Para encontrar a equação de regressão linear, precisamos usar as fórmulas para calcular os coeficientes da regressão linear \(y = a + bx\), onde \(b\) é o coeficiente angular e \(a\) é o coeficiente linear. Os coeficientes são calculados da seguinte forma: 1. Cálculo de \(b\): \[ b = \frac{n(\Sigma XY) - (\Sigma X)(\Sigma Y)}{n(\Sigma X^2) - (\Sigma X)^2} \] 2. Cálculo de \(a\): \[ a = \frac{\Sigma Y - b(\Sigma X)}{n} \] Substituindo os valores fornecidos: - \(n = 10\) - \(\Sigma X = 80\) - \(\Sigma Y = 255\) - \(\Sigma XY = 2289\) - \(\Sigma X^2 = 756\) Cálculo de \(b\): \[ b = \frac{10(2289) - (80)(255)}{10(756) - (80)^2} \] \[ b = \frac{22890 - 20400}{7560 - 6400} \] \[ b = \frac{2490}{1160} \approx 2,14 \] Cálculo de \(a\): \[ a = \frac{255 - 2,14(80)}{10} \] \[ a = \frac{255 - 171,2}{10} \] \[ a = \frac{83,8}{10} \approx 8,38 \] Assim, a equação de regressão linear é aproximadamente: \[ y \approx 2,14x + 8,38 \] Analisando as alternativas, a que mais se aproxima é: a) y = 2,15x + 8,3. Portanto, a resposta correta é a) y = 2,15x + 8,3.