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Quando se omite uma importante variável (c) do modelo clássico de regressão linear estimado por MQO, de modo que cov(xj, c) ≠ 0, em que xj é uma variável explicativa qualquer, os estimadores obtidos serão inconsistentes.
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Quando se estima modelos de regressão múltipla, sabe-se que a estatística R2 mensura a proporção da variação amostral da variável dependente, explicada pelas variáveis independentes. Além disso, a estatística R2 é utilizada como parâmetro de qualidade de ajuste. Portanto, ao se estimar um modelo com quatro variáveis explicativas e compará-lo a um modelo com três variáveis explicativas, é correto escolher o modelo que retornar o maior valor de R2, considerando tudo o mais constante.
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Em geral, as regressões de séries temporais fornecem estatísticas R2 mais elevadas do que as regressões com cortes transversais (cross section). Por essa razão, a estatística R2 não deve ser utilizada para comparação das estimativas em séries temporais com as estimativas em cortes transversais.
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Considere os dois modelos econométricos dados pelas equações a seguir.
Sabendo que yt é a variável dependente, xt é a variável independente e et é o erro da regressão, para decidir qual é o melhor modelo de estimação, utiliza-se a estatística R2.
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Considerando o modelo de regressão por mínimos quadrados ordinários (MQO) a partir da origem, no qual 
é correto afirmar que 
é um estimador viesado de β .
