Um técnico de uma empresa está interessado em desenvolver um modelo de regressão linear simples com o objetivo de prever o volume de vendas Y, medido em R$ 10.000,00, em função dos gastos com propaganda X, medidos em R$ 10.000,00. Neste contexto ajusta o modelo estatístico
E(Y | X) = β0 + β1 X
aos dados da tabela abaixo. Os valores da tabela resultam de uma amostra de 10 meses escolhidos ao acaso.
| Mês | X | Y |
| 1 | 1,2 | 101 |
| 2 | 0,8 | 92 |
| 3 | 1,0 | 110 |
| 4 | 1,3 | 120 |
| 5 | 0,7 | 90 |
| 6 | 0,8 | 82 |
| 7 | 1,0 | 93 |
| 8 | 0,6 | 75 |
| 9 | 0,9 | 91 |
| 10 | 1,1 | 105 |
A equação ajustada é dada por
46,5 + 52,6 X
(4,7) (5,1)
onde os valores entre parênteses representam as estatísticas t dos testes das hipóteses de que os parâmetros correspondentes sejam nulos. A variância residual é estimada por 46,7 e a soma dos quadrados da variável Y corrigida pela média é 1.600,9. Assinale a opção que dá a estimativa do aumento esperado no volume de vendas decorrente do aumento de R$ 10.000,00 nos gastos com propaganda, e a soma de quadrados residuais.
