Em modelos de regressão linear a qualidade das estimativas depende, sobretudo, da verificação de pressupostos sobre o comportamento da componente de erro do modelo. Entre os principais pressupostos, estão o da homocedasticidade e o da ortogonalidade dos erros com relação às variáveis explicativas do modelo. No caso de violação dessas condições, os estimadores de MQO poderão perder, respectivamente, as propriedades da: