(1)参数显著性检验t 检验对应Prob，如果小于0.05，参数显著性检验通过，再看R，越接近1拟合优度越高；如果f的p值小于0.05，则模型显著。DW用于检验残差序列的相关，在2附近，表示残差序列无关。(2)标准差衡量回归的系数值的稳定性和可靠性，值越小越稳定。解释变量估计值的t值用来解释检验的系数是否为零，如果大于临界值则是可靠的。
5、 回归 分析R方大于多少显著相关回归分析r平方显著相关大于0.9。在arma、var等时间序列模型中，R平方至少要达到0.9才能说明模型构建的合理性。对于微观数据模型，r平方的值对于评价模型的合理性没有参考价值，可以忽略。模型的拟合度用r和r的平方表示，一般大于0.4；根据每个自变量系数后面的Sig值判断自变量的显著性。如果小于0.05，可以说在95%显著性水平上显著，如果小于0.01，可以说在99%显著性水平上显著。
线性回归线性回归它是最著名的建模技术之一。线性度回归通常是人们学习预测模型的首选技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的，也可以是离散的，回归 line的性质是线性的。线性回归使用最佳拟合直线(即回归 line)建立因变量(y)与一个或多个自变量(x)之间的关系。
6、如何 分析 回归模型的拟合度和显著性model的拟合度用R and R平方表示，一般大于0.4；根据每个自变量系数后面的Sig值判断自变量的显著性。如果小于0.05，可以说在95%显著性水平上显著，如果小于0.01，可以说在99%显著性水平上显著。如果不给出系数表，看不出有多大意义。回归分析(回归分析)是研究一个变量(被解释变量)对另一个变量(被解释变量)的具体依赖关系的计算方法和理论。
7、如何进行 回归系数的显著性 检验?回归系数显著性检验:英语(回归系数显著性检验)对于线性回归模型y，bo B1xu … b . xip ei(i1检验一个或多个回归系数向量b，x1(q≤p)对响应变量有显著影响。一般来说，假设问题归结为H0Bx10对H1B，x140。当最初的假设不能被拒绝时，它表明。
1.回归方程的意义检验(1) 回归平方和与余方和成立后回归的作用是什么？因变量和自变量之间真的存在线性关系吗？这就需要统计检验来证实或否认了。因此，要进一步研究因变量数值的变化规律。每次取的值都是波动的，这通常叫做变差。每个观测值的变化量往往用观测边值与观测边值平均值之差来表示(称为偏差)。
8、如何 检验线性 回归模型的显著性?P的值是拒绝原始假设的值。回归系数p 检验 is t 检验，当p。
