Para uma regressão com tendência temporal, o melhor estimador de \( R^2 \) ajustado é dado pela fórmula: \[ \bar{R}^2 = 1 - \frac{\hat{\sigma}^2_u}{\hat{\sigma}^2_y} \] onde \( \hat{\sigma}^2_u \) é a variância dos resíduos e \( \hat{\sigma}^2_y \) é a variância da variável dependente. Essa fórmula ajusta o \( R^2 \) para o número de preditores no modelo, proporcionando uma medida mais precisa da qualidade do ajuste em modelos com múltiplas variáveis. Portanto, a alternativa correta é: \[ \bar{R}^2 = 1 - \frac{\hat{\sigma}^2_u}{\hat{\sigma}^2_y} \]