Uma fábrica de vidros quer avaliar se suas despesas com publicidade estão repercutindo favoravelmente em suas vendas. Para tanto, levantou os gasto...

Para estimar as vendas previstas, podemos utilizar a equação da reta de regressão linear simples, que é dada por: y = a + bx Onde: - y é a variável dependente (vendas) - x é a variável independente (gastos com publicidade) - a é o intercepto da reta - b é o coeficiente angular da reta Para calcular a e b, podemos utilizar as seguintes fórmulas: b = r * (Sy / Sx) a = ym - b * xm Onde: - r é o coeficiente de correlação linear entre as variáveis x e y - Sy é o desvio padrão da variável y - Sx é o desvio padrão da variável x - ym é a média da variável y - xm é a média da variável x Substituindo os valores na fórmula, temos: b = 0,9648 * (1.500 / 3.000) = 0,4824 a = 10.000 - 0,4824 * 5.000 = 7.587,5 Assim, a equação da reta de regressão linear simples é: y = 7.587,5 + 0,4824x Para calcular as vendas previstas com um investimento de R$ 18 mil em publicidade, basta substituir x por 18.000 na equação: y = 7.587,5 + 0,4824 * 18.000 = 15.295,7 Portanto, as vendas previstas seriam de R$ 15.295,70.

Uma fábrica de vidros quer avaliar se suas despesas com publicidade estão repercutindo favoravelmente suas vendas. Para tanto, levantou os gastos de publicidade e as vendas em cinco meses diferentes, os quais estão relacionados na tabela a seguir.  

Caso a empresa investisse em publicidade R$ 18 mil, quais seriam as vendas previstas? Sabe-se que essas variáveis são correlacionadas com coeficiente de 0,9648. 

A) R$ 40 mil.

B) R$ 35 mil.

C) R$ 29 mil.

D) R$ 52 mil.

E) R$ 67 mil.