Um estatístico observou, por meio do diagrama de dispersão, uma correlação entre as variáveis x e y. Assim, ele decidiu fazer uma análise de regressão, e o resultado fornecido pelo software R está descrito a seguir:

Call:
lm(formula = y ~ x)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-0.026263 -0.013235  0.003259  0.011526  0.025570

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 1.5265409 0.0137708  110.85 < 2e-16 ***
     x      0.0027889 0.0005282    5.28 0.000149 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 0.01726 on 13 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.6819,    Adjusted R-squared:  0.6575
F-statistic: 27.87 on 1 and 13 DF,  p-value: 0.000149

De acordo com esses resultados, é correto afirmar que o modelo de regressão estimado, o coeficiente de determinação e a estatística do teste de significância do modelo de regressão, respectivamente, são dados por: