线性回归模型中的β、 T、 R分别代表什么？
线性回归中的β、T、R、F、S、Q分别代表以下含义：
β：代表回归系数，即自变量X和因变量Y之间的相关关系，只有在标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确。
T：代表统计量的值，在线性回归分析里，我们的检验的假设是“X的系数=0”，所以T值(的绝对值)越大越好，因为越大，就说明检验的假设越不可能发生，这样，X和Y的关系就越显著。
R：代表线性回归方程的相关系数，描述线性关系的强度和方向，其值范围为-1到1之间，越接近于1或-1表示关系越强，越接近于0表示关系越弱。
F：代表F值，也就是方差分析求出的统计量，用于检验回归方程是否显著。
S：代表离均差平方和，即数据的总变异。
Q：没有明确的定义，在线性回归模型中通常不使用这个指标。
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