Considere o modelo de regressão linear múltipla !$ yi=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}=(\hat{a}_{ML},\hat b_{1,ML,...,}\hat b_{p,ML})^T !$ e !$ \hat{σ}\overset{2}{M}L !$ . Ao usar o método de mínimos quadrados é possível obter os estimadores !$ \widehat{Θ}_{LS}=(\hat{a}_{LS},\hat b_{1,LS,...,}\hat b_{p,LS})^T !$. A relação entre esses estimadores é