回归分析是数学上一种统计分析法，主要用于研究变量之间是否具有某种确定或近似关系
科普中国·科学百科：回归分析
回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多重线性回归分析。
扩展资料：
回归分析步骤
1、确定变量
明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。
2、建立预测模型
依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。
3、进行相关分析
回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当自变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。
4、计算预测误差
回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。
5、确定预测值
利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。
参考资料来源：百度百科-回归分析
从纯数据运算的角度解释线性回归分析运算的原理不太容易懂，因此我考虑用图解的方法解释回归分析的运算原理，如下图：
对于图中那些散点，想探寻一根直线，使得所有点到该直线的距离的总和是最小，这就是回归分析。
换句话说，以上图为例，回归分析的本质就是探寻height和weight之间最准确的关系，这个“最准确”就是指所有点到该直线的距离的总和是最小，即偏差最小。
你们常听说的“最小二乘估计”就是探寻究竟是哪一根线与所有点的距离总和最小。以上图为例，图中的虚线（表达式为weight=*height）就是所求直线，也就是我们常说的线性回归方程。
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问题一：多元线性回归分析论文中的回归模型怎么分析 根据R方最大的那个来处理。（南心网 SPSS多元线性回归分析） 问题二：谁能给我列一下多元线性回归分析的步骤，这里正在写论文，第一部分是研究方法，多谢 10分 选题是论文写作关键的第一步，直接关系论文的质量。常言说：“题好文一半”。对于临床护理人员来说，选择论文题目要注意以下几点：（1）要结合学习与工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题；（2）论文写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验．或失败的教训，或新的观点和认识，言之有物，读之有益，就可以作为选题；（3）论文写作选题时要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。 需要指出，论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的，是选题的高度概括，但选题及写作不应受标题的限制，有时在写作过程中，选题未变，标题却几经修改变动。 问题三：用SPSS做多元线性回归，之后得到一些属于表格，该怎样分析这些数据？ 200分 你的分析结果没能通过T检验，这可能是回归假设不满足导致的，需要进一步对数据进行验证，有问题可以私信我。 问题四：过于多元线性回归分析，SPSS操作 典型的多重共线。 多元回归分析中，一定要先进行多重共线检验，如VIF法。 对于存在多重共线的模型，一个办法是逐步回归，如你做的，但结果的删除变量太多，所以，这种方法效果不好。 此外，还有其它办法，如岭回归，主成分回归，这些方法都保留原始变量。 问题五：硕士毕业论文中做多元线性回归的实证分析，该怎么做 多元线性，回归，的实证分析 问题六：用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊？ 表一的r值是复相关系数，r方是决定系数，r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量，比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信，你的sig是0。000，说明在的水平上你的模型显著回归，方程具有统计学意义。表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系，sig越大，统计意义越不显著，你的都小于，从回归意义上说，你这个模型还蛮好的。vif是检验多重共线性的，你的vif有一点大，说明多重共线性比较明显，可以用岭回归或者主成分回归消除共线性。你要是愿意改小，应该也没关系。 ppv课，大数据培训专家，随时随地为你充电，来ppv看看学习视频，助你成就职场之路。更有精品学习心得和你分享哦。 问题七：如何对数据进行多元线性回归分析？ 5分 对数据进行多元线性回归分析方法有很多，除了用pss ，可以用Excel的数据分析模块，也可以用Matlab的用regress（）函数拟合。你可以把数据发到我的企鹅邮箱，邮箱名为百度名。 问题八：经济类论文 多元线性回归 变量取对数 40分 文 多元线性回归 变量取对数 知道更多 多了解
