Статистические свойства МНК-оценок
Сумма квадратов остатков
является «кандидатом» на оценку дисперсии ошибок
(с некоторым коэффициентом):
Вычислим 
(7)
Из уравнения (5.7)(7 ) следует, что
(8)
т.е.
Поскольку
следовательно 
Получаем
-распределение с
степенями свободы.
Проверка гипотезы о значимости модели множественной регрессии состоит в проверке гипотезы о значимости множественного коэффициента корреляции или значимости коэффициентов модели регрессии. В большинстве случаев значимость модели множественной регрессии проверяется через значимость коэффициента множественной корреляции.
Основной гипотезой, выдвигаемой при проверке значимости коэффициентов регрессии, является гипотеза
о незначимости полученных коэффициентов 

Обратной является гипотеза
о значимости коэффициентов регрессии: 
Гипотезы проверяются с помощью
-статистики или
-критерия Стьюдента, который рассчитывается через частный
-критерий Фишера. Между этими критериями существует взаимосвязь, используемая при проверке значимости коэффициентов модели множественной регрессии:
Критическое значение
-критерия:
где
- уровень значимости;
- объем выборки;
- степень свободы, определяемая по таблице распределений
-критерия Стьюдента.
Наблюдаемое значение частного
-критерия для проверки гипотезы:

где
- коэффициент множественной детерминации.
Если
то основная гипотеза о незначимости модели множественной регрессии отклоняется. Если
то основная гипотеза о незначимости коэффициентов модели множественной регрессии принимается.