线性回归分析如何看出两个值间的相关程度？ t Stat 和·P-value 是检验得到的Coefficients 值用的.如果t检验值的绝对值大于2或者P检验值绝对值小于0.05，就是显著的.要拒绝原假设.相关分析的话要看相关系数，也就是Multiple R，越接近1相关程度越高.好像是这样的，.
回归统计 帮我分析一下 并列出回归方程 谢了~ 首先看R square或者adj R square，它们越接近1，表明回归方程越好。从这题的结果看来，R square=0.995，表明回归方程好。其次看方差分析的F值和临界值（或者叫F检验的P值），p值的时候，表示回归方程显著有效。这题的结果是：F=1431.037，signifance=2.3648*10^(-9)，表示该回归方程显著有效。最后看回归方程（系数），Coefficients可得y=1618992.327+0.034695645*x.
运用方差分析和回归分析可以求解哪些问题 方差分析和回归分析总体上都属于一个类别，一般线性模型（general linear model，GLM）.从资料类型来看，方差分析的因变量是连续型资料，自变量是分类变量，一般都以组别的形式出现.回归分析的因变量是连续型资料，自变量.
