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    "# Mínimos cuadrados lineales"
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    "Supóngase que se han realizado mediciones de un fenómeno de interés en diferentes puntos $x_i$'s resultando en cantidades $y_i$'s $\\forall i=0,1,\\dots, m$ (se tienen $m+1$ puntos) y además las $y_i$'s contienen un ruido aleatorio causado por errores de medición:"
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    "El objetivo de los mínimos cuadrados lineales es construir una curva, $f(x|\\beta)$ que \"mejor\" se ajuste a los datos $(x_i,y_i)$, $\\forall i=0,1,\\dots,m$. El término de \"mejor\" se refiere a que la suma: $$\\displaystyle \\sum_{i=0}^m (y_i -f(x_i|\\beta))^2$$ sea lo más pequeña posible, esto es, a que la suma de las distancias verticales entre $y_i$ y $f(x_i|\\beta)$ $\\forall i=0,1,\\dots,m$ al cuadrado sea mínima:"
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    "**Obs:**\n",
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    "* La notación $f(x|\\beta)$ se utiliza para denotar que $\\beta$ es un vector de parámetros a estimar, en específico $\\beta_0, \\beta_1, \\dots \\beta_n$, esto es: $n+1$ parámetros a estimar."
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    "## Modelo en mínimos cuadrados lineales"
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    "En los mínimos cuadrados lineales se supone:  $f(x|\\beta) = \\displaystyle \\sum_{j=0}^n\\beta_j\\phi_j(x)$ con $\\phi_j: \\mathbb{R} \\rightarrow \\mathbb{R}$ funciones conocidas por lo que se tiene una gran flexibilidad para el proceso de ajuste."
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    "* La notación $f(x|\\beta)$ se utiliza para denotar que $\\beta$ es un vector de parámetros a estimar, en específico $\\beta_0, \\beta_1, \\dots \\beta_n$, esto es: $n+1$ parámetros a estimar."
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    "Si $m=3$ y $A \\in \\mathbb{R}^{3 \\times 2}$ geométricamente el problema de mínimos cuadrados se puede visualizar con el siguiente dibujo:"
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