Pagal I modelį liekamoji dispersija . Čia modeliu paaiškinama dispersija apskritai sudaro tik 0,1  Vadinasi, visi faktoriai tik 10% lemia priklausomojo kintamojo, t. y. visos rentos, normos valstiečių ūkių grupėje kitimą (II grupėje 12%, III – 32% ir IV – 22%).

II modelyje činšo svyravimas priklausomai nuo visų faktorių visumos yra ryškesnis negu visos rentos. I grupėje – 29% ( ), II – 27%, III – 50% (0,50) ir IV – 36% (0,64). Šiuo atveju ir daugialypės koreliacijos koeficientai patvirtina prielaidą, kad turtingesnių baudžiavinių ūkių (III ir IV grupių) visos rentos norma daug akivaizdžiau (negu I ir II grupės) yra sąlygojama inventoriaus užfiksuotų faktorių. Kitaip tariant, kuo aukštesni daugialypės koreliacijos koeficientai, tuo mažesnė liekamoji dispersija, kartu padidėja ir regresijos koeficientų reikšmingumas.

Regresinės lygties koeficientai statistiškai rodo, kaip vidutiniškai pasikeičia priklausomo kintamojo (y) reikšmės, keičiantis nepriklausomų kintamųjų reikšmėms vienetu (lentelės 1–4).

I modelyje, padidėjus žmonių skaičiui vienu asmeniu, I grupės ūkiuose piniginis mokestis ne didėjo, o sumažėjo 1,06 auksino (–1,06), ta pati tendencija matyti II (–0,18) ir III (–1,02) grupėse, tik IV grupėje visos rentos norma taip pat padidėja vidutiniškai net iki 110,13 auksino. Visos rentos vidurkis kiemui IV grupėje sudarė 185,98 auksino. Išeitų, kad žmonių skaičius yra visos rentos normos lemiamas faktorius. Deja, minėto faktoriaus daugialypės koreliacijos koeficientas tėra žemas (0,3). Tokiu atveju galima kalbėti tik apie daugialypės regresijos modelio naudojimo tikslingumą. Būtina įvertinti ir kitus to paties bei kitų modelių regresijos koeficientus. Verta pridurti, kad žmonių faktoriaus regresijos koeficiento didėjimo tendencija atitinka bendrą turtingumo augimo tendenciją priklausomai nuo visos rentos normos didėjimo šioje ūkių grupėje6.

To paties (I) modelio ariamos žemės ploto didėjimas (1 valaku) taip pat tiesiogiai susijęs su visos rentos normos didėjimu vidutiniškai 37,63 auksino I ūkių grupėje, 37,8 auksino II, 59,49 auksino III ir 30,67 auksino
IV grupėje, t. y. daugiau ar mažiau tolygiai, jei neskaičiuotume didžiausios normos III grupėje.

Taigi, atsižvelgiant į vieno kiemo vidutinį rentos dydį, jos normos padidėjimas I grupėje 37,63 auksino sudaro 40% visos rentos (šios rentos I grupės vidurkis – 95,22 auksino (lentelė 1). II grupėje tas padidėjimas sudaro 36% (piniginės rentos vidurkis – 105,77) auksino (lentelė 2)), III – 39% (vidurkis – 138,28) auksino (lentelė 3)) ir IV-oje – tik 16% (vidurkis – 185,98 auksino (lentelė 4)). Procentinė rentos normos mažėjimo tendencija IV grupėje sietina visų pirma su dvigubai didesne vidutine rentos norma negu I grupėje ir su lemiama žmonių skaičiaus faktoriaus įtaka visos rentos didėjimui šiame modelyje. Tuo tarpu neturtingiausioje ūkių grupėje rentos dydį visų pirma sąlygojo dirbamos žemės kiekis. Ir vienu, ir kitu atveju