须满足几个条件。

首先，点之间必须具有某种类型的关系。这种关系可以是积极的，也可以是消极的。当数据从图表的左侧向上移动到右侧时，就会发生正向关系;然而，当数据向下倾斜时，关系为负。其次，我们必须确定这种关系是强是弱。当数据与趋势线聚在一起时，存在很强的相关性。另一方面，当数据与趋势线分散开来时，就会出现弱相关性。在我们评估了图的这些特征之后，我们可以使用散点图来进行预测。

我们如何进行预测?预测使用几种方法:定性和定量观测。人们可以定性地使用图中存在的关联来基于传播、聚类和趋势线的位置进行估计。在给定区域内的点之间展开可以提供给定坐标的值范围，而在给定区域内的图的聚类可以提供给定坐标的平均值。另一方面，趋势线可以通过绘制与每个轴相交的线来估计点。最后，我们可以利用趋势线方程，并求解x或y变量来定量估计一个点。

让我们用这些方法来解决这个问题。

首先，让我们观察一下是否可以使用以下数据进行预测:

首先，让我们观察一下是否可以用以下数据进行预测:

我们可以看到，这些数据具有正相关性:也就是说，随着跑步者体重的增加，他们跑一英里所需的时间也会增加。此外，我们可以看到，这些点是弱到适度聚在一起的另一个趋势线;因此，我们可以用定性和定量的方法来估计一个185磅的男性跑一英里能跑多快。

接下来，我们通过在x轴上从185磅到趋势线画一条线来进行定性估计。接下来，我们将从该点到y轴画一条直线。这将定性地估计我们的价值。观察下面的方法:

根据这些信息，我们可以做出预测，这种体重的男性应该能够在不到10分钟的时间内跑完1英里。

现在，让我们用直线方程来定量预测这个值:

把x坐标代入185。

解决。

四舍五入到小数点后两位。

根据数据，我们可以预测一个185磅的男性跑一英里需要9.71分钟。

记住，我们也可以用这个方法来估计数据的y值。

当数据使用与趋势线拟合的散点图表示时，我们可以根据变量之间的关联计算估计值。在使用散点图对相关性进行估计之前，必须满足几个条件。

首先，点之间必须具有某种类型的关系。这种关系可以是积极的，也可以是消极的。当数据从图表的左侧向上移动到右侧时，就会发生正向关系;然而，当数据向下倾斜时，关系为负。其次，我们必须确定这种关系是强是弱。当数据与趋势线聚在一起时，存在很强的相关性。另一方面，当数据与趋势线分散开来时，就会出现弱相关性。在我们评估了图的这些特征之后，我们可以使用散点图来进行预测。

我们如何进行预测?预测使用几种方法:定性和定量观测。人们可以定性地使用图中存在的关联来基于传播、聚类和趋势线的位置进行估计。在给定区域内的点之间展开可以提供给定坐标的值范围，而在给定区域内的图的聚类可以提供给定坐标的平均值。另一方面，趋势线可以通过绘制与每个轴相交的线来估计点。最后，我们可以利用趋势线方程和解x或y变量定量估计一个点。

让我们用这些方法来解决这个问题。

首先，让我们观察一下是否可以使用以下数据进行预测:

我们可以看到，这些数据具有正相关性:也就是说，随着跑步者体重的增加，他们跑一英里所需的时间也会增加。此外，我们可以看到，这些点是弱到适度聚在一起的另一个趋势线;因此，我们可以用定性和定量的方法来估计一个185磅的男性跑一英里能跑多快。

接下来，我们通过在x轴上从185磅到趋势线画一条线来进行定性估计。接下来，我们将从该点到y轴画一条直线。这将定性地估计我们的价值。观察下面的方法:

根据这些信息，我们可以做出预测，这种体重的男性应该能够在不到10分钟的时间内跑完1英里。

现在，让我们用直线方程来定量预测这个值:

