इसलिए, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आपने इस समीकरण को कैसे बनाया है, आप इस मॉडल का निर्माण कैसे करते हैं, यह अधिक महत्वपूर्ण है कि जब आप साधारण न्यूनतम वर्ग लागू करते हैं, तो आपको वास्तव में यह सुनिश्चित करना चाहिए कि स्वतंत्र चर एक अत्यंत सटीक माप है या यह सच्चाई को बारीकी से दर्शाता है जबकि, y में अन्य कारक या त्रुटियां हो सकती हैं और इसी तरह यह इस विधि के प्रति सहिष्णु है।
కాబట్టి, మీరు ఈ సమీకరణాన్ని ఎలా ప్రసారం చేసారో పట్టింపు లేదు , మీరు ఈ మోడల్ ను ఎలా నిర్మించినా, దాన్ని మీరు సాధారణ తక్కువ వర్గాలకు వర్తింపచేయడం అతి ముఖ్యం. మీరు ఖచ్చితంగా చెప్పగలగాలి, ఇండిపెండెంట్ వేరియబుల్ చాలా చాలా ఖచ్చితమైన కొలత లేదా ఇది సత్యాన్ని దగ్గరగా సూచిస్తుంది సాధ్యం అయినంత వరకు. అయితే, y ఇతర కారకాలు లేదా లోపాలను కలిగి ఉంటుంది మరియు ఈ పద్ధతి దానికి సహించ దగినది.