Na análise de regressão linear simples, não é possível determinar diretamente a relação entre a variância da variável dependente e a variância da variável explicativa apenas com base nos parâmetros do modelo ajustado (intercepto, coeficiente angular, razão t, p-valor e média da resposta).

O que temos:

• O modelo ajustado apresentou um coeficiente angular de 0,8, com p-valor de 0,170, indicando que a variável explicativa não explica significativamente a variável resposta (ao nível usual de 5%).
• A média da variável dependente é 8, mas não foi fornecida nenhuma informação sobre a variância da variável explicativa ou da dependente

Assim sendo,  é incorreta porque não se pode comparar as variâncias das variáveis dependente e explicativa com as informações fornecidas.

Média de y é maior que a média de x. E a fórmula da variância que usa a média permite comparar as duas variâncias

Média dos quadrados de y ao quadrado menos a média de y ao quadrado é maior que a média dos quadrados de x menos a média do x ao quadrado

Pode não ter nada a ver e eu ter acertado na cagada, é provável na verdade pois sou iniciante em estatística. Mas na minha humilde cabeça fez sentido

Informações disponíveis:

• Tamanho da amostra: n = 10
• Média amostral da variável dependente (Y): 8
• Estimativas da regressão linear simples:
• Intercepto: 2,5 (razão t = 3, p-valor = 0,008)
• Coeficiente angular (inclinação): 0,8 (razão t = 1, p-valor = 0,170)

Interpretação:

A razão t do coeficiente angular é dada por:

razão t = estimativa ÷ erro padrão da estimativa

Como a razão t do coeficiente angular é 1, isso indica que o erro padrão da estimativa é igual a 0,8. Isso sugere que a variabilidade da variável explicativa (regressora) não é muito alta, pois o coeficiente angular não é estatisticamente significativo (p-valor = 0,170).

Por outro lado, sabemos que a média da variável dependente é 8, e o intercepto é 2,5. Isso significa que a variável explicativa não está explicando muito da variação de Y, já que o coeficiente angular é fraco e não significativo.

Se o modelo não está explicando bem Y, isso indica que Y tem uma variabilidade considerável que não está sendo capturada por X. Ou seja, a variância de Y tende a ser maior que a variância de X.