我做了一个回归分析，大家给分析一下，谢谢

netbanker

谢谢。看看各个取值关系程度

snood

LZ忙到半夜，辛苦了。

R Square        0.052700069
这个数据越接近1，拟合越好。

netbanker

谢谢楼上！

R2 我知道，能说说F, sig, F  Tstat P-value吗？

snood

Excel 回归分析工具的输出结果包括3 个部分：
( l ）回归统计表
① MultiPle R （复相关系数R ) ：是R²的平方根，又称为相关系数，用来衡量x 和y 之间相关程度的大小。本例中R 为0. 825652 ，表示二者之间的关系是高度正相关。
② R Square （复测定系数R²）：用来说明自变量解释因变量变差的程度，以测定因变量y 的拟合效果。
③ Adjusted R Square （调整复测定系数R²）：仅用于多元回归才有意义，它用于衡量加入独立变量后模型的拟合程度。当有新的独立变量加入后，即使这一变量同因变量之间不相关，未经修正的R²也要增大，修正的R²仅用于比较含有同一个因变量的各种模型。
④ 标准误差：用来衡量拟合程度的大小，也用于计算与回归相关的其他统计量，此值越小，说明拟合程度越好。
⑤ 观测值：用于估计回归方程的数据的观测值个数。
( 2 ）方差分析表
方差分析表的主要作用是通过F检验来判断回归模型的回归效果。
“回归分析”行计算的是估计值同均值之差的各项指标；
“残差”行是用于计算每个样本观察值与佑计值之差的各项指标；
“总计”行用于计算每个值同均值之差的各项指标。
① df 是自由度
② ss 是离差的平方和
③ MS 是均方差，它是离差平方和除以自由度
④ F统计量
⑤ Significance F 是在显著性水平下的F的临界值
( 3 ）回归参数表
回归参数表主要用于回归方程的描述和回归参数的推断。
表中最下面三行中的第二行和第三行分别是β0（截距）β1（斜率）的各项指标。对于大多数回归分析来讲，关注β1要比β0重要。
① Coefficients是β0,β1的值，据此可以写出回归方程。
② 标准误差
③ t Stat  t分布的概率
④ P-value是各个回归系数的P值（双侧）
⑤ 最后是给出β0,β1的95％的置信区间的上下限