一、excel回归分析怎么看精度
excel回归分析看精度标准如下：
1、相关系数（R）：反映了自变量与因变量之间线性关系的紧密程度。它的取值范围在-1和1之间，绝对值越接近1，表明模型对数据的解释能力越强。
2、决定系数（R-squared）：表示模型所解释的因变量变异程度占总方差的比例，也就是模型拟合优度的一个重要指标。它的取值范围在0和1之间，越接近1说明模型拟合效果越好。
3、均方根误差（RMSE）：是真实值与预测值之间误差的标准差，反映了预测值与真实值之间的偏差程度。RMSE越小，说明预测值与真实值之间的误差越小，拟合效果越好。
4、平均绝对误差（MAE）：是真实值与预测值之间误差的绝对值之和的平均值。与RMSE类似，MAE也是用来评估预测值与真实值之间的差距，数值越小表明模型预测越准确。
二、如何在excel中解读回归分析
R Square：R方，这个值度量了回归方程能解释y（因变量）的变异的多少。
Adjusted R Square ：调整r方
标准误差 ：标准差/均值 （预测值y的标准差和均值）。
Coefficients（回归系数）：intercept对应截距项
标准误差：误差值越小，表明参数的精确度越高。
t stat：T检验中统计量t值，用于对模型参数的检验，需要查表才能决定。t值是回归系数与其标准误差的比值。
P-value：T检验对应的P值，当P<0.05时，可以认为模型在α=0.05的水平上显著，或者置信度达到95%；当P<0.01时，可以认为模型在α=0.01的水平上显著，或者置信度达到99%；
Lower 95% /Upper 95% /下限 95.0% /上限 95.0% : 95%置信区间的上下限值
