用户可以先试着画一个散点图，看看是否可以使用其他曲线来获得更好的拟合效果，在很多情况下，对数据进行线性或某些非线性拟合会有显著的效果，但可能不是最好的，所以有必要判断自变量与因变量之间是否呈线性关系。
R方和调整后的R方是对模型拟合效果的描述，调整后的R方更准确，即自变量对因变量的解释率为27.8%，T为各自变量是否有显著影响的检验，具体的显著性仍然取决于随后的P值，如果p值< 0.05，则自变量影响显著。
扩展资料：
注意事项：
多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同。但由于自变量较多，计算比较麻烦。在实际应用中，一般需要统计软件。这里只介绍了多元线性回归的基本问题。
但由于每个独立变量单位可能不同，如消费水平之间的关系、工资水平、教育水平、职业、地区、家庭负担，等等因素会影响消费水平，而这些影响因素（自变量）单位显然是不同的，所以独立变量系数的大小并不意味着之前的因素重要程度。
简单地说，相同工资收入以元计算的回归系数小于以百元计算的回归系数。然而，工资水平对消费的影响并没有改变。因此，有必要寻找一种方法将自变量积分为统一单位。我们之前学过的标准分数有这个功能。
首先将所有变量包括因变量转化为标准分数，然后进行线性回归。在这种情况下，得到的回归系数可以反映相应自变量的重要性。
多元线性回归分析是一种统计学方法，用于探究两个或两个以上的自变量与一个因变量之间的关系。以下是进行多元线性回归分析的基本步骤和注意事项：
一、基本步骤
数据准备：首先，你需要收集相关的数据，这些数据应包含你感兴趣的因变量和自变量。确保数据的准确性和完整性。
数据探索：在进行分析之前，对数据进行初步的探索，包括描述性统计、相关性分析等，以了解数据的分布和变量之间的关系。
模型建立：基于收集的数据，建立多元线性回归模型。这通常涉及确定自变量和因变量，并设置回归方程。
模型估计：使用统计软件（如SPSS、Excel、R等）对模型进行估计，得到回归系数、截距项等参数。
模型检验：对模型进行各种统计检验，如R方检验、F检验、t检验等，以评估模型的拟合优度和变量的显著性。
结果解释：根据模型估计和检验结果，解释自变量对因变量的影响程度，以及这种影响的统计显著性。
二、注意事项
变量选择：在选择自变量时，应确保它们与因变量之间存在潜在的关系，并且具有可解释性。同时，应避免引入过多的自变量，以免导致模型过拟合。
多重共线性：当自变量之间存在高度相关性时，可能导致多重共线性问题。这会影响模型的稳定性和准确性，因此需要通过相关分析、方差膨胀因子（VIF）等方法进行诊断和处理。
异常值和缺失值：数据中的异常值和缺失值可能对回归分析结果产生负面影响。因此，在进行分析之前，应对数据进行清洗和处理，确保数据的完整性和准确性。
模型假设检验：多元线性回归模型基于一定的假设，如误差项的独立性、正态性等。在进行分析时，应对这些假设进行检验，以确保模型的适用性。
结果解释与实际应用：在解释回归分析结果时，应注意结合实际情况和专业知识，避免过度解读或误读结果。同时，将回归分析结果应用于实际问题时，也需要谨慎考虑其适用性和局限性。
多元线性回归分析是一种强大的统计分析工具，但在使用时需要注意以上事项，以确保分析结果的准确性和可靠性。