##104_2 {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:joaoleonardoc:104_2.jpeg?200|}} O dot plot acaba passando o mesmo conteúdo que o histograma, mas uma densidade dos pontos. Uma vantagem clara é suavizar a poluição visual (mas isso também depende da frequência) ##104_3 {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:joaoleonardoc:104_3_1.jpeg?200|}} {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:joaoleonardoc:104_3_2.jpeg?200|}} {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:joaoleonardoc:104_3_3.jpeg?200|}} As pequenas diferenças entre regiões, num gradiente que segue "Retiro, Chauas e Jureia" para ordem crescente de valores para altura e dap, por exemplo. Isso evoca a necessidade de análise de fatores edáficos. ##104_4 {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:joaoleonardoc:104_4_1.jpeg?200|}} {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:joaoleonardoc:104_4_2.jpeg?200|}} Analisando a parte final do gráfico, podemos ver que essa amostra não segue uma distribuição normal. ##104_5 {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:joaoleonardoc:104_5_1.jpeg?200|}} {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:joaoleonardoc:104_5_2.jpeg?200|}} Um gráfico de dispersão de pontos é muito informativo pra indicar correlações. Os ajuste de breaks nas linhas de regressão também podem mostrar a influência de dados outlines.