回归分析结果怎么看

1、回归方程：通过计算得到的线性回归方程，表示自变量与因变量之间的关系，方程中的系数(斜率和截距)可以解释因变量对自变量的变化敏感程度。

2、R平方值：衡量回归方程解释因变量变异的能力，R平方值越接近1,表示模型拟合效果越好；越接近0,表示模型拟合效果较差。

3、P值：用于检验回归方程中自变量与因变量之间关系的显著性，P值越小，说明自变量与因变量之间的关系越显著，如果P值大于0.05,通常认为相关性较强；如果P值小于0.05,则认为相关性较弱或不存在。

4、多重共线性检验：检查自变量之间是否存在高度正相关或高度负相关的情况，以避免多重共线性对回归分析结果的影响。

5、残差分析：评估回归方程的预测精度，主要通过计算残差平方和、均方误差等指标来衡量，如果残差满足一定的分布特征(如正态分布),则可以认为模型具有较好的预测性能。