（回帰分析）推計結果の見方（１）  決定係数    R R 2 2 回帰式のあてはまりの良さをはかる回帰式による予測の信頼度を見るひとつの尺度標本（与えられたデータ）の動きを、どれくらい追えているか 0  R 1 2 （回帰分析）推計結果の見方（２）自由度修正済み決定係数     2 ˆ R 2 ˆ R 決定係数の弱点ー説明変数を追加していけば、あてはまりは、どんどん良くなる。この弱点を補うために考案された（修正版）決定係数通常は、決定係数というと、自由度修正済み決定係数を指す場合が多い。見方は、決定係数と同じ。（回帰分析）推計結果の見方（３）ｔ値各説明変数の有意性を検定する t 値  説明変数ひとつひとつに、t 値が計算されている「この説明変数は、被説明変数の動きを予測するために、有効な変数かどうか」をチェックする  大ざっぱな t 値の見方「２ルール」  t  2.0  説明変数は有意 t  2.0  説明変数は有意でない（回帰分析）推計結果の見方（４） P値 t 値の厳密な解釈 P 値     説明変数ひとつひとつに、P 値が計算されている t 値と同様に、各説明変数の有意性を検定する P 値の意味は・・・「この説明変数は有意である」と判断した時に、その判断が誤っている確率（統計学用語では「第一種の過誤の確率」）通常は、 P値が５％（０．０５）より小さい時に、説明変数は有意であると判断し、「この説明変数は５％有意である」等と言う。