一般要看你判定一个模型如何才算”好”的标准，R、赤池、标准差等来选取变量，还要兼顾到多重共线性问题。高深一点的就用主成分分析和因子分析，因子旋转之类吧用SPSS中的Date Reduction
进行中介变量的效应分析，不应该是分几步进行而应该是一步在spss回归分析中，利用 回归中的分层回归，就是有个对话框是block的，你先把主要自变量纳入进去，点击下一层block，然后再把中介变量移入block，之后 其他的都一样操作，最后回归结果就跟这个很明显的不同有两个模型结果，一个模型是只有主要自变量的模型，另一个模式是加入的中介变量的模型，同时模型会给出加入中介变量后的R方变化等相关指标 ，可以判断中介效应关于SPSS回归结果分析你可以在网上找找，看看有没有可以参考的,如果确实找不到就来这拿我知道如何做所谓论文就是讨论某种问题或研究某种问题的文章。它的外延是文章，其内涵是讨论问题和研究问题，因此，它是一种说理文章。这里着重是要理解“讨论”和“研究”，这是论文的本质属性。
excel中点 工具 ，里面的加载宏，勾上分析工具库，加载好后，工具里面会有一个数据分析找到分析工具库，做回归分析，在x值的选择上，选取多区域的就是多元回归了，这个是线性的回归，其他的话，借助别的工具可能更好
以Excel2010为例。1、“开发工具”选项卡 中单击“加载项”组中的“加载项”按钮，打开“加载宏”对话框。如下图。勾选 “分析工具库”。2、“数据”选项卡中“分析”组中的“数据分析”按钮，打开“数据分析”对话框。如下图。单击“回归”选项。
方法如下：选择成对的数据列，将使用“X、Y散点图”制成散点图。在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。由图中可知，拟合的直线是y=15620x+，R2的值为。因为R2>，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据。在选项卡中显然详细多了，注意选择X、Y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以选择“常数为零”。“回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。 残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。更多的信息在生成的表格中，详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息。
拟合程度高，主要是前几期的数据离散性小（ ），使用二阶做趋势线，前几期的数据拟合的好，残差减少许多，但是用线性的话，前几期就拟合不好，残差比较大。我感觉EXCEL给出的公式不正确，用给出的公式回推Y值，都相差很大。
作为一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
论文查重是论文审查的一个重要环节，不论是本科生还是研究生，在论文提交审阅之前都需要进行查重，这个过程能够在一定程度上避免论文出现大面积抄袭的情况，是保障论文质量的技术手段之一。
按照 历史 经验来看，导致论文查重率较高通常有三方面原因，其一是论文引用的成熟资料过多，而且很多内容没有进行更新，这种情况是比较常见的。要想解决这个问题，首先应该重点突出描述自己的研究成果，尽量减少对于成熟资料的引用，如果有引用，也应该对于原资料有自己的分析和理解，这是非常重要的。
其二是研究成果有“拼凑”的嫌疑。有一部分同学的论文，之所以出现查重率过高，与自身的研究成果不够突出有直接的关系，简单地说就是“拼凑”其他人的研究成果，然后做了一些“微创新”，而如果实验数据不能有效进行支撑，那么这些创新也可以称为“伪创新”，这一点也应该引起足够的重视。这样的论文，即使通过了初期的论文查重，也很难能够通过盲审，所以如果是这种情况，论文就需要大面积重写了。按照往年的经验，很多研究生就是因为论文成果达不到要求而选择延期。
