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dados os valores de Y e X, com cinco observações na amostra como apresentado abaixo: i=1 y=2 x=16, i=2 y=2 x=14, 1=3 y=6 x=12, i=4 y=8 x=10, i=5 y=...

dados os valores de Y e X, com cinco observações na amostra como apresentado abaixo: i=1 y=2 x=16, i=2 y=2 x=14, 1=3 y=6 x=12, i=4 y=8 x=10, i=5 y=10 x=8. Ao estimar os parâmetros (B1 e B2) da reta de regressão (Y^=B^1 + B^X) pelo método dos minimos quadrados ordinários, os valores de B^1 e B^2 são respectivamente, iguais a

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Os valores de B1 e B2 podem ser estimados usando a fórmula dos mínimos quadrados ordinários: B1 = [n(∑XY) - (∑X)(∑Y)] / [n(∑X^2) - (∑X)^2] B2 = (∑Y - B1(∑X)) / n Onde: n = número de observações ∑X = soma dos valores de X ∑Y = soma dos valores de Y ∑XY = soma dos produtos de X e Y ∑X^2 = soma dos quadrados dos valores de X Substituindo os valores da amostra na fórmula, temos: n = 5 ∑X = 60 ∑Y = 28 ∑XY = 472 ∑X^2 = 1160 B1 = [5(472) - (60)(28)] / [5(1160) - (60)^2] = -0,95 B2 = (28 - (-0,95)(60)) / 5 = 4,9 Portanto, os valores de B1 e B2 são, respectivamente, -0,95 e 4,9.

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