5-7-1线性回归模型 总体回归模型 j 也被称为偏回归系数(partial regression coefficients)，表示 在其他解释变量保持不变的情况下，X j 每变化1个单位时，Y 的均值E(Y)的变化。 样本回归函数v参数估计 最小二乘法 v模型统计推断检验 拟合优度检验 方程显著性检验（F检验） 变量显著性检验（t检验） （1）拟合优度检验 回归方程的拟合优度检验就是要检验样本 数据聚集在样本回归直线周围的密集程度，从 而判断回归方程对样本数据的代表程度。 回归方程的拟合优度检验一般用调整判定系数R 2 实现。该统计量的值越接近于1越好。（注：在一元 线性回归中拟合优度的检验可用判定系数R 2 实现） （2）回归方程的显著性检验（F检验） 回归方程的显著性检验是对因变量与所有 自变量之间的线性关系是否显著的一种假设检 验。 回归方程的显著性检验一般采用F检验， 利用方差分析的方法进行。 F （3）回归系数的显著性检验（t检验） 所谓回归系数的显著性检验，就是根据样 本估计的结果对总体回归系数的有关假设进行 检验。 之所以对回归系数进行显著性检验，是因 为回归方程的显著
