多元回归分析的指标有哪些？
衡量多元线性回归方程优劣的指标有拟合优度、F统计量、参数估计与显著性检验、多重共线性检验、残差分析、预测能力。
1、拟合优度（Goodness of Fit）：拟合优度指标用于评估回归模型对观测数据的拟合程度，常用的指标是决定系数（R-squared）。决定系数反映了自变量对因变量变异的解释程度，取值范围为0到1。较高的决定系数表示模型能够很好地拟合观测数据。
2、F统计量：F统计量用于检验回归模型整体拟合的显著性。它基于残差平方和的比率，将回归模型的拟合效果与零模型（只包含截距项）作比较。较大的F统计量表明回归模型整体拟合显著。
3、参数估计与显著性检验：回归方程中的各个自变量的参数估计（回归系数）用于说明自变量对因变量的影响程度和方向。参数估计的显著性检验（通常是t检验）用于判断回归系数是否显著不为零。显著的回归系数表示自变量对因变量有显著的影响。
4、多重共线性检验：多重共线性是指自变量之间存在高度相关性的情况，会导致回归模型结果不稳定。可以使用诸如方差膨胀因子（VIF）等指标来评估多重共线性的程度，较高的VIF值表示自变量之间存在较强的共线性。
5、残差分析：残差分析用于检验回归模型是否满足模型假设条件。通过观察残差的分布、残差与自变量的关系等，可以判断回归模型是否存在异方差、自相关等问题。
6、预测能力：回归模型的预测能力是衡量模型优劣的重要指标之一。可以使用交叉验证或留一法来评估模型对未知数据的预测能力。
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