Оценка вектора параметров для классической линейной регрессионой модели, полученная традиционным методом наименьших квадратов

,
где

– детерминированная матрица регрессоров

– вектор-столбец значений результативного признака.
Оценка вектора параметров для обобщенной линейной регрессионной модели с использованием автоковариационной матрицы случайных возмущений

, полученная обобщенным методом наименьших квадратов, имеет вид ...