1r ciclo Métodos para regresión lineal más allá de los mínimos cuadrados

[jnkir00]

Buenas a todos,

resulta que estos días he tenido que hacer unos informes en los que tenía una serie de datos $x_{i} \pm \delta x_{i}$, $y_{i} \pm \delta y_{i}$, donde cada incertidumbre era diferente, y tenía que obtener unos parámetros a partir de una regresión lineal y=mx + b. El problema es que como usé el método de los mínimos cuadrados, a la hora de obtener las incertidumbres de m y de b, estas solo tenían en cuenta la dispersión respecto de la regresión, sin tener en cuenta $\delta x_{i}, \, \delta y_{i}$.

¿Existe una manera de hacer que este método contemple también estas incertidumbres de los datos x, y; o algún otro método que las tenga en cuenta?

Gracias de antemano por leer el mensaje.