В линейной регрессионной модели

отклонение

– величина случайная, а объясняющая переменная

– величина неслучайная. Это утверждение является ...
критерием Фишера
критерием Стьюдента
теоремой Гаусса-Маркова
одной из основных предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии