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 esta equação de regressão, são os seguintes:

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

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

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

= 800+850+900+980+990+1000+1050+1150+1170+1250 = 10.140

= (2000*800)+(2000*850)+(2100*900)+(2250*980)+(2400*990)+
(2500*1000)+(2500*1050)+(2750*1150)+(2800*1170)+(3100*1250) = 25.209.500

=2000)2+(2000)2+(2100)2+(2250)2+(2400)2+(2500)2+(2500)2+(2750)2+(2800)2 +(3100)2 = 60.745.000

= (800)2+(850)2+(900)2+(980)2+(990)2+(1000)2+(1050)2+(1150)2+(1170)2 +(1250)2 = 10.469.400

= 24.400 / 10 = 2.440

= 10.140 / 10 = 1.014