Khi xét mô hình hồi quy trong xử lý số liệu thực nghiệm, thường đi kèm giả thiết các sai số (nhiễu ngẫu nhiên) tuân theo luật chuẩn, và phân tích mô hình đó bằng T-test và F-test. Trong trường hợp sai số không tuân theo luật chuẩn thì các phân tích trước đó sẽ cho kết quả không chuẩn xác. Bài báo này giới thiệu một lớp phân phối ổn định, phân phối mở rộng của phân phối chuẩn, rất phù hợp để phân tích sai số không tuân theo luật chuẩn. Phương pháp phân tích theo phân phối này cho kết quả chính xác hơn thông qua các kiểm định Kolmogorov-Smirnov và mô hình Bayesian trung bình, các kết quả phân tích được trình bày thông qua các gói lệnh và mã lập trình trên phần mềm xử lý số liệu R.