Hipótesis de Gauss-Markov

Conjunto de supuestos bajo los cuales el estimador MCO es el mejor lineal insesgado (MELI): el modelo es lineal en parámetros, la esperanza del error condicional a las X es cero (exogeneidad), la varianza del error es constante (homocedasticidad), no hay autocorrelación y los regresores son fijos o se trata de muestreo repetido. No se exige normalidad del error; con normalidad, MCO coincide con el estimador máximo verosímil y los estadísticos t y F tienen distribución exacta. La violación de estos supuestos afecta las propiedades del MCO y la inferencia.