把x坐标代入185。

解决。

四舍五入到小数点后两位。

根据数据，我们可以预测一个185磅的男性跑一英里需要9.71分钟。

记住，我们也可以用这个方法来估计数据的y值。

当数据使用与趋势线拟合的散点图表示时，我们可以根据变量之间的关联计算估计值。在使用散点图对相关性进行估计之前，必须满足几个条件。

首先，点之间必须具有某种类型的关系。这种关系可以是积极的，也可以是消极的。当数据从图表的左侧向上移动到右侧时，就会发生正向关系;然而，当数据向下倾斜时，关系为负。其次，我们必须确定这种关系是强是弱。当数据与趋势线聚在一起时，存在很强的相关性。另一方面，当数据与趋势线分散开来时，就会出现弱相关性。在我们评估了图的这些特征之后，我们可以使用散点图来进行预测。

我们如何进行预测?预测使用几种方法:定性和定量观测。人们可以定性地使用图中存在的关联来基于传播、聚类和趋势线的位置进行估计。在给定区域内的点之间展开可以提供给定坐标的值范围，而在给定区域内的图的聚类可以提供给定坐标的平均值。另一方面，趋势线可以通过绘制与每个轴相交的线来估计点。最后，我们可以利用趋势线方程和解x或y变量定量估计一个点。

让我们用这些方法来解决这个问题。

首先，让我们观察一下是否可以使用以下数据进行预测:

我们可以看到，这些数据具有正相关性:也就是说，随着跑步者体重的增加，他们跑一英里所需的时间也会增加。此外，我们可以看到，这些点是弱到适度聚在一起的另一个趋势线;因此，我们可以用定性和定量的方法来估计一个185磅的男性跑一英里能跑多快。

接下来，我们通过在x轴上从185磅到趋势线画一条线来进行定性估计。接下来，我们将从该点到y轴画一条直线。这将定性地估计我们的价值。观察下面的方法:

根据这些信息，我们可以做出预测，这种体重的男性应该能够在不到10分钟的时间内跑完1英里。

现在，让我们用直线方程来定量预测这个值:

把x坐标代入185。

解决。

四舍五入到小数点后两位。

根据数据，我们可以预测一个185磅的男性跑一英里需要9.71分钟。

记住，我们也可以用这个方法来估计数据的y值。

当数据使用与趋势线拟合的散点图表示时，我们可以根据变量之间的关联计算估计值。在使用散点图对相关性进行估计之前，必须满足几个条件。

首先，点之间必须具有某种类型的关系。这种关系可以是积极的，也可以是消极的。当数据从图表的左侧向上移动到右侧时，就会发生正向关系;然而，当数据向下倾斜时，关系为负。其次，我们必须确定这种关系是强是弱。当数据与趋势线聚在一起时，存在很强的相关性。另一方面，当数据与趋势线分散开来时，就会出现弱相关性。在我们评估了图的这些特征之后，我们可以使用散点图来进行预测。

我们如何进行预测?预测使用几种方法:定性和定量观测。人们可以定性地使用图中存在的关联来基于传播、聚类和趋势线的位置进行估计。在给定区域内的点之间展开可以提供给定坐标的值范围，而在给定区域内的图的聚类可以提供给定坐标的平均值。另一方面，趋势线可以通过绘制与每个轴相交的线来估计点。最后，我们可以利用趋势线方程和解x或y变量定量估计一个点。

让我们用这些方法来解决这个问题。

首先，让我们观察一下是否可以使用以下数据进行预测:

我们可以看到，这些数据具有正相关性:也就是说，随着跑步者体重的增加，他们跑一英里所需的时间也会增加。此外，我们可以看到，这些点是弱到适度聚在一起的另一个趋势线;因此，我们可以用定性和定量的方法来估计一个125磅的男性跑一英里能跑多快。

接下来，我们通过在x轴上从125磅到趋势线画一条线来进行定性估计。接下来，我们将从该点到y轴画一条直线。这将定性地估计我们的价值。观察下面的方法:

现在，让我们用直线方程来定量预测这个值:

