o modelo de regressão deve ser linear nos parâmetros e nas variáveis.

o número de parâmetros estimados no modelo deve ser maior do que o número de variáveis utilizadas para estimá-lo.

as variâncias dos erros do modelo devem ser constantes, isto é, heterocedásticas.

não deve haver autocorrelação entre os termos de erros do modelo, e o valor médio dos erros deve ser igual a zero.

não deve haver multicolinearidade e homocedasticidade entre as variáveis do modelo.