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1. 一般会看R 值或者是有调整的R值。这个是数值是检验整个模型拟合的好坏 2. 各个自变量的 系数值,这些数值是否在方向上是合乎预期的其给出了这个自变量对因变量的影响的大小。 3. 系数值的P值得到系数值后,在统计上是否显著也是要考量的。如果P值一般大于0.1 就说明自变量与因变量在统计上是没有聯系。 4.有特别考察需要的会看标准差值,如果标准差值过大可能数据有需要调整的地方,如处理离群值 5. 其他检验数据值,如 D-W 值这個数值一般接近于2 是最好,如果过小或者过大都说明模型存在自相关的问题。 以上仅是大多数实证分析会在文章中有说明的数值

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