في مجموعات بيانات لها مكون سلاسل زمنية: تساوي المتغيرات الصورية واحدًا صحيحًا في السنوات المؤثرة وصفرًا في غيرها.

متغيرات عشوائية لا يرتبط خطيًّا بعضها ببعض.

بيانات مجموعة من متغيرين عشوائيين أو أكثر عندما يكون كل زوج منها غير مرتبط بالآخر.

في انحدار "م د ع": يؤدي حذف بعض المتغيرات المفسِّرة من معادلة الانحدار إلى إضعاف قوتها التفسيرية، وتُواجَه هذه المشكلة بإضافة متغيرات أخرى تكون أكثر تمثيلاً لتلك المحذوفة.

المتغيرات التي قد تؤثر على المتغير التابع، غير أنها لم تظهر في معادلة الانحدار.

نموذج انحدار تكون فيه قيم كل من المتغير التابع والمتغيرات المستقلة في صيغتها الأصلية، وليست في جذورها التربيعية أو غيرها.

مُقدِّر في نموذج خطي، يُستخدم عند توافر المتغيرات المساعدة لمتغير مفسِّر داخلي أو أكثر.

موقف ينشأ عندما يقاس المتغير التابع أو بعض المتغيرات المستقلة مع وجود خطأ ما بها.

نموذج قياس أخطاء عندما يكون القياس المُشَاهد مساويًا للمتغير الفعلي، مضافًا إليه قياس خطأ مستقل أو غير مرتبط على الأقل.