Considere o modelo de regressão linear simples:

y_i = a + bx_i + u_i,

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:

!$ \bar{\text{x}} !$ = 10, !$ \bar{\text{y}} !$ = 20, !$ Corr !$(!$ \text{x}, \text{y} !$) = 0,5, !$ s_\text{x} !$ = 5 e !$ s_\text{y} !$ = 10.

Assim, os estimadores dos parâmetros a e b que minimizam a soma dos quadrados dos resíduos são, respectivamente, iguais a