高斯-馬可夫定理（英語：Gauss-Markov Theorem），在統計學中陳述的是在线性回归模型中，如果线性模型满足高斯马尔可夫假定，则回归系数的“最佳线性无偏估计”（BLUE，英語：Best Linear unbiased estimator）就是普通最小二乘法估计。[1]最佳估计是指相较于其他估计量有更小方差的估计量，同时把对估计量的寻找限制在所有可能的线性无偏估计量中。此外，误差也不一定需要满足独立同分布或正态分布。

本定理主要以卡爾·弗里德里希·高斯和安德烈·马尔可夫命名，虽然高斯的贡献要远比马尔可夫的重要。高斯以独立正态分布的假设推导出了结果，而马尔可夫将假设放宽到了上述的形式。