关键词：
P值是拒绝原假设的值。
回归系数P的检验是t检验，当P<α值，即回归系数显著，拒绝原假设。
回归模型检验是检验模型是否合适，通过F检验，当F检验P<α，则模型显著，即反映的总体回归。
通过这两种检验，而且符合经济自然规律后的模型可预测。
如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多重线性回归分析。
扩展资料：
在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量加入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。
利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。
在回归分析中，把变量分为两类。一类是因变量，它们通常是实际问题中所关心的一类指标，通常用Y表示；而影响因变量取值的的另一类变量称为自变量，用X来表示。
回归分析研究的主要问题是：
（1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；
（2）对求得的回归方程的可信度进行检验；
（3）判断自变量X对因变量Y有无影响；
（4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。
参考资料来源：百度百科——回归分析
参考技术A P值是 拒绝原假设的值回归系数b的检验 是 t检验 当P<α值 即回归系数显著 拒绝原假设
回归模型检验 是检验模型是否合适 通过F检验 当F检验P<α 则模型显著 即反映的总体回归
通过这两种检验 而且符合经济自然规律后的模型可预测
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