II modelyje priklausomas kintamasis yra činšas – dalis rentos. Į regresijos lygtį neįtrauktų faktorių lyginamoji dalis šiame modelyje gerokai sumažėja. I grupėje a = 9,22, II-oje a = 13,83, III-oje a = 8,65 ir IV-oje a = 30,69 (lentelė 1–4). Vadinasi, jei vargingiausių ūkių grupėje (I) činšo dydį turimi faktoriai sąlygoja gana silpnai, tik 17%, tai turtingiausioje (IV) – 27%.

Pagal šį (II) modelį ariamos žemės dydis labiausiai sąlygojo činšo normos kitimą, išskyrus IV grupę: I grupei ariamos žemės dydžio kaita činšo svyravimą sąlygojo 46% (24,12/52,81), II grupėje – taip pat 46%, III grupėje – 48% ir IV – 25%, kitų faktorių poveikis rentos normai ir atitinkamai činšui tėra nežymus.

Taigi pirmų dviejų regresinės lygties modelių, apėmusių visus svarbiausius kintamuosius, analizė rodo gana silpną ryšį esminių ūkio faktorių ir visos rentos ryšį, taip pat nežymų rentos dydžio apskritai ir činšo atskirai priklausomybę nuo turimų faktorių didėjimo ar mažėjimo. Kaip tam tikrą išimtį galima išskirti ariamosios žemės faktorių, ryškiai sąlygojantį rentos, ypač činšo, normos kitimą. Bet IV grupėje tas poveikis ypač sumažėjęs, lyginant su silpnesnių ūkių grupėmis, turint galvoje nežinomų faktorių įtaką rentos normai. Kitaip tariant, ariamos žemės faktoriaus įtaka rentos normai apskritai ir konkrečiai činšui didėjant ūkių turtingumui silpnėja. Matyt, dėl šios priežasties užfiksuoti silpni ariamosios žemės ir kitų valstiečių ūkio rodiklių ryšiai.

III ir IV regresinės lygties modeliuose panaudoti apibendrinamieji (suvestiniai) rodikliai. Mažinant nepriklausomų kintamųjų skaičių, galima tiksliau apibrėžti rezultatyvinio požymio svyravimą.

Determinacijos koeficentai III ir IV modeliuose mažai skiriasi nuo I ir II modeliuose apžvelgtų koeficientų. Štai III modelyje visos rentos normos kitimas nuo žemės dydžio kitimo I grupėje priklauso tik 6% (kaip ir I modelyje), IV grupėje – 15% (13%). Neįtrauktų į regresijos modelį faktorių poveikis visos rentos normai pagal III modelį I grupėje yra net 93% (I variantas – 91%), činšo svyravimas pagal IV modelį I grupėje siekia 73%. Vadinasi, suvestinių ekonominių rodiklių ir visos rentos regresiniame modelyje ryšio jėga nepriklauso nuo sudėtinių elementų skaičiaus, t. y. jų suvedimo ar išskaidymo.

Skirtingai nuo determinacijos koeficientų, dauginės koreliacijos koeficientai visuose modeliuose nedaug, bet skiriasi pagal grupes.

III modelyje I grupėje liekamosios dispersijos dalis lygi 0,92, IV – 0,79; vadinasi, visi faktoriai tiktai atitinkamai 8% ir 21% paaiškina priklausomų kintamųjų kitimą, pirmu atveju – visos rentos, antru – činšo. II grupėje tas procentas kiek aukštesnis: 12% ir 26%, III grupėje – 30% ir 50% ir IV vėl žemesnis – 16% ir 30%. Tačiau apskritai, kai 30% ar net 50% turimi faktoriai veikia rentos normos kitimą, galima kalbėti apie aiškią tendenciją – intensyvėjant ariamos žemės naudojimui, auga činšo dydžio ir ariamos žemės kiekio abipusis ryšys. Tą patį galima pasakyti ir apie priklausomybę nuo darbinių ir produktyviųjų