Значення якісної змінної, для якого приймається , називається базовим. Вибір базового значення звичайно диктується цілями дослідження, але може бути і довільним.
Коефіцієнт 
у моделі (2) іноді називається диференціальним коефіцієнтом вільного члена, тому що він показує, на яку величину відрізняється вільний член моделі при значенні фіктивній змінної рівної одиниці, від вільного члена моделі при базовому значенні фіктивної змінної.
2. ANCOVA - модель з однією кількісною та однією якісною змінною, яка має три альтернативи.
Нехай розглядається модель із двома пояснюючими змінними, одна з яких кількісна, а інша – якісна. Причому якісна змінна має три альтернативи. Наприклад, витрати на утримання дитини можуть бути зв'язані з доходами сімей і віком дитини: дошкільний, молодший шкільний і старший шкільний. Якісна змінна зв'язана з трьома альтернативами, тому за загальним правилом моделювання необхідно використовувати дві фіктивні змінні. Таким чином, модель може бути представлена у вигляді:
(5)
де 
– витрати, 
– доходи сімей.
Утворяться наступні залежності. Середня витрата на дошкільника:
(6)
Середні витрати на молодшого школяра:
(7)
Середні витрати на старшого школяра:
(8)
де 
, 
– диференціальні вільні члени. Базовим значенням якісної змінної є значення “дошкільник”.
Після обчислення коефіцієнтів рівнянь регресії (6) – (8) визначається статистична значущість коефіцієнтів і на основі звичайної 
-статистики.
Якщо коефіцієнти і виявляються статистично незначущими, то можна зробити висновок, що вік дитини не впливає на витрати по його утриманню.
3. Авторегресійні моделі. Модель адаптивних очікувань.
Авторегресійна модель – це кореляційно-регресійна модель, яка, крім факторних ознак, містить одне або більше попередніх значень результуючої змінної. Наявність очікувань в економічних процесах утрудняє моделювання економічних процесів, здійснення на їхній базі точних прогнозів. Вимір і моделювання очікування є складної і дотепер що не має задовільного рішення задачею.У моделі адаптивих очікувань відбувається постійне коректування очікувань на основі одержуваної інформації про значення досліджуваного показника. Якщо реальне значення показника виявилося більше очікуваного, то очікуване в наступному періоді коректується убік збільшення. У противному випадку – навпаки. При цьому величина коректування повинна бути пропорційна різниці між реальним і очікуваним значеннями.У даній моделі в рівняння регресії в якості пояснюючої змінної замість поточного значення 
входить очікуване значення 
:
(4)
Передбачається, що очікувані значення зв'язані з фактично існуючими наступним співвідношенням:
(5)