Busca-se então construir uma equação de regressão linear simples relacionando a variável de interesse dependente (despesas mensais com alimentação), designada por Y, e a variável que supostamente irá explicá-la (renda mensal líquida), designada por X. Assim, o que se busca é uma expressão do tipo:

Os procedimentos de cálculo, para determinar essa equação de regressão, são os seguintes:

a) Inicialmente identificamos o valor de n (número de pares de elementos amostrais).
n = 10.

b) Calculamos os valores de:, , , , , X , Y assim:

= 2000+2000+2100+2250+2400+2500+2500+2750+2800+3100 = 24.400

c) Na sequência, devemos calcular os valores dos parâmetros Sxx e Sxy:
= 60.745.000 – [10*(2440)2] = 60.745.000 – 59.536.000 = 1.209.000
= 25.209.500 – (10*2.440*1.014) = 467.900

d) Finalmente, poderemos calcular os valores dos parâmetros “a” e “b” de nossa equação de regressão:

= 467.900 / 1.209.000 = 0,39

b = Y - a X = 1.014 – (0,39*2.440) = 62,4

Logo, nossa equação de regressão será: ,o acento circunflexo sobre a variável dependente “Y” significa a estimação desse valor, ou seja, o par ordenado estabelecido não necessariamente pertencerá ao conjunto de dados originais.