El origen secreto de los supuestos de la regresión lineal que nunca te enseñaron

Este artículo deconstruye los supuestos fundamentales de la regresión lineal rastreándolos hasta sus orígenes estadísticos. En lugar de tratar estos supuestos como reglas arbitrarias, el contenido demuestra cómo surgen naturalmente del proceso de Estimación de Máxima Verosimilitud (MLE) y el supuesto de ruido gaussiano. Aclara por qué el Error Cuadrático Medio (MSE) es la función de pérdida matemáticamente óptima y proporciona un marco claro para identificar y abordar violaciones como la heterocedasticidad y la multicolinealidad.