一个自变量
一个因变量
如果要进行
线性回归，无论是一元还是多元，第一步首先应该先画下
散点图，看是否有线性趋势，如果有线性趋势了，再使用线性回归。这个是前提，现在很多人都忽略这一点
直接使用的。
至于判断线性方程
拟合的好坏，看r方和调整的r方就可以了，r方越接近1，说明拟合的效果越好。你这个里面
r方为0.618，调整的r方为0.570，说明这个自变量可以解释因变量57%左右的变异，不能说好，也不能说坏。看具体情况而定
anova(b)这个表格是检验
回归方程是否显著的，sig的值=0.007
小于0.05，说明
回归模型有意义，可以使用。
下面一个标准化回归系数
和非标准化回归系数
则是回归方程自变量的系数，非标准化的系数用来拟合方程使用，标准化的系数是剔除了不同自变量的不同计量单位影响的，用于比较多个自变量的影响大小