Call:
lm(formula = y ~ x)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-0.56538 -0.13236 -0.01933  0.16110  0.53712 

Coefficients:
             Estimate Std. Error  t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 48.783032   0.029782 %¿#^{!¿¿   <2e-16 ***
x           -0.004704   0.004360   -1.079    0.285    
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 0.2321 on 62 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.01843,	Adjusted R-squared: 0.002599 
F-statistic: 1.164 on 1 and 62 DF,  p-value: 0.2848
--------------------------------------------------------------

b0 = 48.783032; sb0 = 0.029782; tb0 = 0; pb0 = 2e-16
b1 = -0.004704; sb1 = 0.004360; tb1 = -1.079; pb1 = 0.285
# si falta alguno: t=b/s
tb0 = b0/sb0; tb0
sb0 = b0/tb0; sb0

df = 62


# PREGUNTA: ¿Cuánto vale la estimación del término independiente?
b1

# PREGUNTA: Extremo superior de un intervalo de confianza 95% para la pendiente.
prob = 0.95
alfa = 1-prob; alfa
t = qt(1-alfa/2,df); t
b0-t*sb0

# PREGUNTA: Responda con el estadístico de la prueba ß0=0.
tb0

# PREGUNTA: Responda con el estadístico de la prueba ß1=0.
tb1

# PREGUNTA: ¿Podríamos rechazar con estos datos ß1=-0.1? (use riesgo a=1%; 0: no, 1: sí).
B1 = 0.05
alfa = 0.02
t = qt(1-alfa/2,df); t
ifelse((b1-B1)/sb1>t,"rebutgem H0","no rebutgem H0")

# PREGUNTA: ¿Rechazaría la hipótesis de que la recta realmente es horizontal? (0: no, 1: sí)
B1 = 0
ifelse((b1-B1)/sb1>tb1,"rebutgem H0","no rebutgem H0")

# PREGUNTA: P-valor de la prueba ß0=0.
pb0

# PREGUNTA: P-valor de la prueba ß1=0.
pb1

# PREGUNTA: En la salida hay un valor corrompido. ¿Puede recuperar el valor original?
# si falta alguno: t=b/s

# PREGUNTA: Diga el valor que se ha estimado para la desviación típica del término aleatorio del modelo.
E = 