多因素分析
多因素分析
多因素分析多因素分析是统计学中一种主要的数据分析方法，用于研究多个因素对一些变量的影响程度和相互关系。
它可以帮助我们了解变量之间的关系，从而进一步预测和解释现象。
在实际应用中，多因素分析广泛应用于市场调查、社会调查、生物医学研究等领域。
多因素分析的基本概念是通过测量一系列自变量（也称为因素）对因变量（也称为响应变量）的影响。
自变量可以是定性或定量的，而因变量通常是定量的。
多因素分析可以帮助我们确定哪些因素对因变量有显著的影响，并且可以揭示这些自变量之间的相互作用。
例如，我们可以通过多因素分析来确定销售额受到产品价格、广告费用和季节因素的影响程度，并且是否存在这些因素之间的相互作用。
多因素分析可以分为两类：方差分析和回归分析。
方差分析主要用于分析分类自变量对因变量的影响，而回归分析则主要用于分析连续自变量对因变量的影响。
不论是方差分析还是回归分析，多因素分析都需要进行假设检验来确定是否存在显著的因素影响。
在进行多因素分析之前，我们需要做一些前提要求。
首先，我们需要一个样本数据集，其中包含了自变量和因变量的观测值。
其次，我们需要对每个因素的水平进行定义和测量。
这些水平可以是定性的，例如不同产品类型、不同市场区域；也可以是定量的，例如价格、广告费用等。
最后，我们需要选择适当的统计方法来进行多因素分析，包括方差分析和回归分析等。
在进行多因素分析时，我们需要注意一些常见的假设检验方法。
例如，在方差分析中，我们通常会使用F检验来检验不同因素对因变量的影响是否显著。
如果p值小于设定的显著性水平（通常是0.05），则可以拒绝原假设，即认为不同因素之间存在显著的差异。
在回归分析中，我们通常会使用t检验来检验各个自变量的回归系数是否显著。
除了假设检验，多因素分析还可以进行模型诊断和解释结果。
在模型诊断中，我们可以检查残差是否满足模型假设，例如正态性、同方差性和线性关系等。
在解释结果中，我们可以利用回归系数的大小和方向来解释不同因素对因变量的影响程度和方向。
常用多因素回归分析
常用多因素回归分析多因素回归分析是一种统计方法，用于分析一个因变量与多个自变量之间的关系。
在实际应用中，常常会遇到多个变量对一个现象产生影响的情况，使用多因素回归分析，可以更准确地揭示影响因变量的各个自变量以及它们之间的相互关系。
多因素回归分析一般可以分为线性回归和非线性回归两种。
线性回归假设因变量与自变量之间的关系是线性的，而非线性回归则允许因变量与自变量之间的关系是非线性的。
多因素回归分析的步骤主要包括：确定因变量和自变量，建立回归模型，估计回归系数，检验回归模型的拟合优度，进行显著性检验和解释回归方程。
在确定因变量和自变量时，需要根据实际问题选择合适的变量。
通常，因变量是研究的重点，而自变量是用来解释因变量变化的变量。
建立回归模型是多因素回归分析的核心部分。
在线性回归中，回归方程的一般形式为：Y=β0+β1X1+β2X2+...+βnXn+ε，其中Y表示因变量，X1,X2,...,Xn表示自变量，β0,β1,β2,...,βn表示回归系数，ε表示误差项。
估计回归系数是指求解回归方程中的未知参数。
常用的方法有最小二乘法。
最小二乘法的原理是使模型拟合值和实际观测值之间的平方和最小。
检验回归模型的拟合优度是通过计算拟合优度相关系数R^2来完成的。
R^2的取值范围在0~1之间，其值越接近1，说明模型的拟合程度越好。
进行显著性检验是判断回归模型是否具有统计意义的关键步骤。
常用的方法有F检验和t检验。
F检验用于判断整个模型的显著性，而t检验用于判断回归系数的显著性。
解释回归方程是多因素回归分析的最后一步。
通过回归系数的符号和大小，可以解释自变量对因变量的影响大小和方向。
多因素回归分析在实际应用中具有广泛的应用价值。
例如，在经济领域，可以利用多因素回归分析来研究影响经济增长的因素；在市场营销中，可以利用多因素回归分析来分析市场需求与产品价格、广告投入等之间的关系。
总之，多因素回归分析是一种强大的统计工具，可以用于研究因变量与多个自变量之间的关系。
多因素分析(统计学)
Y ˆ 5 .9 0 4 .1X 3 1 4 0 .3 2 X 2 5 0 .2 1 X 3 7 0 .6 1 X 4 38
.
12
2、回归方程的假设检验——F检验
结果无显著性 1）表明所观察的自变量与应变量不存在线性回归关系； 2）也可能由于样本例数过少；
结果有显著性 表明至少有一个自变量与应变量之间存在线性回归关系。
H0：β1=β2=…=βm= 0 H1：β1、β2、…βm不等于0或不全等于0
.
13
ANOVbA
Model
Sum of SquaresdfMean SquareF Sig.
1
R eg re ssion1 33 .71 1
4 33.428 8.278 .000a
Residual 88.841 22
4 .03 8
.
7
.
8
多元线性回归除具有直线回归的基本性质外，还具有 以下特点（用途）：
（1）因素筛选：（因素分析） 例如影响高血压的诸多因素中：
1）哪些是主要因素？ 2）各因素的作用大小？
（2）提高回归方程的估计精度
多元回归比只有一个自变量的简单直线回归更 能缩小应变量Y对其估计值的离差，在预测和统计 控制方面应用的效果更好。
11.2 8.8 12.3 … 13.3 10.4
.
