多元线性回归分析结果怎么看
该分析结果解读方法包含查看系数、评估模型拟合优度、F统计量、残差分析。1、查看系数：这部分显示了回归方程中每个自变量的估计系数、标准误差、t值（tvalue）和对应的P值。t值是估计系数除以其标准误差，用于检验每个自变量的系数是否显著不为零。P值是用来判断统计显著性的，通常如果P值小于0.05，则认为该自变量在统计上显著。
2、评估模型拟合优度：AdjustedR-squared更能反映模型的实际解释能力，因为其对自变量的数量进行了惩罚。值越接近1，表示模型的解释能力越强。
3、F统计量：如果F统计量的P值小于0.05，通常认为模型在统计上是显著的，即模型中至少有一个自变量对因变量有显著影响。
4、残差分析：通常回归分析的结果还会包括残差的统计描述，如最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。这些信息有助于评估模型残差的分布情况，从而判断模型是否满足线性回归的基本假设的结论。
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