Multiple R：相关系数R，值在-1与1之间，越接近-1，代表越高的负相关，反之，代表越高的正相关关系。
R Square：测定系数，也叫拟合优度。是相关系数R的平方，同时也等于回归分析SS/(回归分析SS+残差SS)，这个值在0~1之间，越大代表回归模型与实际数据的拟合程度越高。
Adjusted R Square：校正的测定系数，对两个具有不同个数的自变量的回归方程进行比较时，考虑方程所包含的自变量个数的影响。
标准误差：等于表2中残差SS / 残差df 的平方根。与测定系数一样都能描述回归模型与实际数据的拟合程度，它代表的是实际值与回归线的距离。
观测值：有多少组自变量的意思。
excel回归分析的使用方法：
1、首先在excel表格中输入需要进行回归分析的数据。
2、点击“数据”选项卡中“数据分析”工具中的“回归”，点击确定。
3、打开回归窗口后根据表格的X/Y值区域选中对应的区域范围。
4、然后设置好输出区域的范围，点击确定。
5、即可将excel表格中的数据形成回归分析数据显示在对应的单元格区域中。
A、Multiple R：x和y的相关系数r，一般在-1~1之间，绝对值越靠近1则相关性越强，越靠近0则相关性越弱;
B、R square：x和y的相关系数r的平方，表达自变量x解释因变量y变差的程度，以测定量y的拟合效果;
C、Adjusted R Square：调整后的R square，说明自变量能说明因变量百分比，和B的区别在于，通常一元回归的时候看B项多，而多元回归时候看C项多；
D、标准误差：用来衡量拟合程度的大小，也用于计算与回归相关的其它统计量，此值越小，说明拟合程度越好；
E、观察值：用于训练回归方程的样本数据有多少个；
具体如下：
方差分析，主要作用是通过F检验来判定回归模型的回归效果
A、主要关注回归分析这一行的Significance F（F显著性统计量）的P值，以统计常用的0.05显著水平为例，这里的2E-12明显小于P=0.05，则F检验通过，整体回归方程显著有效；
B、具体各参数含义如下：
<img src="https://pic2.zhimg.com/50/v2-8f52211225e0cfce5cf263ee3fd319e9_hd.jpg" data-rawwidth="2110" data-rawheight="294" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="2110" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-8f52211225e0cfce5cf263ee3fd319e9_r.jpg">
R Square：测定系数，也叫拟合优度。是相关系数R的平方，同时也等于回归分析SS/(回归分析SS+残差SS)，这个值在0~1之间，越大代表回归模型与实际数据的拟合程度越高。
Adjusted R Square：校正的测定系数，对两个具有不同个数的自变量的回归方程进行比较时，考虑方程所包含的自变量个数的影响。
标准误差：等于表2中残差SS / 残差df 的平方根。与测定系数一样都能描述回归模型与实际数据的拟合程度，它代表的是实际值与回归线的距离。
观测值：有多少组自变量的意思。
excel回归分析的使用方法：
1、首先在excel表格中输入需要进行回归分析的数据。
2、点击“数据”选项卡中“数据分析”工具中的“回归”，点击确定。
3、打开回归窗口后根据表格的X/Y值区域选中对应的区域范围。
4、然后设置好输出区域的范围，点击确定。
5、即可将excel表格中的数据形成回归分析数据显示在对应的单元格区域中。