अब, हम अनुमान लगा सकते हैं जैसा कि मैंने डेटा से σ2 कहा है और यह कि σ2 अनुमान कुछ भी नहीं है लेकिन जब आप रैखिक मॉडल को फिट करते हैं तो आप रैखिक मॉडल से ith नमूने के लिए अनुमानित मूल्य ले सकते हैं और इस अवशिष्ट yi - ŷi की गणना कर सकते हैं जो है मापा मूल्य - ith नमूने के लिए अनुमानित मूल्य, इसे वर्ग और योग करते हैं या सभी संभव n नमूने लेते हैं,, n - p - 1 से विभाजित है।
இப்போது,    நான் கூறியது போல், நாம் டேட்டாவிலிருந்து σ2 எஸ்டிமேட் செய்யலாம். அந்த σ2 எஸ்டிமேட் என்பது வேறொன்றுமில்லை, நீங்கள் லீனியர் மாடலை பொருத்திய பிறகு, லீனியர் மாடலில் இருந்து ith சாம்பிளுக்கான பிரடிக்டட் வேல்யூவை எடுத்து, ரெஸிடுவல் yi - ŷi ஐ கணக்கிடலாம். அது மெசர்ட் வேல்யூ - ith சாம்பிளின் பிரடிக்டட் வேல்யூ கண்டுபிடித்து, அதை ஸ்கொயர் செய்து, சாத்தியமான அனைத்து n சாம்பிள்களின் கூட்டுத்தொகை எடுத்து, பின் n - p - 1 ஆல் வகுக்கப்படுகிறது.