第二个问题中的R值我知道是什么了，代表相关系数，和双变量相关分析中的皮尔逊系数一样，。
那么R平方为0.693  会不会有点小喃？

1.回归方程拟合的好坏，在你所给的结果中只能根据R方，调整过后的R方，F值，系数显著性来判断
2.R方代表的是解释变量能够解释被解释变量变动的百分比，在这个模型中只有一个变量，因此表示这个变量对被解释变量解释的贡献程度，且R方大小要依模型而定，一般而言，69%的变动能够由解释变量解释，也不算太小
3.ANOVA表示的是方差分析表，输出回归平方和，残差平方和，自由度，还有F检验的结果，一般而言报告结果的时候只需要报告F检验值及其p值就可以了
4&5.第二列的beta和第四列的beta都是系数，只不过一个是未标准化的，一个是标准化后的。标准化的回归系数是指将数据标准化（减均值除方差）后计算得到的回归系数。因为数据进行了标准化，因此就取消了量纲的影响。将数据标准化后自然没有截距项，这个可以推导的。使用标准化的系数主要是为了比较不同变量间的相对作用的大小，此处只有一个变量，使用标准化的系数和非标准化的系数并不会存在太大差异

把R方值说成是相关系数比较外行，R方称为可决系数

非常感谢的的回复。
昨晚自己又看了一些文章，大概弄明白了一些。。

自己主要是担心  R平方  0.69   有点太小。看到一些文章都是0.9左右。

我这个0.69  展示在 硕士论文中，会不会被  评委老师挑刺啊？

有一个新疑惑，请您帮我看一下。
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