Если предположить, что модель имеет погрешность , то

что означает, что дисперсия прогноза не совпадает с дисперсией анализа, как это было в первой части примера, а увеличивается за счет ошибок моделирования.

Если, например, предположить, что дисперсия моделирования составляет ¼ градуса в квадрате, то дисперсия прогноза будет

В результате на этапе прогноза ошибка оценки увеличивается, а на этапе анализа – уменьшается.