Diseño experimental y análisis de resultados

Teorema de Gauss-Markov
El método de mínimos cuadrados proporciona
unos estimadores de α 1 , . . . , α k que no son sesgados
y su varianza es mínima, bajo las siguientes
condiciones :
1. f(x) es lineal en los parámetros :
f(x) = α 1 g 1 (x) + . . . + α k g k (x)
2. No hay sesgo en el error de los valores observados
Y i , es decir, E[ε i ] = 0
3. No hay correlación entre los valores observados.
Mínimos cuadrados : el mejor método para estimar
f(x) lineal en α 1 , . . . , α k
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