其三是论文中对于实验数据的分析不足，导致差异化内容较少，这也是一个比较常见的问题。实际上，要想解决这一问题是比较简单的，也不会占用太长的时间，就是尽量完善一下自身的实验数据，缺少的实验数据补齐通常就可以了。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
方法一：外文文献翻译法
查阅研究领域外文文献，特别是高水平期刊的文献，比如Science，Nature，WaterRes等，将其中的理论讲解翻译成中文，放在自己的论文中。
优点：
1、每个人语言习惯不同，翻译成的汉语必然不同。因此即使是同一段文字，不同人翻译了之后，也 不会出现抄袭的情况。
2、外文文献的阅读，可以提升自身英语水平，拓展专业领域视野。缺点：英文不好特别是专业英文不好的同学实施起来比较费劲。
方法二：变化措辞法
将别人论文里的文字，或按照意思重写，或变换句式结构，更改主被动语态，或更换关键词，或通过增减。当然如果却属于经典名句，还是按照经典的方法加以引用。
优点：
1、将文字修改之后，按照知网程序和算法，只要不出现连续13个字重复，以及关键词的重复，就不会被标红。
2、对论文的每字每句都了如指掌，烂熟于心，答辩时亦会如鱼得水。
缺点：逐字逐句的改，费时费力。
方法三：google等翻译工具翻译法
将别人论文里的文字，用google翻译成英文，再翻译回来，句式和结构就会发生改变，再自行修改下语病后，即可顺利躲过查重。
优点：方便快捷，可以一大段一大段的修改。
知网最重要的一条重复检测规则是连续六个字不能语序一样字词一样，所以两个方法每连续五个字就改变一个词，没有词可变的就改变语序，举个例子，原句：中国足球水平处于全世界最低水平，连马尔代夫这样的小国都赢不了，按第一个方法改为，我国足球水平在世界上处于最差的档次，在和马尔代夫的比赛中都无法战胜对手。按第二个方法改为，马尔代夫在足球比赛中让中国队不胜，表明中国足球的水平已经沦为世界最差档次。
毕业论文怎么降重的八个技巧：论文降重其实是一件很简单的事，摸清套路后完全不需要花费太多精力去论文修改降低重复率。所以我分享一下具体经验方法。毕业论文怎么降重的八个技巧：
1英文文献翻译法论文查重的范围基本上是一些中文的文献，对于外文文献就没有涉及了。因此去网上找一些相关的英文文献，将它翻译一下，分分钟文章的字数也就上去了，而且能轻松通过“查重”。自己翻译太累？Google翻译一下，自己再稍微润一下色，就搞定了。
2“中英中”互换法当你看到一篇中文文献上的好几个段落，用在自己文章中再合适不过的时候，难道就只能自己花大量的时间重新一句句改写，或者直接放弃么？ 用翻译软件先翻译成英文，再翻译至中文，之后手工修改润色一下，保证和之前的文章意思一致，却绝对被改得面目全非了。 像一句“我国的企业会计行业需要不断革新”，翻译成英文“China's accounting industry needs to be innovated”，再翻译成中文“中国的会计行业需要创新”，就和原来的句子不同了。
3原句转换法你可以先用格子达免费论文查重系统先自查一下，然后照着“查重报告”，对症下药，用同义词替代，变换句式之类来进行修改，直到结果让你满意为止，避免做大量无用功。像“原理”可以用“基本思路”代替；“优点”可以用“好的方面”代替。
4变身“表格、图片”法表格、图片基本上是查重不了的，你可以将文字转变为表格，一目了然，也绝对不会检查出是重复剽窃的。 或者当你需要大片引用时，将文字截图作为图片插入，再添加一大堆无用的文字，设置图片的上下文格式，让图片完全覆盖文字，字数照常有，但论文查重系统查不出来，之后打印出来也绝对毫无PS的痕迹。
5画蛇添足法这种主要是为了凑字数，字数不够，往往是写论文过程中最大的痛苦。我已经尽力了，可是字数还是不足啊！ 其实，论文中不乏一些英文的缩写或者一些专业名词。你可以故意在一些缩写的英文或者专业名词边上，加上中文注释，一些助词、感叹词、能用则用。最后只要凑足字数，还不重复，就是胜利了，像CPA后面可以跟上“注册会计师”的注解。
6标点断句法特别注意标点符号的灵活运用，将中文或者英文的的复合句，用标点断成两个或多个单句。这样句子的总体意思没有变，但查重率也降下去了。 像一句长句“会计信息系统是利用信息技术对会计信息进行采集、存储和处理，完成会计核算任务，并能提供为进行会计管理、分析、决策用的辅助信息的系统。”可以转换成“会计信息系统是一种能提供为进行会计管理、分析、决策用的辅助信息的系统”、“它能对会计信息进行采集、存储和处理”、“它也可以完成会计核算任务”这几个单句。
7短句拼凑法一般而言，论文查重系统检测到13-20个左右相同的字，就认为是雷同，所以连续相同的，尽量不要超过要求的字数上限。这时候，各种短句拼凑的方法就显得格外的喜人了。多找几篇相同主题的文章，各找出用一些短句进行拼凑，很快一段话也就出来了。 像“内部审计监管体系不到位，会削弱会计内部控制的成效”以及“内部审计机构缺乏独立性和权威性”分别来自两篇文章，可以改成“内部审计监管体系不到位，缺乏独立性和权威性，会削弱会计内部控制的成效”。
