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总平方和增大，残差平方和减小 回归平方和增大，残差平方和减小 回归平方和变化不确定，但残差平方和减小 回归平方和与残差平方和均增大 总平方和不变，回归平方和减小
总平方和增大，残差平方和减小 回归平方和增大，残差平方和减小 回归平方和变化不确定，但残差平方和减小 回归平方和与残差平方和均增大 总平方和不变，回归平方和减小
在线性回归模型中，相关指数R2=0.80，说明预报变量对解释变量的贡献率是80% 相关系数
，接近1，表明两个变量的线性相关性很差 相关指数R2用来刻画回归效果，R2越小，则残差平方和越大，模型的拟合效果越好 相关指数R2用来刻画回归效果，R2越大，则残差平方和越小，模型的拟合效果越好
总偏差平方和 残差平方和 回归平方和 相关指数R2
97.08% 2.92% 3.01% 33.25%
实际值与平均值的离差平方和 估计值与平均值的离差平方和 受自变量变动影响所引起的变差 受随机变量变动影响所产生的误差 总变差与残差平方和之差
回归平方和除以残差平方和 残差平方和除以回归平方和 平均回归平方和除以平均残差平方和 平均残差平方和除以平均回归平方和
拟合优度R2越接近1，说明拟合的效果越好 t检验是用来检验方程整体的显著性的 回归的残差平方和占总离差平方和的比重越大，说明拟和的效果越好 拟合优度R2的取值范围是-1≤R2≤1
回归方程对样本观测值的拟合程度良好 总体平方和与回归平方和越接近 总体平方和与残差平方和越接近 被解释变量中的信息未被解释的比例就越大 被解释变量中的信息由解释变量解释的比例就越小
回归平方和除以残差平方和 残差平方和除以回归平方和 平均回归平方和除以平均残差平方和 平均残差平方和除以平均回归平方和
回归平方和与残差平方和均增大 回归平方和与残差平方和均减小 总平方和与回归平方和均减小 总平方和与回归平方和均增大 回归平方和增大，残差平方和减小
回归平方和占总变差平方和的比重越大 回归平方和占总变差平方和的比重越小 残差平方和占总变差平方和的比重越大 残差平方和占总变差平方和的比重越小
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