library(AER) library(MASS) model_res <- lm(medv ~ lstat + I(crim + age), data = Boston) RSSR <- sum(model_res$residuals^2) model_unres <- lm(medv ~ lstat + crim + age, data = Boston) USSR <- sum(model_unres$residuals^2) # calcular el estadístico F y asignar el resultado a `Fstat` # calcular el valor p y asignarlo a `pval` # comprobar si se rechaza la hipótesis nula con un nivel de significancia del 1% # verificar el resultado con `linearHypothesis()` # calcular el estadístico F y asignar el resultado a `Fstat` Fstat <- ((RSSR-USSR)/1)/(USSR/(nrow(Boston)-3-1)) # calcular el valor p y asignarlo a `pval` pval <- 1 - pf(Fstat, df1 = 1, df2 = nrow(Boston)-3-1) # comprobar si se rechaza la hipótesis nula con un nivel de significancia del 1% pval < 0.01 # verificar el resultado con `linearHypothesis()` linearHypothesis(model_unres, "age = crim") test_object("Fstat") test_object("pval") test_or(test_output_contains("pval < 0.01"), test_output_contains("pval > 0.01")) test_function_result("linearHypothesis") success_msg("¡Correcto! La hipótesis nula se rechaza a un nivel de significancia del 1%.")