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O administrador de uma empresa produtora de bens de consumo de massa levantou um histórico de n anos de vendas, em milhares de unidades, e decidiu modelar o comportamento dessa variável, considerando p variáveis explicativas a partir de um modelo de regressão linear múltipla. Para isso, ajustou o modelo Yi = β0 + β1X1i + ...+ βpXpi + εi, onde i = 1, ... , n e εi são erros independentes e identicamente distribuídos com variância comum σ², tais que εi ~ N(0, σ²). A partir dos métodos dos mínimos quadrados, o administrador teve acesso à seguinte tabela de análise de variância, parcialmente preenchida, que contém algumas informações sobre o ajuste do modelo:
| Fonte | S. Quadrado | G. Liberdade | Q. Médio | F | p-valor |
|---|---|---|---|---|---|
| Regressão | 3600 | 5 | 720 | 4,5 | 0,0105 |
| Resíduo | k | z | w | ||
| Total | 6000 | 20 |
De acordo com as informações fornecidas pela tabela, a estimativa não viesada para σ é dada por: