
      DGP_OLS <- function() {
        X <- runif(100,2,10)
        Y <- X + rnorm(100, sd = sqrt(X))
        return(
          c("beta_1_hat" = sum(X*Y)/sum(X^2))
        )
        }


      set.seed(1)
      
      # generar 1000 estimaciones de beta_1 usando `GDP_OLS ()` y almacenarlas en `estimates`

      # estimar la varianza del estimador y asignar el resultado en `est_var_OLS`


      set.seed(1)

      # generar 1000 estimaciones de beta_1 usando `GDP_OLS ()` y almacenarlas en `estimates`
      estimates <- replicate(1000, DGP_OLS())

      # estimar la varianza del estimador y asignar el resultado en `est_var_OLS`
      est_var_OLS <- var(estimates)


      test_predefined_objects("DGP_OLS")
      test_object("estimates")
      test_object("est_var_OLS")