For example in the one variable case that we saw one independent variable the only 2 parameters that we are fitting are the intercept term β0 and the slope term β1. So, we want to know whether we should have fitted the intercept or not whether we should have taken it as 0. When we have several independent variables in multilinear regression we will see that it is also important to find out which variables are significant, whether we should use all the independent variables or whether we should discard some of them.
उदाहरण के लिए एक चर मामले में कि हमने एक स्वतंत्र चर को केवल 2 मापदंडों को देखा, जिसे हम फिट कर रहे हैं, अवरोधन शब्द β0 और ढलान शब्द β1 हैं। इसलिए, हम यह जानना चाहते हैं कि क्या हमें अवरोधन को फिट करना चाहिए था या नहीं, चाहे हमें इसे 0 के रूप में लेना चाहिए था। जब हमारे पास multilinear regression में कई स्वतंत्र चर हैं, तो हम देखेंगे कि यह पता लगाना भी महत्वपूर्ण है कि कौन से चर महत्वपूर्ण हैं, क्या हमें सभी स्वतंत्र चर का उपयोग करना चाहिए या हमें उनमें से कुछ को त्याग देना चाहिए।