# sistema di var.casuali A (colonna 1) e B (colonna 2)
# dist. da GE di al,at,bg,bs,co,cr,cu,mn,mi,no,pv,so,to,va,vc
# (distanza tra i capoluoghi di provincia)
#A: dist. in linea d'aria in km (arrotondata alle cinquine)
#B: dist. stradale in km (arrotondata alle cinquine)
dist   <-    c(55,70,155,160,155,115,105,165,110,115,85,165,110,155,105)
dist <- c(dist,85,115,205,230,185,185,145,240,140,155,125,290,170,195,135)
d <- array(dist,dim=c(15,2)); d
      [,1] [,2]
 [1,]   55   85
 [2,]   70  115
 [3,]  155  205
 [4,]  160  230
 [5,]  155  185
 [6,]  115  185
 [7,]  105  145
 [8,]  165  240
 [9,]  110  140
[10,]  115  155
[11,]   85  125
[12,]  165  290
[13,]  110  170
[14,]  155  195
[15,]  105  135
x <- d[,1]; y <- d[,2]
plot(c(0,170),c(0,300),type="n",xlab="", ylab="")
griglia <- function(x) abline(v=axTicks(1), h=axTicks(2), col=x,lty=3)
griglia("blue")
points(x,y)
 
k <- mean(x*y)/mean(x^2); k; abline(0,k)
[1] 1.42046
# Potevo usare anche il comando lm (per la regressione lineare)
# con l'aggiunta di -1 (per specificare che è vincolata)
lm(y ~ x -1)$coefficients
      x 
1.42046
# Potevo usare anche il procedimento descritto qui.