لمشکلة التعدد الخطي عواقب عديدة لا يمکننا ان نغفل عنها. وقد تم اقتراح عدة طرق لحلها ومن ضمن هذه الطرق انحدار الحافة (Ridge Regression) وانحدار الحافة اللوغاريتمي (Log Ridge Regression). ففي هذا البحث تم تقييم الانحدار الخطي المتعدد وانحدار الحافة وانحدار الحافة اللوغاريتمي لدالة انتاج القمح بجمهورية مصر العربية کحالة تطبيقية. حيث تم استخدام برنامج R اصدار 4.0.2 لعمل اعادة معاينة (Bootstrap) على بيانات انتاج القمح والعوامل المؤثرة فيه بمصر خلال الفترة (1990-2017) بأحجام عينات مختلفة. وتوصلت النتائج إلى ان انحدار الحافة اللوغاريتمي يعد أفضل طريقة لتقدير الانتاج المتوقع للقمح بجمهورية مصر العربية حيث انه يحتوي على معامل تحديد اعلى من الانحدار المتعدد وانحدار الحافة بمعظم احجام العينات المختلفة.  کما انه يحتوي على متوسط مربعات أخطاء اقل من الانحدار المتعدد وانحدار الحافة بجميع احجام العينات المختلفة. وايضا يحتوي على متوسط خطأ مطلق اقل من الانحدار المتعدد وانحدار الحافة بجميع احجام العينات المختلفة. وايضا يحتوي على متوسط نسبة خطأ مطلق اقل من الانحدار المتعدد وانحدار الحافة بجميع احجام العينات المختلفة. بالإضافة إلى احتوائه على متوسط نسبة خطأ أقرب للصفر من الانحدار المتعدد وانحدار الحافة بجميع احجام العينات المختلفة. وايضا احتوائه على متوسط خطأ قليل جدا وأقرب للصفر من الانحدار المتعدد وانحدار الحافة بجميع احجام العينات المختلفة.