A regressão linear simples é uma técnica estatística usada para modelar a relação entre duas variáveis ​​contínuas. Ela é uma forma básica, mas poderosa, de análise de dados que permite prever o valor de uma variável dependente com base no valor da variável independente. Esta técnica é amplamente utilizada no campo da econometria, onde é usada para explicar e prever o comportamento do mercado, as tendências econômicas e as relações de causa e efeito entre as variáveis. O modelo de regressão linear simples é construído a partir de um conjunto de dados que contém duas variáveis: uma variável independente e uma variável dependente. O objetivo é encontrar uma equação que represente a relação entre essas duas variáveis, de modo que quando os valores da variável independente são dados, possa-se prever o valor da variável dependente. Embora seja uma técnica bastante simples, a regressão linear simples tem muitas aplicações práticas. É frequentemente usada em finanças para prever o valor futuro de uma ação ou índice de mercado. Também é usada em pesquisa de mercado para prever as vendas de um produto com base em variáveis ​​como o preço, a publicidade e a distribuição. A regressão linear simples é uma técnica poderosa e versátil que pode ser usada para entender e prever as relações entre variáveis. É importante lembrar que, para que esta técnica funcione corretamente, os dados devem estar em um formato apropriado e o modelo deve ser validado através de testes apropriados. Com o uso correto e cuidadoso, a regressão linear simples pode ser uma ferramenta valiosa para a tomada de decisões informada em vários setores da economia.