          
  % MINIMOS CUADRADOS (con covarianza conocida).
  %X=mincuad(A,B,V) regresa el vector X que resuelve A*X=B+E.
  %E distribuido normalmente  con media zero y covarianza V
  %A es matriz de MxN donde M>N. Este es el caso sobredeterminado
  %de MINIMOS CUADRADOS con covarianza V en los datos.
  %La solución se encuentra sin invertir la matríz V.
  
  %El vector X minimiza (A*X-B)'*inv(V)*(A*X-B). La solución clásica 
  %de algebra lineal a este problema es:
  
  %   X=inv(A'*inv(V)*A)*A'*inv(V)*B
  
  %[X,DX]=LSCOV(A,B,V) regresa los errores estandard de X en DX.
  %En estadistica estandard la fórmula del error estandard de los 
  %coeficientes es:
  
  % mse= B'*(inv(V) - inv(V)*A*inv(A'*inv(V)*A)*A'*inv(V))*B./(m-n) 
     % dx = sqrt(diag(inv(A'*inv(V)*A)*mse))

function X = mincuad(A,B,V)

X=lscov(A,B,V);



