Elementy diagonalne tej macierzy opisują , czyli stopień, w jakim położenie punktu w przestrzeni regresorów może wpływać na dopasowanie.
Prosta regresja liniowa mały|Prosta regresji liniowej z zaznaczonym rozkładem sumy kwadratów na część wyjaśnioną i resztową W modelu z jedną zmienną objaśniającą i wyrazem wolnym wzór estymatora KMNK przyjmuje szczególnie prostą postać. Nachylenie prostej regresji można zapisać jako:
a wyraz wolny jako . Ten przypadek dobrze oddaje ideę metody: nachylenie jest dodatnie, gdy obserwacje z większymi wartościami mają przeciętnie większe wartości a jakość dopasowania zależy od rozrzutu punktów wokół prostej.
Założenia Własności estymatora KMNK zależą od założeń o modelu i danych. Do standardowych warunków należą liniowość względem parametrów, losowy dobór próby lub odpowiednio określony mechanizm generowania danych, brak doskonałej współliniowości między regresorami, zerowa warunkowa wartość oczekiwana składnika losowego oraz skończona wariancja błędów.