Variable RSTPULSE Entered: R-Square = 0.8552 and C(p) = 7.0000  （1）


                                        Analysis of Variance
                                                     （3）           （4）             (5)         （2）
                                                    Sum of          Mean
           Source                   DF        Squares        Square          F Value    Pr > F

           Model                     6      728.07459      121.34577     23.62     <.0001
           Error                    24      123.30695        5.13779
           Corrected Total    30      851.38154


                              Parameter     Standard
                 Variable      Estimate              Error   Type II SS       F Value  Pr > F

                 Intercept    104.86493     12.12725    384.15978    74.77 <.0001
                 AGE           -0.24074      0.09459     33.27676          6.48   0.0178
                 WEIGHT        -0.07456      0.05328     10.06169     1.96   0.1745
                 RUNTIME       -2.62442      0.37249    255.04222    49.64  <.0001
                 RSTPULSE      -0.02532      0.06467      0.78734     0.15   0.6989
                 RUNPULSE      -0.35992      0.11757     48.15299     9.37  0.0054
                 MAXPULSE       0.28766      0.13437     23.54632     4.58 0.0427


参考一些资料对回归显示结果有了一点小理解，记录下来希望能够帮助像我一样刚刚入门，等待急用的童鞋，不正确的地方请各位批评指正。


1 理解（1） 要解释R-Square即复相关系数，要先明白回归中的两种误差：回归偏差和剩余偏差

复相关系数即为 R^2=回归偏差/（回归偏差+剩余偏差）
2 理解（3）（4）
（3）列就是误差解释列，model行对应的第三列就是回归偏差，ERROR行对应的第三列就是剩余偏差，Corrected Total  行对应的第三列就是总偏差，等于上面两种偏差的和
（4）列则是平均偏差，由剩余偏差和回归偏差除以相应的自由度即可得出
3 综合理解（1）（3）（4），由上可知，复相关系数越大，则表示回归偏差在总偏差的比重就越大，则回归模型的拟合度就越高，模型就越显著
4 理解（5）  表示模型的F检验值，如例子中的F=23.62,从F分布表中查得的F(6,23)=2.53<23.62,则拒绝原假设，也说明该模型是显著的
5 至于下边的各参数估计，还没有看明白，等看明白了再续。