参数显著性检验t检验对应的Prob，若小于0.05则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高；F的P值，小于0.05的话模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关。
标准差是衡量回归系数值的稳定性和可靠性的，越小越稳定，解释变量的估计值的T值是用于检验系数是否为零的，若值大于临界值则可靠。估计值的显著性概率值（prob)都小于5%水平，说明系数是显著的。
扩展资料
在多元回归分析中，随机因变量对各个自变量的回归系数，表示各自变量对随机变量的影响程度。
偏回归系数多元回归问题出现的一个特殊性质，理解、辨认和求取偏回归系数正是本文要讨论的。为了简化问题。
把对偏回归系数的讨论，限定为只有2个解释变量的系统,即建立的经济计量模型为Yi=β0+β1X1i+β2X2i+ui(1) ，回归方程为^Yi=^β0+^β1X1i+^β2X2i(2)，式中^βi(i=0,1,2)为偏回归系数。
参考资料来源：百度百科-偏回归系数
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第1个回答 推荐于2018-04-05
判断偏回归系数是否显著，要用到变量的显著性检验，即 t 检验。
构造 t 统计量， t = 偏回归系数 / 该系数的标准差
计算出 t 统计量
给定某个显著性水平，通常可以取为 0.05，查 t 分布表找到对应的临界值（自由度为 n-k ，k 是偏回归系数的个数，包含模型里的常数项）
这里假设样本容量 = n，
如果 t 大于临界值（此时是小概率），则说明该偏回归系数对 因变量的影响显著；
如果 t 小于临界值（此时是大概率），则说明该偏回归系数对 因变量的影响不显著。
注：常用软件（比如Eviews，SPSS等）会直接给出t检验的概率，你就可以不用查t 分布表了。
下面再给你一个网址，关于 t 检验的。
构造 t 统计量， t = 偏回归系数 / 该系数的标准差
计算出 t 统计量
给定某个显著性水平，通常可以取为 0.05，查 t 分布表找到对应的临界值（自由度为 n-k ，k 是偏回归系数的个数，包含模型里的常数项）
这里假设样本容量 = n，
如果 t 大于临界值（此时是小概率），则说明该偏回归系数对 因变量的影响显著；
如果 t 小于临界值（此时是大概率），则说明该偏回归系数对 因变量的影响不显著。
注：常用软件（比如Eviews，SPSS等）会直接给出t检验的概率，你就可以不用查t 分布表了。
下面再给你一个网址，关于 t 检验的。
参考资料：http://baike.baidu.com/view/557340.htm
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