Statistikas saab lineaarse matemaatilise mudeli parameetreid määrata katseandmete põhjal, kasutades meetodit, mida nimetatakse lineaarseks regressiooniks. Selle meetodi abil hinnatakse eksperimentide andmete abil vormi y = mx + b (joone standardvõrrand) võrrandi parameetreid. Kuid nagu enamiku statistiliste mudelite puhul, ei ühti mudel andmetega täpselt; seetõttu on mõnel parameetril, näiteks kalle, seotud mõni viga (või määramatus). Standardviga on üks võimalus seda määramatust mõõta ja seda saab teha mõne lühikese sammuga.
Leidke mudeli ruutjääkide summa (SSR). See on iga üksiku andmepunkti ja mudeli ennustatud andmepunkti vahe ruudu summa. Näiteks kui andmepunktid olid 2,7, 5,9 ja 9,4 ning mudeli järgi ennustatud andmepunktid olid 3, 6 ja 9, siis iga punkti erinevus annab 0,09 (leitakse, lahutades 3 2,7-ga ja korrutades saadud arvu), 0,01 ja 0,16, vastavalt. Nende arvude liitmisel saadakse 0,26.
Jagage mudeli SSR andmepunktivaatluste arvuga, millest lahutatakse kaks. Selles näites on kolm vaatlust ja sellest lahutades kaks, saadakse üks. Seetõttu annab SSR 0,26 jagamisel ühega 0,26. Nimetage see tulemus A.
Määrake sõltumatu muutuja selgitatud ruutude summa (ESS). Näiteks kui andmepunkte mõõdeti 1, 2 ja 3 sekundi intervallidega, lahutate iga numbri numbrite keskmega ja ruudutage see, seejärel summeerite järgnevad arvud. Näiteks on antud arvude keskmine 2, nii et lahutades iga numbri kahega ja ruudutades saadakse 1, 0 ja 1. Nende arvude summa võtmisel saadakse 2.
Leidke ESS-i ruutjuur. Siinses näites annab ruutjuure 2-st 1,41. Nimetage seda tulemust B.
Jagage tulemus B tulemusega A. Näite kokkuvõtteks jagades 0,51 1,41-ga, saadakse 0,36. See on nõlva standardviga.