线性回归计算中的r怎么计算？

r是相关系数，r=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根号[∑(Xi-X)²×∑(Yi-Y)²]，上式中”∑”表示从i=1到i=n求和。

要求这个值大于5%。对大部分的行为研究者来讲，最重要的是回归系数。年龄增加1个单位，文档的质量就下降 -.1020986个单位，表明年长的人对文档质量的评价会更低。这个变量相应的t值是 -2.10，绝对值大于2，p值也<0.05，所以是显著的。

扩展资料：

在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。不太一般的情况。

一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布。

参考资料来源：百度百科-线性回归

当趋势线的 R 平方值等于或近似于 1 时,趋势线最可靠.用趋势线拟合数据时,Excel 会自动计算其 R 平方值.如果需要,您可以在图表上显示该值.

R可以理解为相关系数,像一元线性回归预测方法里面也有这个R,相关系数是反映两个变量间是否存在相关关系,以及这种相关关系的密切程度的一个统计量.越接近1关系越密切,越接近0则不存在线性关系.

R的平方则反映多元线性回归的关系,同样越接近1越线性相关

截距是在选中“设置截距 =”复选框中的吧.这个截距的意思是：在“设置截距 =”框中,键入用于指定垂直（值）轴上趋势线与该轴交叉的点的值.

注意：只有在您使用指数、线性或多项式趋势线时才能执行此 *** 作.

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