Considere o ajuste da função de produção CES (elasticidade de substituição constante) a um conjunto de trinta observações das variáveis Q (produção), K (capital) e L (mão-de-óbra). Desse modo, postula-se que

em que é um vetor de parâmetros desconhecidos e os resíduos !$ \in_t !$ são independentes e homocedásticos com variância comum !$ \sigma^2 !$. Considere, ainda, !$ J (\beta) !$ a matriz jacobiana da resposta esperada no modelo de regressão não-linear acima. Sabendo que o ajuste de mínimos quadrados produziu as estatísticas

e que

em que !$ \hat {\beta} !$ é o estimador de !$ \beta !$, julgue o item a seguir.

Supondo que, no ajuste da função de produção CES, seja de interesse o teste da hipótese contra a alternativa e sendo e o vetor gradiente (coluna) de avaliado em !$ \hat {\beta} !$, então, para acessar a significância de , pode-se comparar o valor com o quantil