A matriz de covariâncias é a inversa de X’X.

Na matriz σ<sup2 (X'X) ^{- 1}, os valores fora da diagonal principal definem o intervalo de confiança para cada parâmetro.

As estimativas pontuais dos parâmetros da regressão são dadas pelo sistema de equações normais dado por (X’X) X’Y.

A diagonal principal de σ ² (X'X) ^-1, sendo σ ²constante, contém as variâncias dos parâmetros do modelo.

O produto X’X fornece as variâncias dos parâmetros do modelo.

Se X tem distribuição N (µ, σ ²) e Y = (X - µ) / σ, então Y tem distribuição N(0,1).

Se X tem distribuição N(µ, σ<sup2) e Y = a X + b, então Y tem distribuição N(aµ + b, α² σ² ).

A função densidade de probabilidade de uma variável aleatória com distribuição normal tem gráfico simétrico em relação à µ e com achatamento σ ².

Na probabilidade de uma variável aleatória com N(µ, σ ²apresentar valores até k > 0 desvios padrões do valor esperado, depende de µ, σ e k.

A distribuição dos estimadores de máxima verossimilhança sob condições de regularidade é Normal.

1/λ

λ

2/λ²

2λ

λ²