8回归书本法很多人以为论文查重系统能查到所有可以公开查看的文章，实则不然。论文查重系统也有自己的一个数据库，里面多半是已发表的毕业论文，期刊文章等等，也不乏一些网络上的文章， 但是很多书籍是没有包含在检测数据库中的。很多师兄师姐用实践表明，这个方法还是有效果的，从一些书籍中摘抄了大段文字，最后也没被查出来。
不是吹牛逼，看完这篇关于论文查重降重的干货，能够帮助你节省90%的时间花在论文上，让你真正能够受益！
真心希望这一篇内容能够真正帮到每一个人。
这篇内容将给大家提供两个方法来解决论文查重查重率太高怎么解决。
一、智能降重
二、论文降重的方法
一、智能降重
关于智能降重这一块，我首推Passyyds的智能降重。
Passyyds的智能降重，能够实现论文一键降重，这对于我们来说简直就是福音！
使用智能降重后的效果：
这个查重系统跟知网的还相差不大：
二、论文降重方法
如果说你不太想用智能降重，那只能是通过选择一些论文降重方法来进行：
方法1：复述法
说道复述法，其实很简单，就是把重复的句子通过自己的话翻译一遍，虽然是句子变了，但是意思不变。
方法2：转换语序法
转化语序法，其实也很简单，就是在标红的句子打乱主谓宾，定状补，在语句通顺的情况下，改变语序。
方法3：同义词转换
同义词转换其实跟复述法差不多，只是这个是挑重复句子中的词语进行更换，这个做的原因就是避开查重引擎的检索。
方法4：增加法
增加法就是通过在标红的地方增加一些词语，或者句子，来达到让你的论文查重率降低的方法。
提别提示：
有很多人推荐翻译法，比如说先把汉语翻译成英文再翻译成小语种再翻译成汉语。我告诉你，P用没有！！！别跟我抬杠，不信你去试试。
最后再给大家推荐个靠谱的论文查重网站：
Passyyds论文查重，每天免费一篇
其实论文免费查重并没有那么恐怖，学会几个小技巧，论文顺利的通过，那么下面教你几种方法来降低重复率。
一、分析论文检测软件。论文查重软件的算法和数据库有很大的不同。因此，在检测论文之前，有必要了解每个论文查重系统的优势和缺点，以便根据学校和个人情况的具体要求进行选择。
二、掌握修改技巧。这一步对于论文查重免费是非常重要的。目前，常见的方法是同义置换和部分句子交换。Paperpm不仅具有机器人降重功能，还支持在线体重变化和实时查重，既方便又易于使用，这样可以节省学生大量的时间，让修改论文变得轻松简单。
修改方法：
1、修改关键词.当我们写论文，总是会有一些词和字的引用是一样的，如果不修改，将导致增加重复率。当然，我们不能为了降重而降重，还是需要保证论文的专业性。
2、转换说法。当中国文化的博大精深，这个词有多种表现形式，他们可以用自己的语言表达了对文本部分标记为红色，我们可以选择句中的顺序颠倒过来，可参考“四”变：复杂变简单，正话反说，主动变被动，简单变复杂。值得注意的是：为了在原理上避免错误发生，我们不能改变句子的原意。
3、短句变长句。飘红的短句是很难改的，所以，我们需要充实句越多越好，用我们自己的话复述它，而不是长句和短语，这不仅增加了论文的字数，同时也降低了重复率。
关键是要有耐心修改论文。毕竟，在提交论文终稿时，我们需要在学校的论文查重软件中检测重复率。如果重复率不通过，那么麻烦就很大。因此，细心的修改论文的每一处，顺利完成了自己的毕业论文。
论文重复率高，当然是需要进行论文降重啊，现在论文降重的方法还是能找到很多的，有的确实有效，有的是真的不行，所以大家一定要找到适合自己的降重方法！
想要论文查重软件想人脑一样，自己判别上下文语句内容，以及根据内容的意思进行降重修改短时间内容几乎是无法达标这种地步的，那么论文免费查重时有哪些小技巧是值得注意的呢？
1、用图表说话。图文内容表达法，是目前主流的内容写作方法，把自己的论文数据内容，制作成直观的内容图表，这样不仅能有效避免论文查重检测，因为目前查重系统无法检测论文中的图表内容，并且图文还可以将一些无法用语言表达出来的数据，更加形象且深刻的呈现在读者面前，新颖而独特的答辩方式更可以获得通过的几率。
2、插入引用。论文参考文献在论文写作过程中起到举足轻重的作用，因为论文中需要引用他人的相关内容，来辅助自己的观点，进行论文的论证，也就是说将相关文章或内容的借鉴过来变成自己的，将引用的文字以word文档的形式插入其中，即能有利于规避查重，又方便日后修改。
3、措辞转换。万变不离其宗怎样将别人的论文当中的精华转化成自己论文中的精品那呢？这就需要参考者要先将原作者的思想精髓理解透，然后再按照自己的理解方式将精髓以自己所理解的方式写出来，这既是借鉴，也是升华。
