কোন রিগ্রেশন মডেল বিবেচনা করা যাক, যার তিনটি অজ্ঞাত পরামিতি formula_35 রয়েছে। ধরা যাক, কোন পরীক্ষক স্বাধীন চলক ভেক্টর formula_5 (যার মধ্যে স্বাধীন চলক formula_37 অন্তর্ভুক্ত) এর ঠিক একই মানের জন্য ১০টি পাঠ নেন। এক্ষেত্রে, রিগ্রেশন বিশ্লেষণ তিনটি অজ্ঞাত পরামিতির জন্য প্রাক্কলিত অনন্য মানের সেট নির্ণয়ে ব্যর্থ হয়; কেননা পরীক্ষক পর্যাপ্ত তথ্য প্রদান করেননি। এখান থেকে বড়জোর গড় মান এবং অধীন চলক formula_4 এর আদর্শ বিচ্যুতি অনুমান করা যেতে পারে। একইভাবে, formula_5 এর দুটি ভিন্ন মানের জন্য পাঠ নিলে তা দুটি অজানা রাশির রিগ্রেশনের জন্য পর্যাপ্ত তথ্য সরবরাহ করতো, কিন্তু তিন বা তার বেশি অজ্ঞাত রাশির জন্য নয়।

যদি পরীক্ষক স্বাধীন চলক ভেক্টর formula_5 এর তিনটি ভিন্ন ভিন্ন মানের জন্য পাঠ নিতেন, তাহলে রিগ্রেশন বিশ্লেষণ থেকে formula_6 এর তিনটি অজানা পরামিতির অনন্য প্রাক্কলিত মানের সেট পাওয়া যেত।

সাধারণ রৈখিক রিগ্রেশনের ক্ষেত্রে, ওপরের উক্তিটি, "ম্যাট্রিক্স formula_42 বিপরীতযোগ্য" - এই শর্তের সমতুল্য।

যখন গৃহীত পাঠ সংখ্যা formula_17 অজ্ঞাত পরামিতি formula_14 অপেক্ষা বৃহত্তর, এবং পাঠ-ত্রুটি formula_45 স্বাভাবিকভাবে বণ্টিত থাকে, তখন formula_46-তে বিদ্যমান "উদ্বৃত্ত তথ্য", অজ্ঞাত পরামিতি সম্পর্কে পরিসংখ্যানগত পূর্বানুমান করতে ব্যবহৃত হয়। এই উদ্বৃত্ত তথ্যকে রিগ্রেশনের স্বাধীনতার মাত্রা বলা হয়।

রিগ্রেশন মডেলসমূহ
সীমাবদ্ধ অধীন চলক
স্বাধীন পরিমাপের আবশ্যকীয় সংখ্যা
সাধারণ রৈখিক মডেল