Para resolver a questão, precisamos aplicar o método dos mínimos quadrados para encontrar os parâmetros \( a \) e \( b \) do modelo \( Y = a + bX \). As fórmulas que utilizamos para calcular \( a \) e \( b \) são: 1. \( b = \frac{n \sum (x_i y_i) - \sum x_i \sum y_i}{n \sum (x_i^2) - (\sum x_i)^2} \) 2. \( a = \frac{\sum y_i - b \sum x_i}{n} \) Onde: - \( n \) é o número de pares de observação (n = 10). - \( \sum (x_i y_i) = 220 \) - \( \sum x_i = 20 \) - \( \sum y_i = 100 \) - \( \sum (x_i^2) \) precisa ser calculado, mas não foi fornecido diretamente. Vamos assumir que você tem esse valor ou que ele é necessário para o cálculo. Vamos calcular \( b \): 1. \( b = \frac{10 \cdot 220 - 20 \cdot 100}{10 \cdot \sum (x_i^2) - 20^2} \) Agora, precisamos do valor de \( \sum (x_i^2) \). Se você tiver esse valor, substitua na fórmula e calcule \( b \). Depois de encontrar \( b \), podemos calcular \( a \): 2. \( a = \frac{100 - b \cdot 20}{10} \) Com \( a \) e \( b \) encontrados, podemos encontrar o valor de \( x \) para o qual \( y(x) = 0 \): \( 0 = a + bX \) Resolvendo para \( X \): \( X = -\frac{a}{b} \) Como não temos o valor de \( \sum (x_i^2) \), não podemos calcular \( a \) e \( b \) diretamente. Portanto, você precisa fornecer esse valor ou verificar se ele está disponível. Se você tiver as alternativas, por favor, forneça-as para que eu possa ajudá-lo a identificar a correta.