Considerando o modelo de regressão linear simples \( Y_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + \varepsilon_i \), \( i = 1, \dots, n \), em que os erros \( \varepsilon_i \) são independentes e identicamente distribuídos, com \( \varepsilon_i \sim N(0, \sigma^2) \), julgue os itens subsequentes.
Na inferência sobre os parâmetros do modelo, a estatística \( t \) utilizada para testar \( H_0: \beta_1 = 0 \) é obtida dividindo-se a estimativa de \( \beta_1 \) pelo seu erro-padrão, e segue distribuição normal padrão, mesmo em amostras pequenas, independentemente da suposição de normalidade dos erros.
