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跑迴歸通常先看模型本身：
1.R2(多重迴歸則會加看ADJ.R2)，其值在0.7以上通常就可算是一個好模型。
2.再看F值是否顯著，如顯著則表線性迴歸模型表現佳。
3.DW值，一般的標準在1.8~2.3之間，表不存在殘差序列相關(我們要的就是模型不存在序列相關)。
4.LM檢定或Q統計量(檢查異質變異問題)，此時F值或Q值要不顯著(PROB.>0.05)才表不存在殘差異質變異問題。
之後再看個別自變數：
1.個別自變數之T值，通常>=+-2或>=+-1.96就會顯著(即PROB.<0.05),我們就會認為該自變數有助於解釋因變數。
2.看個別變數係數的方向性(即正負號)，可看出自變數對因變數影響的方向。
3.看個別變數係數值，可看出自變數對因變數的影響程度。
大抵就是這些，不過您應該再判斷變數間是否存在線性相關問題(即VIF檢定，其值要<10)，EVIEWS本身不提供這個值，要撰寫EVIEWS程式才能做到(這在易丹輝的書上有寫)，但如果您用SPSS的話，SPSS會提供這個數值。

很有用，谢谢！