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@@ Linha 1312: / Linha 1312: @@
 $$ S = \alpha A ^{\beta} $$
-Como é possível obter estimativas dos parâmetros $\alpha$ e $\beta$, usando apenas a função de regressão linear simples do R? Demonstre com  {{ :06-gaussiana:ants.xls |estes dados}}, de número de espécies de formigas em manchas de vegetação na Califórnia para demonstrar sua solução.
+Como é possível obter estimativas dos parâmetros $\alpha$ e $\beta$  de uma amostra de valores de $S$ e $A$, por meio de um ajuste de  regressão linear simples? Demonstre com  {{ :06-gaussiana:ants.xls |estes dados}}, de número de espécies de formigas em manchas de vegetação na Califórnia para demonstrar sua solução.
-===3. Dados exponenciais ===
+===3. Interpretação do intercepto ===
+  - Qual sua interpretação do intercepto estimado pelo modelo [[:06-gaussiana:#modelo_com_media_como_funcao_linear| com média como função linear do tamanho das árvores]]?
+  - Um modelo com intercepto fixo em zero seria mais adequado? Por que?
+===4. Dados exponenciais ===
 Use o R para simular o seguinte:
   - Uma amostra de 100 observações de uma variável uniforme entre $-2$ e $2$. Chame este vetor de ''X''
-  - Uma amostra de 100 observações de uma normal com média igual a $\mu = 0,3\ldotX - 1$ e desvio-padrão $\sigma = 0,2$. Chame este vetor de "Y1"
+  - Uma amostra de 100 observações de uma normal com média igual a $\mu = 0,3  X - 1$ e desvio-padrão $\sigma = 0,2$. Chame este vetor de ''Y1''
-  - Exponencie os valores de "Y1" e guarde em outro vetor, chamado ''Y2''
+  - Exponencie os valores de ''Y1'' e guarde em outro vetor, chamado ''Y2''
 Uma regressão linear simples seria um modelo adequado para descrever  a relação de  Y1 em função de X? E para a relação de Y2 em função de X? Por que?