在实际统计分析中，有些回归模型虽然被建立起来，但该模型不一定通得过检验，那么就不能够利用这样的回归模型进行预测和决策，否则将对实际工作产生反作用。
至于为何检验不通过，原因多种多样，可能是由于模型的设定形式不正确，可能是变量选取不切合实际，也可能是变量数据有误等。
为避免使用一个回归效果较差的模型进行预测，有必要在模型建立之后对其进行各种检验。
估计标准误差。
估计标准误差是指因变量各实际值与其估计值之间的平均差异程度，反映实际观察值在回归直线周围的分散状况，也即回归估计值对各实际观察值代表性的强弱，其值越小，回归方程的代表性越强，用回归方程估计或预测的结果越准确。
估计标准误差用Se表示，其公式为
将yc=a+bx代入上式中，可得