4.查重软件AI降重。如果觉得人工降重过于复杂麻烦而且贵，也可以借助专业的降重网站、软件,比如paperpm常用的论文修改助手等进行降重
官网：
论文重复率过高该怎么办？能够顺利一次通过论文查重的作者毕竟是少数，大部分毕业生都需要反复修改和优化，基本的修改次数在5次以上，修改确实需要时间，但是在修改过程中你的想法得到了锻炼，想法更加清晰，框架更加完整，修改不是坏事，而是提高自己的机会这样修改就没问题了。
论文的修改包括单一的修改和综合的修改，如果文章的构想和框架没有问题的话，只要表现不正确、深入、错别字等细节问题，就可以先修改，稍微修改具体的部分，文章的构想混乱、逻辑结构不明确、不足的话，就需要大幅度的修改，有的指导老师要求学生重新构想论文，通过论文的查重。
为了避免重复劳动和无意义的修正，在写作前画出大致的框架和构想，明确修正的方向、位置、战略，预测最终的修正结果，测定实际的修正效果，再次优化，制定修正大纲往往能达到工作的一半效果，局部和全局的修正都可以制定简单的计划大纲，保障修正的目的和有效性，即使论文检查时的结果不好，也可以得到领导的认可。
具体内容充实生动是写作的基本要求，在进行论文修改的时候要遵循这个原则，根据论文的要求和论证程度进行选择，保证修改的效率。
作者：paperfree
很多同学在写论文的时候，就是以拼凑的形式来完成的，最终肯定会造成论文重复率过高；另外，还有一些同学的研究成果不够突出，论文内容也没有明显的观点支撑，只是简单的利用他人的研究成果来写，所以没有创新意识，同时实验数据也不能完全有效的来支撑整个论文框架，这些都会造成在论文查重时重复率过高。那么论文查重率高如何解决？
1、使用自己的实验数据
写论文是需要有实验数据的，同时还需要对数据去进行分析，这样差异化的内容会比较少，在写论文的时候是需要完善自身的实验数据，而不仅仅只是去利用别人的一些实验数，据悉，如果是论文中缺乏必要的数据，有可能会让重复率增高，所以一定要把实验数据补齐，要有自己的实验数据。
2、少用成熟的资料
有一些同学的论文的内容是没有去进行更新的，仅仅只是从另外的角度去阐述一个论据，而已在写论文的时候是需要尽量的去减少成熟资料的引用，要引用一些原始性的资料，当然对于原始性的资料也有自己独特的分析以及见解这一点很重要，引用资料的时候是需要恰当的加入个人的见解。
上面介绍了论文查重率高如何解决的方法，写论文不要大面积的去抄袭，这是非常不科学的做法，也会让自己白白浪费很多的时间，还是应该要按照正常的程序去写论文。在文章中需要去表明个人鲜明的态度，要有自己独特的观点。
整段整句的借鉴部分过多，建议变幻原句的表述形式。
毕业论文如何避免论文查重率过高？除了一些针对论文本身的格式和引用问题之外，如果你的重复率还是很高的话。我推荐一个还比较好用的功：机器人改重功能，它能针对飘红的内容进行修改，能很快的修改成功的。
1.对整个模型进行检验：似然比检验（likelihood ratio test)，统计量为G2.对单个回归系数进行检验：Wald Χ2(chi square，不是埃克斯二)，统计量Wald Χ2服从卡方分布。具体参考相关书籍
相关分析只是粗略得到了两个变量的关联程度或者说共变异程度，只检验的变量间关系的强度，但没涉及变量间具体影响关系或者路径的检验，通常只被视为是一种描述性的分析。比如我们得到收入和能力的相关，这说明二者有关联，但究竟是能力影响收入，还是反过来，相关分析是不检验这个的。回归可以同时用于检验变量间关系的强度和方向。而且回归还有个好处是但凡进入回归方程的变量，就可以视为是对该变量的效应有所控制，所以回归得到的变量关系时控制了其他无关变量之后的，得到的变量关系要比相关分析更为准确。
你这个就是线性回归第一个表 表示模型的整体拟合度，只要看调整的R²即可，这个调整的R²的范围在0-1之间，越接近1，表示模型的拟合效果越好，越接近0，拟合效果越差。你的只有，即13%左右，说明你的自变量只能解释因变量13%左右的变化，拟合效果有点差。第二个表 表示模型是否显著，这个表跟第一个表是两个概念，模型是否显著与模型拟合效果没什么关系，从你的第二表可以看出，模型效果显著，即模型有效，因此在一般情况下，你可以使用这个回归，但是在实际很多研究中，你这个模型有限，但是拟合效果很差，说明要么是自变量的选择有问题，要么是模型选择有问题。当然如果你只是个论文或者作业什么的，只要模型显著就好，要求高的话，可以尝试下看非线性的模型拟合下看效果如何。第三个表 是自变量的回归系数表，标准化和非标准化的回归系数都可以。但是你这个回归系数中，只有一个常数项。没有其他自变量。常数项是没有什么意义的，可以忽略，但是你的自变量没有了。也就是这个回归模型没有什么实际意义