Considere o modelo de regressão linear múltipla !$ y_i=a+b_1x_1+^{...}+b_px_p+ε_i,i=1,...,n. !$ Supondo que !$ ε_i !$ tem distribuição normal com média 0 e variância !$ σ^2 !$, pode-se escrever a função de verossimilhança e achar os estimadores de máxima verossimilhança !$ \widehat{Θ}_{ML}=(\widehat{a}_{ML},\widehat{b}_{1,ML},...,\widehat{b}_{p,ML})^T !$ e !$ \widehat{σ}\overset{2}{ML} !$ . Ao usar o método de mínimos quadrados é possível obter os estimadores !$ \widehat{Θ}_{LS}=(\widehat{a}_{LS},\widehat{b}_{1,LS},...,\widehat{b}_{p,LS}) !$. A relação entre esses estimadores é