Para determinar a dispersão dos termos de erro em torno da linha de regressão, precisamos calcular o erro padrão da estimativa (ou desvio padrão dos resíduos). O erro padrão é dado pela fórmula: \[ S_e = \sqrt{\frac{S_{L L} - \frac{(S_{V L})^2}{S_{V V}}}{n - 2}} \] Onde: - \( S_{L L} \) é a soma dos quadrados dos lucros, - \( S_{V L} \) é a soma dos produtos cruzados entre vendas e lucros, - \( S_{V V} \) é a soma dos quadrados das vendas, - \( n \) é o número de pares de dados. Substituindo os valores fornecidos: 1. \( S_{L L} = 215.1 \) 2. \( S_{V L} = 9522.3 \) 3. \( S_{V V} = 485063.2 \) 4. \( n = 13 \) Agora, vamos calcular: \[ S_e = \sqrt{\frac{215.1 - \frac{(9522.3)^2}{485063.2}}{13 - 2}} \] Primeiro, calculamos \( \frac{(9522.3)^2}{485063.2} \): \[ \frac{(9522.3)^2}{485063.2} \approx \frac{90664676.29}{485063.2} \approx 186.7 \] Agora, substituímos na fórmula do erro padrão: \[ S_e = \sqrt{\frac{215.1 - 186.7}{11}} = \sqrt{\frac{28.4}{11}} \approx \sqrt{2.58} \approx 1.61 \] Portanto, a dispersão dos termos de erro em torno da linha de regressão é aproximadamente 1.61.