用matlab做多元线性回归的时候，怎么得到检验回归系数显著性的T值 对于X、Y两个正态总体的样本，其t检验应使用ttest2()函数来检验假设。[H，P，CI]=ttest2(X，Y)
线性回归系数的标准差和t值和置信区间都是怎么算出来的？它们的意义 sklearn的LinearRegression类不提供题主说的2113置信区间的功能，整个5261sklearn也没有这4102个功能。想要求出预测1653的置信区间有两种可选的办法：自己编程实现置信区间的功能；转而使用基于python的statsmodels模块，这个模块可以提度供置信区间，P值等统计方面的指标分析。sklearn的面向对象是机器回学习的使用者，这里面的大多数人来自计算机领域，更关心模型的预测性能，而不太关心模型的统计指标分析。statsmodels则兼顾模型的预测性和可解释性。扩展资料：在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布（多元分析领域）。参考资料来源：-线性回归
spss 多元线性回归分析 帮忙分析一下下图，F、P、t、p和r方各代表什么？？谢谢~ F是对回归模型整体的 方差检验，所以对应下面的p就是判断F检验是否显著的标准，你的p说明回归模型显著。R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述，以调整后的R方更准确一些，。
