结果主要包括以下几部分：
回归模型的拟合优度：通过 R-squared、adjusted R-squared、AIC 等指标来评价回归模型的拟合优度。
回归系数：回归系数表示自变量对因变量的预测能力。
标准误：标准误表示回归系数的置信区间。
P 值：P 值表示回归系数是否显著。
回归模型的拟合优度
回归模型的拟合优度是指回归模型对因变量变异的解释程度。R-squared 是回归模型拟合优度的常用指标，取值范围为 0 到 1。R-squared 越大，说明回归模型对因变量变异的解释程度越高。adjusted R-squared 是调整后的 R-squared，可以消除模型中变量个数的影响。AIC 是 Akaike 信息准则，可以用于评价不同回归模型的拟合优度。
回归系数
回归系数表示自变量对因变量的预测能力。回归系数的符号表示自变量与因变量之间的关系。正值表示自变量的增加会导致因变量的增加，负值表示自变量的增加会导致因变量的减少。
标准误
标准误表示回归系数的置信区间。标准误越小，说明回归系数的置信区间越窄，回归系数的估计越准确。
P 值
P 值表示回归系数是否显著。P 值越小，说明回归系数越显著。一般来说，P 值小于 0.05 表示回归系数显著。
逐步多元回归分析结果的解释
在逐步多元回归分析中，回归模型会根据变量对因变量的解释力，逐步将变量纳入或剔除回归模型。回归模型中的变量可以分为显著变量和不显著变量。显著变量对因变量有显著的影响，可以保留在回归模型中。不显著变量对因变量没有显著的影响，可以从回归模型中剔除。
在解释逐步多元回归分析结果时，应注意以下几点：
回归模型的拟合优度越高，说明回归模型对因变量变异的解释程度越高。
回归系数的符号表示自变量与因变量之间的关系。正值表示自变量的增加会导致因变量的增加，负值表示自变量的增加会导致因变量的减少。
标准误越小，说明回归系数的置信区间越窄，回归系数的估计越准确。
P 值越小，说明回归系数越显著。
逐步多元回归分析的应用
逐步多元回归分析可以用于以下场景：
在多元回归分析中，根据变量对因变量的解释力，逐步将变量纳入或剔除回归模型，从而构建出最优的回归模型。
在多元回归分析中，根据变量是否显著，筛选出对因变量有显著影响的变量。
逐步多元回归分析是多元回归分析中常用的一种方法，可以有效地提高回归模型的拟合优度和解释力。
