模型2的R值和R方明显大于模型1，说明加入第三个变量后，回归模型更优。
从系数上看，模型1的第二个自变量的系数不显著。而模型2再加入新变量以后，系数变成显著，同样也反映新变量对于模型的优化作用。
总之，就是模型2优于模型1，且模型2的回归方程拟合度和系数更显著。
B项的数值为负值，表明该变量对于因变量的影响是负方向的，当然，符不符合道理就看你有没有足够的证据去验证了。
t值存在负值是正常的，因为t值得计算公式中，分母总是正数，而分子是一个减式，这就可能导致t值为负值。不过在t检验中，通常用t的绝对值来分析（也就是-t和t是等价的），求出相应的P值，再根据P值来评价结果。
匿名回答于2020-02-28 07:22:29
