///
Suponha-se que a estimativa de máxima verossimilhança de um vetor de parâmetros \( heta = (\alpha eta)'\) de um certo modelo de regressão linear seja \(\hat{ heta} = (2,0 \ 0,5)'\) e que o inverso da matriz de informação de Fisher relativa a esse vetor de parâmetros seja \[I_n^{-1}( heta) = egin{bmatrix} 0,06 & 0,01 \ 0,01 & 0,04 \end{bmatrix},\] em que n representa o tamanho da amostra. Com base no teste de hipóteses H0: \(eta = 0\) versus H1: \(eta eq 0\), a estatística do teste de Wald para a situação em tela será igual a