A respeito da inferência do modelo de regressão linear múltipla da forma \(y = β_0 + β_1x_1 + β_2x_2 + \dots + β_kx_k + \epsilon\), julgue os itens subsecutivos, considerando que valem as suposições clássicas, como linearidade nos parâmetros, independência entre observações, homoscedasticidade, normalidade e ausência de multicolinearidade perfeita.
Petra testar H0:\( \beta \)1 + \( \beta \)2 = 1 usando um teste t, a estatística do teste é \( \dfrac{\hat {\beta}_1 + \hat {\beta}_2 -1}{EP(\hat {\beta}_1 + \hat {\beta}_2)} \), em que EP é o erro padrão, determinado por EP(\( \hat {\beta}_1 + \hat {\beta}_2 \)) = \( \sqrt{Var(\hat {\beta}_1)+Var(\hat {\beta}_2)+2Cov(\hat {\beta}_1 , \hat {\beta}_2)} \).
