O modelo de regressão linear \( Y=XB + ε \) com o vetor de respostas Y de dimensão n, a matriz do modelo X de ordem n x p, o vetor de parâmetros \( \beta \) de dimensão p e o vetor de erros \( ε \) de dimensão n foi ajustado a um conjunto de dados que forneceu o seguinte quadro da Análise de Variância.
| Fonte de Variação |
Soma de Quadrados |
G.L | Quadrado Médio |
Razão F |
Valor p |
| Modelo | 2518,7 | 4 | 629,674 | 76,67 | 0,000 |
| Residual | 71,1325 | 9 | 7,9035 | ||
| Total (Corrigido) |
2589,83 | 13 |
Então, é correto afirmar que
