mesi n.pezzi costi 
gen   5500   5400
feb   6500   5600
mar   4500   4800
apr   3000   4800
mag   3500   4900
giu   3200   4600
set   5000   5300
ott   6000   5400
nov   7500   5800
dic   8500   6000
    Una azienda meccanica ha rilevato che in un dato anno, da gennaio a giugno e da settembre a dicembre, un suo reparto ha prodotto le quantità di pezzi indicate a lato coi costi (in €) ivi riportati.

Rappresenta i dati graficamente e approssima la relazione tra numero dei pezzi prodotti e costi con la retta di regressione.

Ecco calcoli e grafici realizzati con R. Poi vedremo come realizzarli con dei semplici script.
pezzi <- c(5500,6500,4500,3000,3500,3200,5000,6000,7500,8500)
costi <- c(5400,5600,4800,4800,4900,4600,5300,5400,5800,6000)
plot(pezzi, costi)
mod = lm(costi ~ pezzi); mod$coefficients; abline(mod$coefficients)
 (Intercept)   pezzi
3954.4211486 0.2454096

# Ovvero:
source("http://macosa.dima.unige.it/r.R")
pezzi <- c(5500,6500,4500,3000,3500,3200,5000,6000,7500,8500)
costi <- c(5400,5600,4800,4800,4900,4600,5300,5400,5800,6000)
c( min(pezzi),max(pezzi),min(costi),max(costi) )
#     3000    8500            4600    6000
Piano(3000,9000, 4500,6500)
PUNTI(pezzi,costi, "black")
suassex("pezzi"); suassey("costi")
regressione1(pezzi,costi)
#  0.2454 * x + 3954 
g = function(x) 0.2454 * x + 3954
grafi(g, 3000,9000, "red")

Il calcolo realizzato con questo script online:

y = 0.24540955853626775*x + 3954.4211485870555

che posso arrotondare con  y = 0.245*x + 3950

Il grafico realizzato con questo: