Suponha que no modelo de regressão linear múltipla Y_i = α + β.X_i + y.W εi +, onde Y é a variável dependente, X e W são as ditas independentes, ε é o termo estocástico e α, β e y os parâmetros. Depois de estimados os parâmetros, por MQO, e obtidos os resíduos, a inferência detectou algumas divergências com relação aos pressupostos clássicos. Observou-se uma alta correlação entre X e W, a presença de causalidade de Y sobre W e variâncias dos resíduos não constantes. Consideradas nesta ordem e tudo mais constante, tais divergências implicam, respectivamente,