和的线性回归回归方程拟合回归模型

请查找相关定义和解释，了解回归方程表中的每个统计量。

回归方程

使用回归方程来描述模型中响应和项之间的关系。回归方程是回归线的代数表示。线性模型的回归方程采取如下形式：Y= b₀ + b₁x₁。在回归方程中，Y 是响应变量，b₀ 是常量或截距，b₁ 是线性项的估计系数（也称为直线斜率），x₁ 是项值。

具有多个项的回归方程采取以下形式：

y = b₀ + b₁X₁ + b₂X₂ + ... + b_kX_k

回归方程中的字母代表如下内容：

如果模型同时包含连续变量和类别变量，则回归方程表可能会显示类别变量的每个水平组合的方程。要使用这些方程进行预测，您必须基于类别变量值选择正确的方程，然后输入连续变量的值。

当输出表明回归方程以编码单位显示时，以下两项均为真：

如果回归方程表没有指定编码或未编码单位，则为未编码单位。

对于采用编码单位的回归方程，使用编码值而非自然单位来解释系数。要了解更多信息，请转到“系数的所有统计量”表并单击“编码系数”。

当输出表明回归方程以未编码单位显示时，以下两项均为真：

如果回归方程表没有指定编码或未编码单位，则为未编码单位。

对于采用未编码单位的回归方程，使用每个变量的自然单位来解释系数。有关更多信息，请查看“回归方程”。

您可以在系数表中查看编码系数。