Motivace

Možnost modelování závislosti pomocí lineárního regresního modelu je podmíněna nějakými předpoklady o datech. Jedním z nich je předpoklad normality. Ten má zcela zásadní vliv na použití testů o parametrech lineárního regresního modelu, neboť většina testů předpokládá právě normalitu. Dalším důležitým předpokladem je nezávislost chyb, která bývá často (zejména v časových řadách) porušena. Také vlastnosti matice plánu, zejména pak prvky matice a existence její inverze, hrají velmi důležitou roli při odhadech parametrů modelu. Opomíjení výše zmíněných předpokladů může v praxi vést i ke zcela zavádějícím výsledkům, proto je nutné věnovat tomuto problému patřičnou pozornost.