3、 Adjusted R 是调整后的 R 方，这个值是用来修正因自变量个数增加而导致模型拟合效果过高的情况，多用于衡量多重线性回归 。
4、 第二张表，方差分析表，df 是自由度，SS 是平方和，MS 是均方，F 是 F 统计量，Significance F 是回归方程总体的显著性检验，其中我们主要关注 F 检验的结果，即 Significance F 值，F 检验主要是检验因变量与自变量之间的线性关系是否显著，用线性模型来描述他们之间的关系是否恰当，越小越显著 。这个案例里 F 值很小，说明因变量与自变量之间显著 。
5、 残差是实际值与预测值之间的差，残差图用于回归诊断，回归模型在理想条件下的残差图是服从正态分布的 。
6、 第三张表我们重点关注 P-value，也就是 P 值，用来检验回归方程系数的显著性，又叫 T 检验，T 检验看 P 值，是在显著性水平α（常用取值 0.01 或 0.05）下 F 的临界值，一般以此来衡量检验结果是否具有显著性，如果 P 值>0.05，则结果不具有显著的统计学意义，如果 0.01<P 值<0.05，则结果具有显著的统计学意义，如果 P<=0.01，则结果具有极其显著的统计学意义 。T 检验是看某一个自变量对于因变量的线性显著性，如果该自变量不显著，则可以从模型中剔除 。
7、 从第三张表的第一列我们可以得到这个回归模型的方程：y=4361.486+1.198017x，此后对于每一个输入的自变量 x,都可以根据这个回归方程来预测出因变量 Y 。
【分享一个用用Excel做回归分析 excel回归分析怎么做】 这里简单总结了一下什么是回归分析，如何用excel做线性回归分析，以及如何评价回归方程拟合程度的好坏 。入门很简单，精通还很遥远，我们都在学习中 。
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