急!请帮忙解读下Excel回归分析结果中的R Square和T stat~

R Square是用于衡量回归模型的拟合优度的指标，值越大表示模型对自变量和因变量之间关系的解释能力越好。T Statistic是用来检验回归系数显著性的一种统计量，当其绝对值很大或者成对出现时，说明系数显著。
在回归分析结果中，如果R Square值较高且T Statistic也显著，则说明模型较好地反映了自变量和因变量之间的关系，并且自变量对因变量有显著影响。
此外，在进行回归分析时还需注意多重共线性问题，即多个自变量之间存在相关性而导致误差增大。可以采用正交化、控制变量等方法来解决这个问题。
总结起来，回归分析结果中的R Square和T Statistic是衡量模型质量和自变量重要性的重要指标，在实际应用中需要综合考虑并结合其他因素进行判断。

R Square是指模型拟合的精确度，越接近1，拟合程度越高，这里只有0.16，说明拟合程度很不好，这个模型选择的有问题。
T统计值是用来判断参数的显著程度的，一般情况下T>2则说明这个参数显著，也就是说对模型的贡献量比较大，是不可以剔除的参数。
如果小于0.05，说明这个自变量对因变量有显著影响，从表中数据可以发现，只有第一行常数没有显著影响，但可以看出你的回归方法是直接进入法，在回归模型中，常数还是要加到模型中的。
标准误差即标准估计误差，tStat指t统计量，P-value指p值，df指自由度，SS指样本数据平方和，MS指样本数据平均平方和，F指F统计量的值，Significance F指p值。这些都是统计学中的术语。

扩展资料：
Stepwise Regression逐步回归
在处理多个自变量时，可以使用这种形式的回归。在这种技术中，自变量的选择是在一个自动的过程中完成的，其中包括非人为操作。
这一壮举是通过观察统计的值，如R-square，t-stats和AIC指标，来识别重要的变量。逐步回归通过同时添加/删除基于指定标准的协变量来拟合模型。下面列出了一些最常用的逐步回归方法：
标准逐步回归法做两件事情。即增加和删除每个步骤所需的预测。
向前选择法从模型中最显著的预测开始，然后为每一步添加变量。
向后剔除法与模型的所有预测同时开始，然后在每一步消除最小显著性的变量。
这种建模技术的目的是使用最少的预测变量数来最大化预测能力。这也是处理高维数据集的方法之一。
参考资料来源：百度百科-回归分析

R-squared 是衡量一个回归模型的拟合优度，数值越大表示模型对数据的解释能力越强。T-stat是进行统计推断时常用到的指标，用于检验参数是否显著不同于0。在回归分析中，T-stat主要用于检验自变量是否对因变量有显著影响。
对于一个有多个自变量的回归模型而言，在计算每个自变量对因变量影响大小时需要使用多重比较方法来确定哪些自变量对于该模型来说是显著的。而这些方法往往基于标准差和自由度等统计量进行计算。
同时，在回归分析中还会涉及到一些其他指标，如最小二乘法、残差分析等。这些方法可以帮助我们更好地理解回归模型，并判断其是否具备推广价值。
总之，在进行回归分析时，我们需要综合考虑多个指标来评估回归模型的优劣，并根据实际情况选择合适的检验方法和指标来支持我们的决策。

R Square是指模型拟合的精确度，越接近1，拟合程度越高，这里只有0.16，说明拟合程度很不好，这个模型选择的有问题
T统计值是用来判断参数的显著程度的，一般情况下T>2则说明这个参数显著，也就是说对模型的贡献量比较大，是不可以剔除的参数。

R Square和T Stat是回归分析中常用的两个指标，用于评估模型的准确性和预测能力。
R Square（R2）值表示模型对观测值的解释比例，通常取值范围在0到1之间。越大表示模型对观测值的解释能力越强。最小二乘法是计算R2值的常用方法。
T Stat（t统计量）用于检验假设检验中，用来衡量样本均值是否显著不同于总体均值。如果t统计量的绝对值大于临界值，则可以拒绝原假设，即样本均值显著不同于总体均值。
在回归分析中，如果R Square和T Stat都较高，则说明模型具有较强的预测能力和准确性。
此外，在选择回归方法时也需要考虑多个因素，并综合考虑各种指标来评估模型效果。