Diseño experimental y análisis de resultados

Regresión lineal
Parámetro de salida y función lineal del
parámetro de entrada x :
y = α + β x
Minimizar Q E , estimadores de α y β :
ˆβ =
n∑
i=1
ˆα = Y − ˆβ x
(x i − x) Y i /
n∑
i=1
(x i − x) 2
donde x = ∑ n
i=1
x i /n, Y = ∑ n
i=1
Y i /n
Estimador del parámetro de rendimiento (salida),
función de la entrada x :
Ŷ = ˆα + ˆβ x = Y + ˆβ (x − x)
Gauss-Jordan : ˆα y ˆβ estimadores no sesgados,
varianza mínima. ¿Varianza de Ŷ ?
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