單因素模型中，回歸係數就是指自變數每增加1個單位所引起的因變數的變化，而當分析的因素不止一個時，如多變數模型中，則需要同時納入多個因素進行校正，可見當有混雜因素時，可能會導致分析的結果出現顯著的變化，所以不能太過於相信單因素分析的結果。
回歸係數檢驗和模型檢驗
回顧係數的估計可以通過最小二乘法進行，然而通過樣本估計得到的係數是否能夠反映總體的真實情況還是一個未知數，而對回顧係數的檢驗包括對回歸係數的檢驗和對模型的檢驗。
對回歸係數的檢驗就是檢驗回歸係數是否為0，因為回歸係數=0反映了自變數和因變數無關，當有多個自變數時，就對每個自變數分別進行檢驗，因此回歸係數的無效假設就是Bi=0，所以可以用檢驗來明確某個統計量是否等於設定的參數。
利用F檢驗進行模型檢驗，就是看這條線能夠解釋的點的多少，對於單因素分析，模型檢驗等同於回歸係數的檢驗，而對於多因素分析，模型檢驗相當於檢驗多個回歸係數中至少有一個不為0.
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