///
Para estimar uma regressão linear simples de uma variável y por outra variável x, o pesquisador I utilizou o estimador b1 = \(\frac{\sum_{i=1}^{n} (x_{i}-ar{x})(y_{i}-ar{y})}{\sum_{i=1}^{n} (x_{i}-ar{x})^{2}}\), enquanto o pesquisador II utilizou o estimador b2 = \(\frac{\sum_{i=1}^{n} (x_{i}-ar{x})y_{i}}{\sum_{i=1}^{n} (x_{i}-ar{x})^{2}}\). Considerando que \(ar{x}\) e \(ar{y}\) são as médias amostrais de x e y, e que os pressupostos usuais de um modelo de regressão são válidos nesse caso, tem-se que