多元线性回归，spss做出来的结果，有好几个R，是在纸上选一个还是在桌上选一个。

你可能用过序贯回归。以第一个图为例。模型1只使用大小作为自变量进行回归，模型2使用大小和icdi作为自变量，模型3使用大小、icdi、dir和co作为自变量。自然选择的自变量越多，R方就越大，选择哪个取决于你想用哪些变量进行预测。汇报时，汇报调整后的R方。这个值是自变量增加会不断增强预测能力的修正(因为即使没有有用的自变量，只要多加几个，R边就会变大，调整后的R边就是对更多自变量的惩罚)