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单因素模型中 ， 回归系数就是指自变量每增加1个单位所引起的因变量的变化 ， 而当分析的因素不止一个时 ， 如多变量模型中 ， 则需要同时纳入多个因素进行校正 ， 可见当有混杂因素时 ， 可能会导致分析的结果出现显著的变化 ， 所以不能太过于相信单因素分析的结果 。
回归系数检验和模型检验
回顾系数的估计可以通过最小二乘法进行 ， 然而通过样本估计得到的系数是否能够反映总体的真实情况还是一个未知数 ， 而对回顾系数的检验包括对回归系数的检验和对模型的检验 。
对回归系数的检验就是检验回归系数是否为0 ， 因为回归系数=0反映了自变量和因变量无关 ， 当有多个自变量时 ， 就对每个自变量分别进行检验 ， 因此回归系数的无效假设就是Bi=0 ， 所以可以用检验来明确某个统计量是否等于设定的参数 。
利用F检验进行模型检验 ， 就是看这条线能够解释的点的多少 ， 对于单因素分析 ， 模型检验等同于回归系数的检验 ， 而对于多因素分析 ， 模型检验相当于检验多个回归系数中至少有一个不为0.
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