Правда, использование 
вместо индивидуальных значений 
приведет к ошибочной общей скорректированной сумме квадратов. Например, если 
общее среднее всех наблюдений, то вклад (ошибочный) скорректированной суммы квадратов от 
набора наблюдений должен был бы получиться таким:
в то время как на самом деле должно быть
Мы могли бы, конечно, легко показать, что
так как член, содержащий парное произведение, сокращается при суммировании. Значит, для получения правильного вклада в скорректированную сумму квадратов от 
набора параллельных опытов нам надо добавить к 
еще величину
(В некоторых случаях приводится только величина 
тогда важно помнить, что ее надо сначала возвести в квадрат, а лишь затем умножить на 
Величины 
играют еще и иную роль. Они образуют 
вкладов с 
степенями свободы, 
соответственно, которые должны при объединении дать сумму квадратов «чистой» ошибки.
Таким образом, мы можем все-таки выполнить основные регрессионные вычисления, если только известны выборочные средние и оценки дисперсий для всех наборов параллельных опытов. И нет необходимости знать индивидуальные значения наблюдений.
(Примечание. Приведенные выше рассуждения должны помочь при решении упражнения 14.)
наборов параллельных наблюдений 
но поскольку данные свернуты, результаты отдельных параллельных опытов не приведены, а известны только 
средних 
выборочных оценок дисперсий 
равных
как будто каждый набор параллельных наблюдений состоит из равного числа наблюдений, причем все они равны среднему значению. Это станет сразу ясно, если мы представим себе, что случится с 
набором параллельных в произведении матриц 
Для части 
мы имеем
и т. п. равны между собой, поскольку представляют параллельные опыты. Значит, все вклады элементов 
набора параллельных наблюдений в произведение 
будут иметь приблизительно такой вид:
на 
не сможет повлиять на вычисление вектора 
