Neste artigo discutimos alguns aspectos práticos sobre o uso de diferentes métodos de estimação dos parâmetros do modelo de regressão linear e seus impactos nas inferências obtidas. Na prática, é comum usarmos softwares estatÃsticos para obter os estimadores de mÃnimos quadrados (EMQ) para os parâmetros de regressão e considerar um estimador não-viciado para a variância do erro baseado na soma de quadrados dos resÃduos. Como alternativa, discutimos o uso do estimador de máxima verossimilhança (EMV) para a variância do erro (um estimador viciado, mas com erro quadrático menor) que pode levar a diferentes conclusões em termos de inferências. Dois exemplos numéricos são apresentados para ilustrar o estudo comparativo
