Với độ tin cậy 1.100 %, khoảng tin cậy của j được hiểu như sau: Nếu lấy nhiều lần các mẫu một cách ngẫu nhiên từ cùng một tổng thể thì cĩ khoảng 1.100 % số khoảng tin cậy được xây dựng từ các mẫu này cĩ chứa j. Trong thực tế phân tích hồi
quy, thường chỉ lấy một mẫu duy nhất và thu được một khoảng tin cậy cụ thể tương ứng, ta hy vọng rằng khoảng tin cậy này nằm trong số 1.100 % khoảng tin cậy cĩ chứa
j
.
Khi độ tin cậy 1 càng lớn thì xác suất để mẫu được chọn cĩ khoảng tin cậy tương ứng chứa j càng lớn, tuy nhiên đổi lại là độ chính xác càng giảm. Khi độ tin cậy 100% , tức
0
, thì khoảng tin cậy là , , và nĩ khơng cĩ giá trị thơng tin nào cả. Trong thực tế, ta thường lấy 1 = 95%.
Khi độ tin cậy được cố định, ta quan tâm đến độ dài khoảng tin cậy đối xứng ( ) / 2 2 n k j Se t . Khi số bậc tự do (n-k) càng bé, ( ) / 2 n k
t càng lớn và khoảng tin cậy càng rộng. Do vậy với cùng một kích thước mẫu n, số biến độc lập đưa vào mơ hình càng nhiều thì sẽ làm giảm độ chính xác của ước lượng. Tuy nhiên tác động này sẽ giảm dần và trở nên khơng đáng kể khi kích thước mẫu khá lớn. Ngồi ra, mối tương quan tuyến tính giữa Xj và các biến độc lập cịn lại trong mơ hình được đo bởi 2
j
R ; mối tương quan tuyến tính càng chặt thì 2
j
R càng cao, làm cho Se j lớn và khoảng tin cậy đối xứng sẽ rộng ra; khi 2
j
R gần 1, khoảng tin cậy sẽ rất rộng và trở nên mất ý nghĩa thực tế của việc ước lượng.