回归分析结果解释

回归分析结果解释
回归分析（Regression Analysis）是统计分析中最常用的一种分析
方法，它的作用是用来分析两个或多个变量之间的相关性，发现关联性，
从而预测其中一变量的值，或者说预测一个未知变量是否有影响的大小。

回归分析可以让我们发现数据之间的关系，从而有效地预测未知的变量，以多元回归分析为例，它可以分析出多个变量与一个因变量之间的关系，通过比较回归系数和残差平方和的大小，可以得出模型的效果，从而
了解哪些变量对因变量有重要的影响。

回归系数是解释多变量与因变量之间关系的最重要的指标，它会衡量
每个变量与因变量之间的关系。

当回归系数的绝对值比较大时，表明该变
量对因变量的解释能力较强，反之则该变量对因变量的解释能力较弱。

残差平方和是模型误差的度量，它以百分比的形式表示变量的因变量
的表现水平，一般情况下，残差平方和越小，模型的效果越好。

如果残差
平方和较大，表明模型对变量的预测结果不是很准确。

回归分析的结果可以用来判断一个样本数据的分类能力。

如果确定该
数据的回归系数和残差平方和值合理，则说明该数据具有良好的分类能力，可以用来预测相关变量的值。

另外，回归分析的结果还可以用来分析不同变量之间的关系。