关于最大似然估计估计一元线性回归

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小白想请教各位大神，最大似然估计估计一元线性回归，其中有一步是似然函数极大化等价于对数似然函数极大化，然后整理后变成一个带有随机误差项方差的项和一个带有误差项方差的系数乘以残差平方和的项。认为似然函数极大化等同于残差平方和极小化。但是随机误差项的方差也是未知的。请问我这样理解对吗：对于一组样本观测值，在满足gm条件下，随机误差项的方差不变，因而在参数估计时可以认为它是常数。不知道我想的对不对，请各位大佬指点迷津。

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关键词：一元线性回归 最大似然估计 对数似然函数 随机误差项 残差平方和