Considere uma amostra aleatória de n pares de valores de duas variáveis, Xi e Yi, com i = 1,2, ..., n e admitindo-se que Y é função linear de X, pode-se estabelecer uma regressão linear simples da forma Yi = \( \beta \)0 + \( \beta \)1Xi + ei, onde \( \beta \)0 e \( \beta \)1 são parâmetros desconhecidos, X é a variável independente e Y é a variável dependente. O erro ei é uma série de valores independentes e identicamente distribuídos com ei ∼ N(0,\( \sigma^2 \)).
No modelo de regressão linear simples
