1）R-squared：根据R-squared可以看出我们的模型拟合程度；2）F-statistic、Prob(F-statistic)：用于判定是否x中至少有一个对y产生影响,如果呈现出显著性,则说明所有x中至少一个会对y产生影响关系3）自变量的显著性P值：分析每个自变量x的P值是否小于0.05，P0.05，则说明自变量x对y影响不显著性，应剔除；4）回归系数：分析回归系数中是否含有负数，或与业务理解方向相反的变量。
综述：OLS是ordinary least square的简称,意思是普通最小二乘法.普通最小二乘估计就是寻找参数β1、β2……的估计值,使上式的离差平方和Q达极小.式中每个平方项的权数相同。
是普通最小二乘回归参数估计方法.在误差项等方差、不相关的条件下,普通最小二乘估计是回归参数的最小方差的线性无偏估计。
物理学计量中，估读值是测量值的一部分，是读出准确值后，余下的一位数要进行估读，其结果为估计值，跟测量值有关。
设(X1，……，Xn)为来自总体X的样本，(x1，……xn)为相应的样本值，θ是总体分布的未知参数，θ∈Θ，Θ表示θ的取值范围，称Θ为参数空间。尽管θ是未知的，但它的参数空间Θ是事先知道的。为了估计未知参数θ。
我们构造一个统计量h(X1，……，Xn)，然后用h(X1，……，Xn)的值h(x1，……xn)来估计θ的真值，称h(X1，……，Xn)为θ的估计量，称h(x1，……xn)为θ的估计值，测量值=估计值+准确值。
