Use o método dos mínimos quadrados para determinar os parâmetros do modelo de regressão baseado nos seguintes dados: y = 67,23 + 3,79x y = 45,90 +...

Para utilizar o método dos mínimos quadrados, precisamos encontrar os valores dos parâmetros a e b da equação de regressão linear y = a + bx. Para isso, precisamos calcular as seguintes somas: Sx = Σx Sy = Σy Sxy = Σxy Sx² = Σx² Onde Σ representa a soma dos valores. Com esses valores, podemos calcular os parâmetros a e b da seguinte forma: b = (nSxy - SxSy) / (nSx² - Sx²) a = (Sy - bSx) / n Onde n é o número de observações. Aplicando essas fórmulas aos dados fornecidos, temos: Sx = 1 + 2 + (-3) + 4 + 5 = 9 Sy = 67,23 + 45,90 + 12,45 + 39,67 - 34,56 = 130,69 Sxy = (1 * 67,23) + (2 * 45,90) + (-3 * 12,45) + (4 * 39,67) + (5 * (-34,56)) = 267,99 Sx² = 1² + 2² + (-3)² + 4² + 5² = 39 Substituindo esses valores na fórmula, temos: b = (5 * 267,99 - 9 * 130,69) / (5 * 39 - 9²) = 1,98 a = (130,69 - 1,98 * 9) / 5 = 22,91 Portanto, a equação de regressão linear que melhor se ajusta aos dados fornecidos é: y = 22,91 + 1,98x