Інтервальні статистичні оцінки для теоретичних коефіцієнтів b0 і b1.
1. Матриця коефіцієнтів системи нормальних рівнянь:
2. Ковариційно-дисперсійна матриця коефіцієнтів рівняння регресії:
3. Стандартна похибка оцінки параметра моделі:
де с00, с11-діагональні елементи ковариційно – дисперсійної матриці.
4. Інтервал, в якому з ймовірністю P=1-a=0,95 знаходиться невідоме значення параметра b:
де 
– критичне значення t-статистики при n=n-2 ступенях вільності. Значення визначають з таблиці.
Якщо в границі довірчого інтервалу попадає нуль, тобто нижня границя від’ємна, а верхня – додатна, то оцінюючий параметр приймається нульовим, оскільки він не може одночасно приймати і додатні, і від’ємні значення.
Для нашого прикладу:
Відповідно 
З таблиці Стьюдента для заданої довірчої ймовірності P=1-a=1-0,05=0,95 ічисла ступенів вільності n=n-2=8-2=6 визначимо 
:
Обчислимо значення t – критерію для параметра b1:
t1= 
Обчислене значення статистики 
порівнюємо з критичним значенням t- розподілу з n-k ступенями вільності ( 
), знайденим за таблицями Стьюдента.
Якщо 
, то відповідна оцінка параметра моделі b є достовірною. Отже, з ймовірністю 95% гіпотезу про те, що коефіцієнт регресії генеральної сукупності дорівнює нулю, відхиляємо на основі нашої вибірки.
Оскільки для нашого прикладу фактичне значення t- статистики є більшим за табличне значення 
( 
), то параметр b1 не випадково відрізняється від нуля, а є статистично значимий. Отже, з ймовірністю 95 % коефіцієнт рівняння b1 лінійної регресії за межами діапазону, по якому були зібрані експериментальні дані буде відмінний від нуля.
На основі t-критерію та стандартної похибки можна побудувати довірчі інтервали для параметра 
Інтервальні оцінки коефіцієнтів регресії:
Отже, з ймовірністю 95 % в інтервалі [0,780;0,880] буде знаходитися оцінювальний теоретичний параметр 
.
Отже, якщо наші спостереження (прибуток і дохід) є результатом випадкового вибору з деякої генеральної сукупності, розподіленої за законом Гауса, то з ймовірністю P=0,95 можна стверджувати, що істинний коефіцієнт регресії набуватиме значень не менших від 0,780 і не більших від 0,880. Тобто, кожна тисяча гривень доходу сприятиме приросту прибутку не менше, ніж на 0,780 і не більше, ніж на 0,880 тис грн.