📊多元线性回归方差分析表理解 📈
发布时间：2025-03-15 05:42:28来源：网易
在数据分析中，多元线性回归是一种强大的工具，用于研究多个自变量与因变量之间的关系。当我们使用多元线性回归时，方差分析表（ANOVA）是评估模型效果的重要部分。首先，我们需要关注“回归平方和”（SSR），它表示模型能够解释的因变量变异量。接着是“残差平方和”（SSE），这代表模型无法解释的部分。通过这两个值，我们可以计算出决定系数（R²），用来衡量模型拟合优度。
其次，方差分析表中的F检验尤为重要。F值由回归均方（MSR）与残差均方（MSE）之比得出，用于判断整个模型是否显著。如果P值小于0.05，则可以拒绝原假设，认为至少有一个自变量对因变量有显著影响。此外，注意查看每项系数的t检验结果，以确保其统计显著性。最后，结合实际业务背景解读结果，比如哪些因素对目标变量影响最大，从而为决策提供依据。掌握这些要点后，你就能轻松读懂多元线性回归的方差分析表啦！💪
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