多元线性回归是一种常用的统计分析方法，用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。但如何解读它的结果呢？👀
首先，查看模型的整体拟合优度（R²）。它表示模型能解释因变量变异的比例。值越接近1，说明模型越优秀！🏆 如果R²较低，则需要检查是否遗漏了重要变量或存在非线性关系。
接着，关注回归系数（B值）。正系数表明自变量增加会提升因变量；负系数则相反。同时，别忘了看P值！若P值小于0.05，说明该变量对因变量有显著影响。💡
最后，别忽略残差分析。如果残差呈随机分布，说明模型成立；若有明显模式，则可能存在拟合问题。📈
简单来说，多元线性回归的结果解读就是“看整体、析细节、查残差”。掌握这些技巧，你也能轻松搞定数据分析啦！💪✨