
      library(AER)
      library(MASS)
      coefs <- summary(lm(medv ~ lstat + crim + age, data = Boston))$coef[, 1]
      SEs   <- summary(lm(medv ~ lstat + crim + age, data = Boston))$coef[, 2]


      # calcular el estadístico t para todos los coeficientes. Asignar el resultado a `tstats`
      
      # calcular los valores p para todas las pruebas de significancia. Asignar el resultado a `pval`
      
      # comprobar si las hipótesis se rechazan al 1% de nivel de significancia


      # calcular el estadístico t para todos los coeficientes. Asignar el resultado a `tstats`
      tstats <- coefs/SEs
      
      # calcular los valores p para todas las pruebas de significancia. Asignar el resultado a `pval`
      pvals <- 2*(pnorm(-abs(tstats)))
      
      # comprobar si las hipótesis se rechazan al 1% de nivel de significancia
      pvals < 0.01


      test_object("tstats")
      test_object("pvals")
      test_or({test_output_contains("pvals < 0.01"),
      },{
      test_output_contains("pvals =< 0.01")
      },{
      test_output_contains("pvals >= 0.01")
      },{}
      test_output_contains("pvals > 0.01")})
      success_msg("Todos los coeficientes menos el de la tasa de criminalidad (crim) son estadísticamente diferentes de cero al nivel de significancia del 1%.")