Um modelo de regressão linear simples, formalmente, pode ser representado por: \( Y_i = \alpha + \beta x_i + e_i \), i=1, 2, ..., n, em que Y é uma variável, aleatória, resposta dependente de X que é uma variável independente, \( \alpha \) e \( \beta \) são os parâmetros do modelo e \( e_i \) são os erros aleatórios. Os estimadores de mínimos quadrados de \( \alpha \) e \( \beta \) são denotados por \( \widehat \alpha \) e \( \widehat \beta. \) Assinale a alternativa que representa a variância de \( \widehat \alpha \).