代入125作为x坐标。

解决

四舍五入到小数点后两位。

根据数据，我们可以预测一个125磅的男性跑一英里需要9.94分钟。

记住，我们也可以用这个方法来估计数据的y值。

当数据使用与趋势线拟合的散点图表示时，我们可以根据变量之间的关联计算估计值。在使用散点图对相关性进行估计之前，必须满足几个条件。

首先，点之间必须具有某种类型的关系。这种关系可以是积极的，也可以是消极的。当数据从图表的左侧向上移动到右侧时，就会发生正向关系;然而，当数据向下倾斜时，关系为负。其次，我们必须确定这种关系是强是弱。当数据与趋势线聚在一起时，存在很强的相关性。另一方面，当数据与趋势线分散开来时，就会出现弱相关性。在我们评估了图的这些特征之后，我们可以使用散点图来进行预测。

我们如何进行预测?预测使用几种方法:定性和定量观测。人们可以定性地使用图中存在的关联来基于传播、聚类和趋势线的位置进行估计。在给定区域内的点之间展开可以提供给定坐标的值范围，而在给定区域内的图的聚类可以提供给定坐标的平均值。另一方面，趋势线可以通过绘制与每个轴相交的线来估计点。最后，我们可以利用趋势线方程和解x或y变量定量估计一个点。

让我们用这些方法来解决这个问题。

首先，让我们观察一下是否可以使用以下数据进行预测:

我们可以看到，这些数据具有正相关性:也就是说，随着跑步者体重的增加，他们跑一英里所需的时间也会增加。此外，我们可以看到，这些点是弱到适度聚在一起的另一个趋势线;因此，我们可以用定性和定量的方法来估计一个205磅的男性跑一英里能跑多快。

接下来，我们通过在x轴上从205磅到趋势线画一条线来进行定性估计。接下来，我们将从该点到y轴画一条直线。这将定性地估计我们的价值。观察下面的方法:

现在，让我们用直线方程来定量预测这个值:

代入205求x坐标。

解决

四舍五入到小数点后两位。

根据数据，我们可以预测一个205磅的男性跑一英里需要8.61分钟。

记住，我们也可以用这个方法来估计数据的y值。

当数据使用与趋势线拟合的散点图表示时，我们可以根据变量之间的关联计算估计值。在使用散点图对相关性进行估计之前，必须满足几个条件。

首先，点之间必须具有某种类型的关系。这种关系可以是积极的，也可以是消极的。当数据从图表的左侧向上移动到右侧时，就会发生正向关系;然而，当数据向下倾斜时，关系为负。其次，我们必须确定这种关系是强是弱。当数据与趋势线聚在一起时，存在很强的相关性。另一方面，当数据与趋势线分散开来时，就会出现弱相关性。在我们评估了图的这些特征之后，我们可以使用散点图来进行预测。

我们如何进行预测?预测使用几种方法:定性和定量观测。人们可以定性地使用图中存在的关联来基于传播、聚类和趋势线的位置进行估计。在给定区域内的点之间展开可以提供给定坐标的值范围，而在给定区域内的图的聚类可以提供给定坐标的平均值。另一方面，趋势线可以通过绘制与每个轴相交的线来估计点。最后，我们可以利用趋势线方程和解x或y变量定量估计一个点。

让我们用这些方法来解决这个问题。

首先，让我们观察一下是否可以使用以下数据进行预测:

我们可以看到，这些数据具有正相关性:也就是说，随着跑步者体重的增加，他们跑一英里所需的时间也会增加。此外，我们可以看到，这些点是弱到适度聚在一起的另一个趋势线;因此，我们可以用定性和定量的方法来估计一个188磅的男性跑一英里能跑多快。

接下来，我们在x轴上从188磅到趋势线画一条线，进行定性估计。接下来，我们将从该点到y轴画一条直线。这将定性地估计我们的价值。观察下面的方法:

现在，让我们用直线方程来定量预测这个值:

