A partir de la salida de InfoStat correspondiente al análisis de Regresión Lineal ¿puede afirmarse, con α = 0,05, que la regresión es significativa? Enunciar las variables aleatorias, el modelo de Regresión Lineal, sus supuestos y la recta ajustada mediante el método de Mínimos Cuadrados.

Se quiere estudiar la relación entre la dosis de Levotiroxina administrada y la concentración de Hormona Estimulante de la Tiroides (TSH) en mujeres hipotiroideas de entre 35 y 40 años de edad.
Se tomó una muestra de 20 mujeres de esa población y se la dividió aleatoriamente en 6 grupos; a cada grupo se le administró una dosis determinada de T4 y se midió, luego de un tiempo prefijado, la concentración de TSH.
Las variables aleatorias son: x1, x2, x3, x4, x5, x6 = Dosis de Levotiroxina administrada, Yij = Concentración j-ésima de TSH en mujer hipotiroidea de entre 35 y 40 años de edad, a la que se administró la dosis i-ésima de Levotiroxina.
El modelo de Regresión Lineal es: Yij = α + β xi + εij con εij ~ N (0 ;σ ) , independientes ∀ 1 ≤ i ≤ 6 ∀ 1 ≤ j ≤ ni.
Los supuestos son: Yij ~ N (μi ;σ ) , independientes ∀ 1 ≤ i ≤ 6 ∀ 1 ≤ j ≤ ni.
La recta ajustada mediante el método de Mínimos Cuadrados es: ???????? ̂ = �̂� + �̂�. ???????? = 9.57 – 0.04 xk.
No se puede afirmar si la regresión es significativa con un nivel de significación del 5% a partir de la salida de InfoStat.
Sí, se puede afirmar que la regresión es significativa con un nivel de significación del 5% a partir de la salida de InfoStat.