高斯—马尔可夫定理
（Gauss–Markov theory）在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。
高斯--马尔可夫定理的意义在于，当经典假定成立时，我们不需要再去寻找其它无偏估计量，没有一个会优于普通最小二乘估计量。也就是说，如果存在一个好的线性无偏估计量，这个估计量的方差最多与普通最小二乘估计量的方差一样小，不会小于普通最小二乘估计量的方差。
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（Gauss–Markov theory）在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。
高斯--马尔可夫定理的意义在于，当经典假定成立时，我们不需要再去寻找其它无偏估计量，没有一个会优于普通最小二乘估计量。也就是说，如果存在一个好的线性无偏估计量，这个估计量的方差最多与普通最小二乘估计量的方差一样小，不会小于普通最小二乘估计量的方差。