Biostatistics on the Table: “Пришла в голову следующая задачка: Думаю, что многие знают, что t-тест…”

Пришла в голову следующая задачка:
Думаю, что многие знают, что t-тест Стьюдента является просто частным случаем МНК регрессии.

set.seed(42)
x <- rep(0:1, times = c(10, 15))
y <- rnorm(length(x), mean = x)

t.test(y ~ x, var.equal = TRUE) |>
    broom::tidy() |>
    dplyr::select(
        estimate, statistic, p.value
    )
#> # A tibble: 1 × 3
#>   estimate statistic p.value
#>      <dbl>     <dbl>   <dbl>
#> 1   -0.400    -0.755   0.458

lm(y ~ x) |>
    broom::tidy() |>
    dplyr::filter(term != "(Intercept)") |>
    dplyr::select(
        estimate, statistic, p.value
    )
#> # A tibble: 1 × 3
#>   estimate statistic p.value
#>      <dbl>     <dbl>   <dbl>
#> 1    0.400     0.755   0.458

Вопрос состоит в следующем: как можно с помощью регрессионной модели, которая потенциально может включать не только один предиктор, воспроизвести результаты t-теста Уэлча, который не делает допущения о гомоскедастичности? 🙃

t.test(y ~ x, var.equal = FALSE) |>
    broom::tidy() |>
    dplyr::select(
        estimate, statistic, p.value
    )
#> # A tibble: 1 × 3
#>   estimate statistic p.value
#>      <dbl>     <dbl>   <dbl>
#> 1   -0.400    -0.845   0.407