একবার কোন রিগ্রেশন মডেল তৈরি হয়ে গেলে, মডেলের উপযোগিতা ("goodness of fit") এবং  নির্ণীত পরামিতিসমূহের পরিসংখ্যানগত তাৎপর্য নিশ্চিত করা জরুরি। সাধারণত উপযোগিতা যাচাই করার জন্য R-এর বর্গ, অবশেষের বিন্যাস বিশ্লেষণ এবং প্রকল্প পরীক্ষণ অন্তর্ভুক্ত। পরিসংখ্যানগত তাৎপর্য সার্বিক উপযোগিতার F-অভীক্ষা ("Fisher test") ও তারপর স্বতন্ত্র পরামিতিসমূহের t-অভীক্ষা’র মাধ্যমে যাচাই করা যায়।

এইসব সনাক্তকারী পরীক্ষার ব্যাখ্যা অনেকটাই নির্ভর করে মডেলটির অনুমিত স্বতঃসিদ্ধগুলোর ওপর। যদিও অবশেষ পরীক্ষণের মাধ্যমে কোন মডেলের বৈধতা বাতিল করে দেওয়া যায়, তবে t-অভীক্ষা ও F-অভীক্ষার ফলাফল কখনো কখনো ব্যাখ্যা করা বেশ কঠিন হয়ে যায় যদি মডেলটির স্বতঃসিদ্ধগুলো লংঘিত হয়। যেমন- যদি ত্রুটিসূচক পদটির অভিলম্ব বণ্টন না হয়ে থাকে, ক্ষুদ্র নমুনায় নির্ণীত পরামিতিগুলো অভিলম্ব বণ্টন অনুসরণ করবে না এবং এতে ঐ নমুনা থেকে কোন অনুমিতিক সিদ্ধান্ত নেওয়া জটিল হয়ে যায়। তবে তুলনামূলকভাবে বৃহৎ নমুনায়, কেন্দ্রীয় সীমা উপপাদ্য প্রয়োগ করা যায় যেন প্রকল্প পরীক্ষণে অসীমতট অনুমান করে অগ্রসর হওয়া যায়।

সফটওয়্যার
অন্তর্পাতন এবং বহির্পাতন
শক্তি এবং নমুনার আকার গণনা
যাচাইকরণ