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Considere o modelo de regressão linear simples: yi = a + bxi + ui, em que y é a variável dependente, x é a variável explicativa, a é o intercepto, b é o coeficiente de inclinação e u, o termo aleatório do modelo.
A partir de uma amostra aleatória, obtém-se as seguintes informações: x̄ = 10, ȳ = 20, Cov(x,y) = 0,5, sx = 5 e sy = 10.
Assim, os estimadores dos parâmetros a e b que minimizam a soma dos quadrados dos resíduos são, respectivamente, iguais a