4.- Modelo Clásico de Regresión Lineal Normal (MCRLN)
La teoría clásica de la inferencia estadística esta conformada por dos ramas: 1. La estimación 2. La prueba de Hipótesis
Por lo tanto como B1, B2 y Varianza son variables aleatorias, es necesario averiguar sus distribuciones de probabilidad, ya que sin conocerlas no podremos relacionarlas con sus valores verdaderos.

4.1.- DISTRIBUCION DE PROBABILIDADES DE LAS PERTURBACIONES [pic]
Si a las perturbaciones del modelo clásico de regresión lineal (MCRL) analizadas en el capitulo 3 se añade la suposición de normalidad para [pic], obtenemos lo que se conoce como MODELO CLASICO DE REGRESION LINEAL NORMAL (MCRLN).

Supuesto Capitulo 3:
Método de mínimos cuadrados.

1. …ver más…

4.3.- PROPIEDADES DE LOS ESTIMADORES MCO BAJO EL SUPUESTO DE NORMALIDAD.

Si se supone que [pic] sigue la distribución normal, los estimadores MCO tienen las propiedades que se mencionan a continuación: 1. Son insesgados 2. Tienen varianza mínima. 3. Presentan consistencia; a medida que el tamaño de la muestra aumenta indefinidamente, los estimadores convergen hacia sus verdaderos valores poblacionales. 4. [pic] (al ser una función lineal de [pic]) esta normalmente distribuida con
[pic] en forma compacta[pic], sigue la distribución normal estándar, con media 0 y varianza unitaria (=1) [pic] 5. [pic] (al ser una función lineal de [pic]) esta normalmente distribuida, también sigue una distribución normal estándar. 6. [pic] esta distribución como la distribución [pic] (ji-cuadrada), saber esto nos ayudara a colegir inferencias respecto a la verdadera [pic], a partir de la [pic] estimada, se vera en el capitulo 5. 7. [pic] se distribuyen de manera independientes respecto a [pic] se vera en el capitulo 5. 8. [pic] tienen varianza mínima entre todas las clases de estimadores insesgados, lineales o no lineales. (estudiado por Rao) es muy poderoso la afirmación, ya que no esta restringido a la clase de estimadores lineales.
Por lo tanto se puede decir que los estimadores de mínimos cuadrados son los mejores estimadores insesgados (MEI), tiene varianza mínima en toda la clase de los estimadores insesgados.
Si [pic], [pic]