Certas as hipóteses são sobre parâmetros e não sobre curvas, embora em certas situações, as hipóteses sobre os parâmetros podem ser vistas por meio das curvas. Por exemplo, você ajusta equação para relação altura~dap para dois genótipos florestais. Em fórmula R seria alt~gen*dap (relação linear para simplificar). Se você ajustar o modelo anterior e compara lo ao alt~dap, a hipótese que tá sendo testada é H0: \beta_{0,a} = \beta_{0,b} interseção \beta_{1,a} = \beta_{1,b}, que é o mesmo que H0: as chuvas são iguais ou não existe efeito algum de genótipo. Duas curvas serão iguais se é somente se todos os parâmetros forem iguais. Combinar/aglutinar/fundir níveis e criar submodelos é uma forma viável de testar hipóteses sim. Na realidade, essa é a ideia fundamental por trás do procedimento Scott-Knott.
À disposição.
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