\(
\begin{array}{|c|c|c|c|c|c|}
Observación& x& y& Observación& x& y\\
\hline
1&169.4407&69.4851&11&164.2644&68.8162\\
2&145.9504&51.2329&12&155.6994&60.0970\\
3&175.0906&80.4253&13&173.5036&74.5755\\
4&168.0330&71.2896&14&188.5287&87.0788\\
5&177.2778&76.9347&15&161.3220&63.4588\\
6&178.9813&79.2450&16&162.4769&65.5043\\
7&168.7095&70.3363&17&180.8430&80.4954\\
8&174.8794&77.8592&18&170.5925&70.4275\\
9&164.9729&68.0149&19&193.1192&92.3704\\
10&165.1633&69.7665&20&144.4842&49.3239\\
\hline
\end{array}
\)
1.2.
Se realiza un experimento para estudiar la relación entre las variables peso \( y \) estatura. Definiendo
la variable endógena \( y \), que representa al Peso y la variable exógena \( x \), que representa la estatura,
podemos escribir el modelo lineal:
\( y = a + bx + \epsilon \).
Si se considera mediciones de peso y estatura para 20 individuos, tendremos:
\( y_i = a + bxi + \epsilon_i \),
en donde supondremos que \( \epsilon_i \sim{}N(0, \sigma^2),E(\epsilon_i\epsilon_j) = 0, i \neq{} j \). Considere el siguiente conjunto de
valores de cuadro 2
a. Estime los parámetros \( \hat{a} \) y \( \hat{b} \) del modelo lineal
En desarrollo
