Дальнейший анализ
Обычные критерии, пригодные для линейных моделей, часто вообще не годятся в нелинейном случае. В качестве практической процедуры здесь можно рекомендовать, например, сопоставлять
необъясненную вариацию с оценкой величины 
Однако не удается воспользоваться 
-статистикой, чтобы прийти к какому-либо заключению при определенном уровне значимости. Мерой необъясненной вариации служит, например, величина 
При отсутствии точных результатов для нелинейного случая можно считать, что сумма квадратов базируется примерно на 
степенях свободы (поскольку оцениваются два параметра). В нелинейном случае это не приводит обычно к несмещенной оценке величины 
как в линейном случае, даже если модель и правильна.
Оценка дисперсии 
получаемая на основе «чистых» ошибок (см. § 1.5), может быть найдена из параллельных наблюдений. Это дает сумму квадратов 
с 26 степенями свободы.
Некоторое приближенное представление о возможной неадекватности модели можно получить путем вычисления величины 
степенями свободы и сравнения средних квадратов:
-критерий здесь неприменим, но мы можем воспользоваться величиной 
как мерой сравнения. Поскольку 
то это позволяет сказать, что модель, вероятно, неплохо описывает экспериментальные данные.
