Neste trabalho, foi considerado o ajustamento de H equações de
regressão polinomial de grau k, supondo dados . provenientes de delineamentos experimentais. O modelo linear para a h-ésima equação e Y,, = X,,Bh + 8h, em que Y., é um vetor nh x 1 de realizações de variáveis aleatórias, Xh uma matriz n;, x p de constantes conhecidas, B ,, um vetor p x 1 de parâmetros desconhecidos e 81, um vetor n,, :( 1 de erros aleatórios supostos NID (8h : O , lol). Na estimação dos parâmetros,
utilizou-se o método dos mínimos quadrados. As três hipóteses
consideradas foram: a) Ho : as H equações são idênticas; b) Ho: as H equações têm uma constante de regressão comum; o) Ho: as H equações têm um ou mais coeficientes de regressão iguais. Para verificação das três hipóteses foi dada uma derivação, chegando-se ao teste F. Como ilustração, esse método foi aplicado a um conjunto de H x quatro equações de regressão polinomial de segundo grau. A metodologia apresentada é geral e pode ser usada em modelos polinomiais de qualquer grau e também em modelos de regressão múltipla.
