Un investigador desea estimar el efecto de la edad (age), el ingreso (inc) y el tamaño de la familia (fsize) de una persona sobre su riqueza financiera (nettfa), además, el investigdor considera relevante si la persona es casada o no (marr) o si es hombre o mujer (male). Para esto plantea una regresión lineal múltiple de la forma:

y se obtienen la siguiente regresión estimada de una muestra de 9275 observaciones:

Con un nivel de significancia del 95% se puede concluir que:

El siguiente modelo de regresión lineal múltiple expresa la relación línea entre variable Wage (salario) y Educ (el nivel de educación del empleador). De los valores estimados para y se puede expresar que:

Si se tiene la siguiente suma de cuadrados:

SRC: Suma residual de cuadrados

SEC: Suma explicada de cuadrados

STC: Suma total de cuadrados

El estimador de la varianza del error en un modelo de regresión es:

La principal consecuencia de omitir una variable relevante en un modelo de regresión lineal es: