该怎么分析？以变量x一为例，大家可以看到变量x一对应的估计系数是五点零九乘以十的负七次方，对应的标准物是一点五六乘以十的负七次方。经过T检验以后，对应的统计值是三点二五四八，而t值对应的p值是零点零零二零，这个p值是小于零点零五的。
也就是说在百分之五的显著性水平下，电量x、e对音电量y的影响是非非常显著的。这就是对x一的分析，同样的对x二的分析能够看出变量x二的估计系数是零点零零零一对应的标准物是零点零零零二，而对应的p值是零点五六三六p值是零点五六三六p值相应的p值是零点五七五四，这个p值是远远大于零点零五的。也就是说百分之五的显著性水平下变量x二对因变量 y的影响并不是特别的显著。这就是对它的数值上的解释。
在这要注意的一点是，这个替统句值是怎么得出来的？是由估计系数除以它的标准物，得出来。比如说x一的剔除统计值三点二五四八，就等于五点零九乘以十的负七次方，除以一点五六乘以十的负七次方。得到的。这个大家要注意一下。
这两个变量的经济意义是怎么解释的？首先解释变量 x一，它的经济意义是在保持另外一个变量不变的情况下，也就是说在保持x二不变的情况下，x一每增加一个单位，y平均增加五点零九乘以十的夫妻四方的单位，也就是说他的夫妻系数值。而对x二的经济意义解释就是，在保持x一不变的情况下，x二每增加一个单位，y平均增加零点零零零一个单位。
回归分析，下面的洁具项，c这个是不参与经济意义分析的，这个大家注意一下就行。在经济意义分析的时候尤其要注意，我在右侧标黄的这几个字眼是必须要写到的，以保持经济意义分析的严谨性。
就说，要在进行多元线性合格分析的时候必须在写在保持另外一个变量不变的情况下分析这个变量，并且是xe每增加一个单位平均增加，而不是说y直接增加，这两个意义是不一样的，大家要注意。
在对单个变量分析完了以后，对所有对模型进行分析。如何对模型进行分析？主要观看下面的米和优度，也就是r以及修正后的女朋友，对也就是修正后的阿芳，以及下面的f值以及f值对应的p值，主要看这四个值。
很多同学会有疑问，为什么会有修正后的阿芳这个说法？因为r方有一个特点，就是r方与样本量的多少是存在正向的关系的。也就是说，如果这个数据电量选取的不是很恰当，但是样本量足够大，那么它的r方也是会很大的。这种情况下就不能很精确的反应变量之间的影响程度。
为了剔除这种样本量的影响，提出了修正后的阿芳这个概念。修正后的阿芳在一定程度上是剔除了样本量的因素影响的，就相对而言更能精确的反面变量之间的影响程度。修正后的r方是零点一八四七，它是与一进行比较离一离得比较远。可将模型模型拟合的比较一般，并不是那么的好。
一般情况下，大于在零点九左右零点八左右，可以说是模型拟合的比较好的。而这个模型估计对应的f统计值是七点三四零，而这个f统计值对应的p值是零点零零幺五小于零点零五。可见，在百分之五的显著性水平下自变量整体对应变量的影响是显著的。在这要注意，f值探究的是所有的自变量对应变量的影响而不是单个自变量对一个人的影响。
还有的一点就是，若像x一和x二中所有的自变量中只要有一个是显著的，这个f统计值肯定是显著的，若完全都不显著，这个f统计值也是肯定不显著的。这就是对其进行线性回归分析后的结果。在进行线性回归分析完以后，要在此基础上对这个自变量，以及其得到的反差项进行相关的检验，以判断其是否违背了相关的假设检测。
