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これによって、対象サンプル値との相関を検出できそうなコンテキストとの間で共通の情報を抽出できる。また、 P ( e | C t x = [ q 1 , q 2 , q 3 ] ) = P ( − e | C t x = [ − q 1 , − q 2 , − q 3 ] ) {\displaystyle P(e|Ctx=[q_{1},q_{2},q_{3}])=P(-e|Ctx=[-q_{1},-q_{2},-q_{3}])} という性質を持つと仮定し正と負のコンテキストをまとめると、コンテキストの総数は ( ( 2 × 4 + 1 ) 3 + 1 ) / 2 = 365 {\displaystyle ((2\times 4+1)^{3}+1)/2=365} となる。 各々のコンテキスト内の累積予測誤差をコンテキストに含まれる要素数で割ることによって、誤差分布の中心がどれほどずれているのかある程度推測することができる。そこでコンテキスト内で予測誤差の中心からのずれを補正する機構を追加することで、予測の精度を改善することができる。なお、LOCO-Iアルゴリズムでは、この手順に要する加減算の回数が減るように改善されており、さらに除算を不要にした計算手順がに紹介されている。