常见的回归模型参数有哪些？

回归模型是一种用于预测连续变量的统计方法，它通过分析自变量与因变量之间的关系来建立模型。在回归模型中，有一些常见的参数需要我们了解和掌握。

1.截距（Intercept）：截距是回归线与y轴交点的纵坐标值。它表示当所有自变量都为0时，因变量的预测值。

2.斜率（Slope）：斜率是回归线与x轴的夹角的正切值。它表示自变量每增加一个单位，因变量预期增加的数量。

3.R平方（R-squared）：R平方是一个统计学概念，用于衡量回归模型对数据的拟合程度。它的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型拟合得越好。

4.标准误差（StandardError）：标准误差是回归模型预测值与实际观测值之间的平均差异。它反映了模型预测的准确性。

5.t统计量（t-Statistic）：t统计量是回归系数除以其标准误差的结果。它用于检验回归系数是否显著不等于0。

6.P值（P-value）：P值是t统计量的伴随概率，用于检验回归系数是否显著不等于0。通常，如果P值小于0.05，我们认为回归系数是显著的。

7.F统计量（F-statistic）：F统计量是回归模型整体拟合优度的度量。它用于检验回归模型中所有自变量是否同时对因变量有显著影响。

8.Pillai'sTrace：Pillai'sTrace是多元线性回归模型中的一种拟合度度量，它类似于R平方，但适用于多元线性回归模型。

9.AkaikeInformationCriterion(AIC)：AIC是一种衡量回归模型复杂度和拟合优度的指标。它越小表示模型越好。

10.BayesianInformationCriterion(BIC)：BIC也是一种衡量回归模型复杂度和拟合优度的指标。它同样越小表示模型越好。

Multiple R:对应的数据是相关系数

R Square:对应的数值是测定系数，或称拟合优度，它是相关系数的平方

Adjusted R Square:对应的是校正测定系数，校正公式为R_a=1-((n-1)(1-R^2))/(n-m-1)=1-(n-1)(1-R^2)/v, 其中，n为样本数，你这里为15， m为变量数，你这里为1， v为自由度(df)= n-m-1=13

标准误差：计算公式为

观测值：对应的是样本数目n=15

df:自由度

SS:误差平方和

Intercept:截距，即常数项

X Variable 1:就是你输入的X变量

Coefficients:系数

t Stat：统计量t值，用于对模型参数的检验，需要查表，是回归系数和标准误差的比值，F=t^2，你可以验算一下

P-value：对应的参数是P值，当P小于0.05时，可以认为模型参数在0.05的水平上显著，或者置信度达到95%以上；当P小于0.01时，可以认为模型参数在0.01的水平上显著，或者置信度达到99%以上。

Lower 95%、Upper 95%、下限 95.0%、上限 95.0%：给出置信度为95%以上的回归系数的误差上限和下限（英文版和中文版）。

RESIDUAL OUTPUT：残差结果输出，下面的表中给出的即是残差和标准残差值

PROBABILITY OUTPUT：概率输出结果，你的图中给出的即是因变量原始数据从小到大的排序结果。

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