El supuesto 9 del modelo clásico de regresión lineal (MCRL) plantea que el modelo de regresión seleccionado para el análisis empírico está "correctametne" especificado. Con este supuesto, nuestra preocupación principal hasta ahora ha sido la estimación de los parámetros del modelo seleccionado y la prueba de hipótesis con respecto a ellos. Si los estadísticos de diagnóstico, tales como R², t y F y el d de Durbin-Watson se consideran satisfactorios, el modelo seleccionado obtiene un reconocimiento de aprobación.
Por otra parte, si hay uno o más estadísticos de prueba que no son satisfactorios, el investigador busca métodos más sofisticados de estimación, por ejemplo, el procedimiento de estimación en dos etapas de Durbin para resolver el problema de autocorrelación. Si las pruebas de diagnóstico son aún no satisfactorias, el investigador se empieza a preocupar por la existencia de errores de especificación o de sesgos en el modelo seleccionado: Habrán sido omitidas del modelo algunas variables importantes? Algunas variables de poca importancia habrán sido incluidas en el modelo? La forma funcional del modelo seleccionado será la correcta? Estará el error estocástico correctamente especificado? Habrá más de un error de especificación?
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