Pelo diagrama de dispersão referente a duas variáveis X e Y, decidiu-se por optar pelo modelo de regressão linear simples dado por \( Y_i=α+βX_i+ε_i \) para estimar o valor de Y em função de X, em que \( α \) e \( β \) são parâmetros desconhecidos. i corresponde à i-ésima observação e \( ε_i \) o erro aleatório com as respectivas hipóteses do modelo de regressão linear simples. Com base em 10 observações e utilizando o método dos mínimos quadrados, obtiveram-se as estimativas de \( α \) e \( β \) com o coeficiente angular da reta correspondente apresentando um valor igual a 0,80. Se as médias correspondentes de X e Y nas observações foram iguais a 15 € 24,5, respectivamente, então a previsão de Y para X = 32 é igual a