Observações independentes !$ \mathrm{y_t} !$ de uma variável resposta !$ \mathrm{y} !$ satisfazem o modelo de regressão linear múltipla !$ y_t = \sum_{i=1}^4 { {\beta_i} x_{ti}}+{\epsilon_t}=1...104. !$ Nesta expressão os !$ x_{ti} !$ são observações de variáveis exógenas !$ \mathrm{x_i} !$, os !$ \mathrm{\beta_i} !$ são parâmetros desconhecidos e os !$ \mathrm{\epsilon_t} !$ são realizações da variável aleatória !$ \mathrm{\epsilon} !$ com distribuição normal com média nula e variância !$ \mathrm{\sigma^2} !$. O vetor definindo os estimadores de mínimos quadrados para este modelo vem dado por (4,3,4,3) e a matriz de variâncias-covariâncias correspondente vem dada por

Assinale a opção que dá o valor da estatística teste associada ao teste estatístico da hipótese !$ \mathrm{H:\,{\beta_1}={\beta_4}} !$ contra a alternativa !$ \mathrm{H:{\beta_1}\,\ne\,{\beta_4}.} !$