Question

which regression equation best fits these data?

Explanation:

Step1: Analizar el comportamiento de los datos

Observar que los valores de \(y\) primero aumentan y luego disminuyen (o viceversa), lo que sugiere una relación cuadrática. Las opciones lineal (B) y exponencial (C) se descartan.

Step2: Determinar el signo del coeficiente cuadrático

Como la parábola se abre hacia abajo (se puede inferir de la dispersión de puntos), el coeficiente de \(x^{2}\) debe ser negativo.

Answer:

A. \(y = - 0.58x^{2}-0.43x + 15.75\)