So, it does not matter how you cast this equation, how you build this model, it is more important that when you apply ordinary least squares, you should actually ensure that the independent variable is an extremely accurate measurement or it represents the truth as closely as possible. Whereas, y could contain other factors or errors and so on and it is this method is tolerant to it.
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।