1.截距:截距是北回歸線和Y軸交點的縱坐標值。它代表所有自變量都為0時因變量的預測值。
2.斜率:斜率是北回歸線和X軸之間的夾角的切線。它代表自變量每單位的因變量的預期增加量。
3.R平方:R平方是壹個統計學概念，用來衡量回歸模型對數據的擬合程度。其值的範圍是從0到1，越接近1，模型越擬合。
4.標準誤差(StandardError):標準誤差是回歸模型的預測值與實際觀察值之間的平均差值。它反映了模型預測的準確性。
5 . T-統計量:T-統計量是回歸系數除以其標準差的結果。用於檢驗回歸系數是否與0有顯著差異。
6.P值:P值是T統計量的伴隨概率，用於檢驗回歸系數是否顯著不等於0。壹般如果p值小於0.05，我們認為回歸系數顯著。
7.F-統計量:F-統計量是回歸模型作為壹個整體的擬合優度的度量。用於檢驗回歸模型中的所有自變量是否同時對因變量有顯著影響。
8.Pillai 'strace: Pillai 'strace是多元線性回歸模型中適合度的度量，類似於R平方，但適用於多元線性回歸模型。
9.AIC(akaikkeinformation criterion):AIC是衡量回歸模型復雜程度和擬合優度的指標。它越小，模型越好。
10.貝葉斯形成準則(BIC): BIC也是衡量回歸模型復雜程度和擬合優度的指標。它越小，模型越好。