Vi legger inn datapunktene fra tabellen i GeoGebra og bruker regresjonsverktøyet til å finne en lineær modell $y = ax + b$.

Regresjonen gir:

Den lineære modellen for Snorres vekt er $\underline{\underline{y = 0{,}048x + 3{,}02}}$, der $x$ er antall dager etter fødselen og $y$ er vekten i kg.

Korrelasjonskoeffisienten $r^2 \approx 0{,}995$ viser at modellen passer dataene svært godt.

Vi bruker modellen fra a) og setter $y = 7{,}0$:

Ifølge modellen vil Snorre veie $7{,}0 \mathrm{~kg}$ etter omtrent $\underline{\underline{82 \mathrm{~dager}}}$, det vil si knapt 3 måneder etter fødselen.

Vi setter $x = 365$ inn i modellen:

Modellen gir $\underline{\underline{y(365) \approx 20{,}7 \mathrm{~kg}}}$ etter 365 dager.

En ettåring veier normalt mellom $8{,}0 \mathrm{~kg}$ og $12{,}0 \mathrm{~kg}$. Modellen gir altså en vekt som er nesten dobbelt så høy som normalvekten for ettåringer, og dette er ikke realistisk.

Grunnen er at modellen bare er laget ut fra målinger de første 51 dagene etter fødselen. Spedbarn vokser svært raskt de første ukene, men veksten flater ut etter hvert. En lineær modell som er tilpasset tidlig vekst, vil gi altfor høye verdier når vi bruker den langt utenfor dataområdet ($x = 365$ er mye større enn $x = 51$).

Modellen er ikke gyldig for å beregne vekten etter ett år — den kan bare brukes til å si noe om vekten i de første månedene etter fødselen.