Considerando que a tabela acima mostra as alturas e as massa...

62000 - 5x170x72= 800

Soma dos quadrados é 800

Gabarito: Errado.

Cuidado com as resoluções equivocadas. A soma dos quadrados da regressão é o mesmo que a a soma dos quadrados do modelo, ou seja, SQM.

Calculando SQM:

SQM = b² x [ΣX² - n(Xbarra)²].

b = [ΣXiYi - n(Xbarra)(Ybarra)]/[ΣX² - n(Xbarra)²]

b = (62.000 - 5 x 170 x 72)/(145.500 - 5 x 170²) = 800/1000 = 0,80. Substituindo:

SQM = 0,8² x (145.500 - 5 x 170²)

SQM = 0,8² x 1000

SQM = 640.

Não foi objeto da questão, mas vou calcular SQT e SQR.

Calculando SQT:

SQT = Σ(Yi - Ybarra)² = ΣY² - n(Ybarra)²

SQT = 26.600 - 5 x 72²

SQT = 26.600 - 25920

SQT = 680.

Por fim, SQR:

SQT = SQM + SQR. Então, SQR = SQT - SQM. Substituindo:

SQR = 680 - 640

SQR = 40.

Espero ter ajudado.

Bons estudos!

A soma dos quadrados da regressão é a soma da variável dependente, não? Se alguém puder confirmar, agradeceria.

R^2 = soma de quadrado da regressão / soma de quadrado total = sqreg / syy

sabemos que R = sxy / sx*sy

obtemos então R

já calculamos anteriormente syy = 680

de posse dessas duas informações fica fácil obter sqreg na primeira equação

obs:

Sxy = ∑xiyi−nx¯y¯

Sxx = ∑x^2−nx¯^2

Syy = ∑y^2−ny¯^2

Gabarito: ERRADO.