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Em um estudo sobre os fatores que influenciam o desempenho dos alunos em exames, foi utilizado um modelo de Regressão Linear Múltipla com os parâmetros β0, β1, ..., βk e erros normais com média zero e variância constante. Considere dois testes que podem ser utilizados neste estudo:
Teste 1: Teste F

Teste 2: Teste t

Sendo assim, é correto afirmar que
no Teste 1, se a hipótese nula não é rejeitada, conclui-se que pelo menos um dos parâmetros é nulo, mas podem haver parâmetros não nulos.
no Teste 1, se a hipótese nula é rejeitada, isso fornece evidências estatísticas de que pelo menos um dos parâmetros do modelo é diferente de zero.
no Teste 1, se a hipótese nula é rejeitada, então há evidência estatística para dizer que ao menos um dos parâmetros do modelo é nulo.
no Teste 2, se a hipótese nula não é rejeitada para um parâmetro específico, isso implica que todos os parâmetros são nulos.
no Teste 2, se a hipótese nula é rejeitada para um parâmetro, isso significa que todos os parâmetros do modelo são diferentes de zero.