e estivermos testando uma hipótese nula de que o verdadeiro valor de 2 é igual à zero, queremos que o nível de significância seja o menor possível. Se observarmos na tabela t escolheremos entre 1%, 5% ou 10%. No entanto, utilizando os softwares econométricos alcançamos que valor p para 2 é igual a (0,000000289). Ou seja, é menor que o nível de significância de 1%. Assim, a interpretação será: nossas estimativas são estatisticamente significativas com mais de 99% de confiança. Assim, de maneira prática, quando observamos as saídas do software, como mostra a figura 1 abaixo, é possível definimos as seguintes regras de decisão: Figura 1: Exemplo de saída de software estatístico1’Fonte: saída do Gretl (destaques do autor). Se p value (valor p) < 0,01: podemos rejeitar a hipótese nula de que o parâmetro é igual a 0 com 1% de significância, portanto, nossa variável é estatisticamente significativa. Se p value (valor p) < 0,05: : podemos rejeitar a hipótese nula de que o parâmetro é igual a 0 com 5% de significância, portanto, nossa variável é estatisticamente significativa. Se p value (valor p) > 0,10: : não podemos rejeitar a hipótese nula de que o parâmetro é igual a 0 com 10% de significância, portanto, nossa variável é não é estatisticamente significativa. Se p value (valor p) < 0,10 : podemos rejeitar a hipótese nula de que o parâmetro é igual a 0 com 10% de significância, portanto, nossa variável é estatisticamente significativa. É verdadeiro o que se afirma em: Questão 8Escolha uma opção: a. Todas as alternativas estão corretas. b. Apenas II, III e IV estão corretas. c. Apenas II e III estão corretas. d. Apenas I e III estão corretas. e. Apenas I, II e III estão corretas.