Um estudo foi realizado com o objetivo de prever o valor de uma variável Y em função de outras duas variáveis P e R. O modelo construído foi Y_i = α + βP_i + _γR_i + ε i , sendo i a i-ésima observação (i = 1, 2, 3, ...). Os parâmetros α, β e γ são desconhecidos e suas estimativas foram obtidas pelo método dos mínimos quadrados com base em 30 observações. ε_i corresponde ao erro aleatório com as respectivas hipóteses do modelo de regressão linear múltipla. Pelo quadro de análise de variância, foi permitido apurar que o coeficiente de explicação (R₂) foi igual a 62,5% e a estimativa da variância residual do modelo igual a 8. O valor da estatística F utilizado para testar a existência da regressão é dado por