Ano 2010

Sobre o tema

O crescimento do número de favelas no Rio de Janeiro entre 1980 e 2004, modelado como uma função linear, reflete tendências urbanas e sociais. A linearidade permite prever valores futuros por extrapolação, técnica comum em análises demográficas e de planejamento urbano. Compreender esse padrão ajuda a avaliar políticas habitacionais e a evolução das ocupações informais. A questão exige aplicar o conceito de taxa de variação constante para calcular o número de favelas em 2016, dado o valor em 2010 e a tendência observada.

Tópicos relacionados

  • Crescimento linear e extrapolação
  • Favelas no Rio de Janeiro: dados históricos
  • Função afim e taxa de variação
  • Interpretação de gráficos de linha

Enunciado

O gráfico mostra o número de favelas no município do Rio de Janeiro entre 1980 e 2004, considerando que a variação nesse número entre os anos considerados é linear.

![](https://enem.dev/2010/questions/166/37362de0-ff1e-4e1d-b6f7-4c3c35252fcd.jpg)

Se o padrão na variação do período 2004/2010 se mantiver nos próximos 6 anos, e sabendo que o número de favelas em 2010 é 968, então o número de favelas em 2016 será

Alternativas

  • A)

    Menor que 1 150.

  • B)

    218 unidades maior que em 2004.

  • C)

    Maior que 1 150 e menor que 1 200.

  • D)

    177 unidades maior que em 2010.

  • E)

    Maior que 1 200.

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Perguntas frequentes

O que é um crescimento linear?

É um padrão de aumento onde a variação é constante ao longo do tempo, representado por uma reta em um gráfico. Por exemplo, se o número de favelas aumenta sempre o mesmo valor a cada ano, o crescimento é linear.

Como extrapolar dados a partir de um gráfico?

Para extrapolar, assume-se que a tendência observada continua no futuro. Calcula-se a taxa de variação (inclinação) e aplica-se ao período desejado. No caso, usou-se a taxa de 2004-2010 para prever 2016.

Por que o número de favelas no Rio de Janeiro é relevante?

As favelas representam ocupações informais que crescem devido a fatores como urbanização acelerada e desigualdade social. Seu monitoramento é importante para políticas de habitação, infraestrutura e inclusão social.