把x坐标代入188。

解决

四舍五入到小数点后两位。

根据数据，我们可以预测188磅的男性跑一英里需要8.79分钟。

记住，我们也可以用这个方法来估计数据的y值。

当数据使用与趋势线拟合的散点图表示时，我们可以根据变量之间的关联计算估计值。在使用散点图对相关性进行估计之前，必须满足几个条件。

首先，点之间必须具有某种类型的关系。这种关系可以是积极的，也可以是消极的。当数据从图表的左侧向上移动到右侧时，就会发生正向关系;然而，当数据向下倾斜时，关系为负。其次，我们必须确定这种关系是强是弱。当数据与趋势线聚在一起时，存在很强的相关性。另一方面，当数据与趋势线分散开来时，就会出现弱相关性。在我们评估了图的这些特征之后，我们可以使用散点图来进行预测。

我们如何进行预测?预测使用几种方法:定性和定量观测。人们可以定性地使用图中存在的关联来基于传播、聚类和趋势线的位置进行估计。在给定区域内的点之间展开可以提供给定坐标的值范围，而在给定区域内的图的聚类可以提供给定坐标的平均值。另一方面，趋势线可以通过绘制与每个轴相交的线来估计点。最后，我们可以利用趋势线方程和解x或y变量定量估计一个点。

让我们用这些方法来解决这个问题。

首先，让我们观察一下是否可以使用以下数据进行预测:

我们可以看到，这些数据具有正相关性:也就是说，随着跑步者体重的增加，他们跑一英里所需的时间也会增加。此外，我们可以看到，这些点是弱到适度聚在一起的另一个趋势线;因此，我们可以用定性和定量的方法来估计一个197磅的男性跑一英里能跑多快。

接下来，我们通过在x轴上从197磅到趋势线画一条线来进行定性估计。接下来，我们将从该点到y轴画一条直线。这将定性地估计我们的价值。观察下面的方法:

现在，让我们用直线方程来定量预测这个值:

代入x坐标197。

解决

四舍五入到小数点后两位。

根据数据，我们可以预测一个197磅的男性跑一英里需要8.77分钟。

记住，我们也可以用这个方法来估计数据的y值。

当数据使用与趋势线拟合的散点图表示时，我们可以根据变量之间的关联计算估计值。在使用散点图对相关性进行估计之前，必须满足几个条件。

首先，点之间必须具有某种类型的关系。这种关系可以是积极的，也可以是消极的。当数据从图表的左侧向上移动到右侧时，就会发生正向关系;然而，当数据向下倾斜时，关系为负。其次，我们必须确定这种关系是强是弱。当数据与趋势线聚在一起时，存在很强的相关性。另一方面，当数据与趋势线分散开来时，就会出现弱相关性。在我们评估了图的这些特征之后，我们可以使用散点图来进行预测。

我们如何进行预测?预测使用几种方法:定性和定量观测。人们可以定性地使用图中存在的关联来基于传播、聚类和趋势线的位置进行估计。在给定区域内的点之间展开可以提供给定坐标的值范围，而在给定区域内的图的聚类可以提供给定坐标的平均值。另一方面，趋势线可以通过绘制与每个轴相交的线来估计点。最后，我们可以利用趋势线方程和解x或y变量定量估计一个点。

让我们用这些方法来解决这个问题。

首先，让我们观察一下是否可以使用以下数据进行预测:

我们可以看到，这些数据具有正相关性:也就是说，随着跑步者体重的增加，他们跑一英里所需的时间也会增加。此外，我们可以看到，这些点是弱到适度聚在一起的另一个趋势线;因此，我们可以用定性和定量的方法来估计一个239磅的男性跑一英里能跑多快。

接下来，我们通过在x轴上从239磅到趋势线画一条线来进行定性估计。接下来，我们将从该点到y轴画一条直线。这将定性地估计我们的价值。观察下面的方法:

现在，让我们用直线方程来定量预测这个值:

代入x坐标239。

解决

四舍五入到小数点后两位。

根据数据，我们可以预测一个239磅的男性跑一英里需要10.64分钟。

记住，我们也可以用这个方法来估计数据的y值。

当数据使用与趋势线拟合的散点图表示时，我们可以根据变量之间的关联计算估计值。在使用散点图对相关性进行估计之前，必须满足几个条件。

首先，点之间必须具有某种类型的关系。这种关系可以是积极的，也可以是消极的。当数据从图表的左侧向上移动到右侧时，就会发生正向关系;然而，当数据向下倾斜时，关系为负。其次，我们必须确定这种关系是强是弱。当数据与趋势线聚在一起时，存在很强的相关性。另一方面，当数据与趋势线分散开来时，就会出现弱相关性。在我们评估了图的这些特征之后，我们可以使用散点图来进行预测。

我们如何进行预测?预测使用几种方法:定性和定量观测。人们可以定性地使用图中存在的关联来基于传播、聚类和趋势线的位置进行估计。在给定区域内的点之间展开可以提供给定坐标的值范围，而在给定区域内的图的聚类可以提供给定坐标的平均值。另一方面，趋势线可以通过绘制与每个轴相交的线来估计点。最后，我们可以利用趋势线方程和解x或y变量定量估计一个点。

让我们用这些方法来解决这个问题。

首先，让我们观察一下是否可以使用以下数据进行预测:

我们可以看到，这些数据具有正相关性:也就是说，随着跑步者体重的增加，他们跑一英里所需的时间也会增加。此外，我们可以看到，这些点是弱到适度聚在一起的另一个趋势线;因此，我们可以用定性和定量的方法来估计一个155磅的男性跑一英里能跑多快。

接下来，我们通过在x轴上从155磅到趋势线画一条线来进行定性估计。接下来，我们将从该点到y轴画一条直线。这将定性地估计我们的价值。观察下面的方法:

现在，让我们用直线方程来定量预测这个值:

把x坐标代入155。

解决

四舍五入到小数点后两位。

根据数据，我们可以预测一个155磅的男性跑一英里需要9.37分钟。

记住，我们也可以用这个方法来估计数据的y值。

当数据使用与趋势线拟合的散点图表示时，我们可以根据变量之间的关联计算估计值。在使用散点图对相关性进行估计之前，必须满足几个条件。

首先，点之间必须具有某种类型的关系。这种关系可以是积极的，也可以是消极的。当数据从图表的左侧向上移动到右侧时，就会发生正向关系;然而，当数据向下倾斜时，关系为负。其次，我们必须确定这种关系是强是弱。当数据与趋势线聚在一起时，存在很强的相关性。另一方面，当数据与趋势线分散开来时，就会出现弱相关性。在我们评估了图的这些特征之后，我们可以使用散点图来进行预测。

我们如何进行预测?预测使用几种方法:定性和定量观测。人们可以定性地使用图中存在的关联来基于传播、聚类和趋势线的位置进行估计。在给定区域内的点之间展开可以提供给定坐标的值范围，而在给定区域内的图的聚类可以提供给定坐标的平均值。另一方面，趋势线可以通过绘制与每个轴相交的线来估计点。最后，我们可以利用趋势线方程和解x或y变量定量估计一个点。

让我们用这些方法来解决这个问题。

首先，让我们观察一下是否可以使用以下数据进行预测:

我们可以看到，这些数据具有正相关性:也就是说，随着跑步者体重的增加，他们跑一英里所需的时间也会增加。此外，我们可以看到，这些点是弱到适度聚在一起的另一个趋势线;因此，我们可以用定性和定量的方法来估计一个141磅的男性跑一英里能跑多快。

接下来，我们从x轴上的141磅到趋势线画一条线，进行定性估计。接下来，我们将从该点到y轴画一条直线。这将定性地估计我们的价值。观察下面的方法:

现在，让我们用直线方程来定量预测这个值:

把x坐标代入141。

解决

四舍五入到小数点后两位。

根据数据，我们可以预测一个141磅的男性跑一英里需要8.62分钟。

记住，我们也可以用这个方法来估计数据的y值。