回归结果不怎么样，几大指标不显著，如R值、t值和P值。

模型拟合的效果不好~

首先，R值只有0.37，虽说不用过分追求过高的判定系数值，但是这个已经相当低了，说明模型对样本数据的拟合度不高。和R值有点相关的F值在这种情况下一般也不会显著，说明模型对总体的显著性也不好.

然后，是各个系数的T检验值。一般常数项C不用考虑。对自变量而言，在大样本情况下比较直观的判断是和2比较，T值的 绝对值 大于2基本就可以视为自变量显著。模型里面3个自变量都不显著，说明每个自变量都不能很好的解释因变量。

另外，还要看参数的经济含义。主要是看参数估计值正负，看它所表现出的相关性与现实的经济关系是否相符。也要注意参数值的大小，有的明明是很重要的变量，如果参数很小，说明拟合是有问题的。

以上就是我的看法~希望对你有帮助~

显著不显著一般只看t值和p值，R值一般没多大意义，只是残差的一个百分比

你的方程无论从哪个变量看，都不显著

是的 还应多多的学习