Некоторые настораживающие моменты использования МНК

Описывающие процесс роста данные далеко не всегда удовлетворяют «обычным предположениям метода наименьших квадратов». Так, например, если все наблюдения производятся на одних и тех же растениях, животных или организмах, не резонно ожидать, что полученные данные будут некоррелированными. В идеале экспериментатор должен бы использовать разные независимые объекты для каждого наблюдения, но это не всегда разумно и возможно в силу имеющихся ограничений на экспериментальный материал или оборудование. Также не всегда выполняется условие постоянства дисперсии отклика которая может зависеть, например, от достигнутого к данному моменту уровня или от некоторой его функции. Если есть конкретная информация на этот счет, то ею можно воспользоваться и применить, например, взвешенный МНК. Другой путь такой: применить стандартную процедуру МНК для подгонки модели,

а затем исследовать остатки и попытаться выявить причину несостоятельности исходных предположений. Эти соображения могут быть затем использованы для повторения процедуры улучшения оценивания и/или для изменения модели.