W klasycznym modelu normalnym, w którym błędy warunkowo względem regresorów mają rozkład estymator KMNK pokrywa się z estymatorem największej wiarygodności dla parametrów regresji liniowej. Normalność błędów nie jest jednak potrzebna ani do samego wyznaczenia estymatora, ani do tego, by zachodziło twierdzenie Gaussa-Markowa. Założenie normalności upraszcza natomiast klasyczne wnioskowanie w małych próbach, w tym testy pojedynczych współczynników i testy łącznych ograniczeń liniowych, czyli kilku ograniczeń sprawdzanych jednocześnie.
W praktyce po oszacowaniu modelu wyznacza się również przedziały ufności, przeprowadza testy hipotez i oblicza miary dopasowania. Najczęściej używaną miarą opisową jest współczynnik determinacji który w modelu z wyrazem wolnym mierzy część zmienności zmiennej objaśnianej wyjaśnioną przez wartości dopasowane. Interpretacja wymaga ostrożności, ponieważ wysoka wartość tej miary nie dowodzi przyczynowości ani poprawności założeń modelu.