11
1、建立回归方程
Coefficienats
Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients
Model
B Std. Error
1
(Constant)
5.943 2.829
总胆固醇x1
.142
多因素试验设计与分析方法研究
多因素试验设计与分析方法研究试验设计作为科学研究的重要组成部分，常用于验证和分析多种因素对某一变量的影响。
本文将探讨多因素试验设计与分析方法的研究。
一、多因素试验设计方法多因素试验设计是指在试验设计中引入多个自变量（也称因子），以研究它们对某一因变量的同时或交互影响。
常见的多因素试验设计方法包括完全随机设计、随机区组设计、因子水平设计和回归分析等。
完全随机设计是指将所有因素的水平完全随机的分配给试验单位，以消除其他潜在影响因素，从而准确评估因素对因变量的影响。
随机区组设计则在试验前将试验单位分成若干个相似的小组，每个小组内随机分配因素水平，以减小试验误差。
因子水平设计是通过改变因子的水平来观察因变量的变化趋势。
该方法可以通过改变因子水平的不同组合，得出因子对因变量的影响以及它们之间的交互关系。
回归分析则是利用数学模型来研究多个因素对因变量的影响程度和方向。
二、多因素试验设计的实施步骤在进行多因素试验设计之前，需要明确研究目的、确定研究因素、选择适当的试验设计方法，并进行样本容量的计算。
下面是多因素试验设计的一般实施步骤：1. 确定试验目的和研究因素：明确要研究的因变量和自变量，并确定它们的水平。
2. 选择试验设计方法：根据研究目的和因素数目选择适当的试验设计方法。
3. 设计试验方案：确定试验单位、试验的数目和分组方式，并规定随机化的方法和过程。
4. 进行试验：按照设计方案进行试验操作，记录实验数据。
5. 数据分析：根据试验数据，利用统计学方法进行数据分析，得出结论。
6. 结果解释和讨论：根据数据分析结果，进行结果解释或讨论，阐明研究发现和限制。
三、多因素试验设计的分析方法多因素试验设计的数据分析通常使用方差分析（ANOVA）方法。
方差分析可以用于比较多个因子水平对因变量的影响是否显著以及不同因子水平之间的差异是否存在。
在进行方差分析时，需要计算各因素的平方和、均方和和F值。
同时，还可以进行事后检验，来确定不同因素水平之间的差异是否显著。
临床分析医学研究中的多因素分析方法
临床分析医学研究中的多因素分析方法临床分析医学研究是医学科研领域的重要一环，通过探索和研究不同因素对疾病发生和发展的影响，为医学实践提供科学依据，改善临床治疗效果。
而在临床分析医学研究中，多因素分析方法的应用尤为重要。
本文将对多因素分析方法进行探讨，并介绍其在临床分析医学研究中的应用。
一、多因素分析方法的概述多因素分析方法是指在研究中同时考虑多个因素对疾病发生和发展的影响，并通过统计分析方法探究这些因素之间的相互关系。
多因素分析方法的应用可以更全面地把握疾病的发生机制，提高研究结果的科学性和可靠性。
二、多因素分析方法的分类1. 单因素分析方法单因素分析方法是指在研究中只考虑单个因素对疾病的影响，并通过统计分析方法进行研究。
单因素分析方法的应用虽然简单直观，但其结果往往没有考虑到其他潜在因素的影响，可能导致结论的片面性。
2. 多因素分析方法多因素分析方法是指在研究中同时考虑多个因素对疾病的影响，并通过建立多元回归模型等统计分析方法对这些因素进行综合分析。
多因素分析方法的应用可以更准确地分析各个因素的影响程度和相互之间的关系，提高研究结论的科学性和可靠性。
三、多因素分析方法的应用1. 疾病发生机制的研究多因素分析方法可以帮助研究人员全面了解不同因素对疾病的影响程度和作用途径，从而探索疾病的发生机制。
研究人员可以通过建立多元回归模型等分析手段，分析各个因素对疾病的相对风险和作用方式，为疾病的预防和治疗提供科学依据。
2. 临床实践的指导多因素分析方法可以帮助临床医生更好地了解患者的病情和预后风险。
通过分析多个因素，如年龄、性别、病史等，临床医生可以综合判断患者的疾病风险，制定个体化的治疗方案，提高临床治疗效果。
3. 药物安全性评估在药物的研发和上市后，多因素分析方法也可以用于药物的安全性评估。
研究人员可以通过分析患者的年龄、性别、用药剂量等多个因素，评估药物在不同人群中的不良反应风险，为药物的合理应用提供依据。
知识点15-多因素敏感性分析
多因素敏感性分析法一、多参数敏感性分析多因素敏感性分析，就是对两个以上因素同时发生变动的敏感性分析就称之为多因素敏感性分析。
进行多因素敏感性分析就是考察多个因素同时变化对项目的影响程度，帮助决策者掌握各个因素对指标影响的重要程度，在对各相关因素相互变化进行预测、判断的基础上，对项目的经济效果作进一步的判断，或在实际执行中对敏感因素加以控制，减少项目的风险。
假定其他参数保持不变，仅考察两个参数同时变化对经济效益的影响，称为双因素敏感性分析。
下面以实例说明其应用。
【例5-8】某企业为研究一项投资方案，提供了表5-8所示的参数估计值。
现假定最关键的参数是投资和年收入，试进行双因素敏感性分析。
令x 代表投资变化的百分比，y 代表年收入变化的百分比，则得年金为：NA V=－10000（1+x ）×（A/P ，8%，5）+5000（1+y ）－2200+2000×（A/F ，8%，5）NA V=636.32－2504.6x +500y如果NA V ＞0或y ≥－0.127264+0.50092x ，则该投资方案便可以盈利8%以上。
将以上不等式画成图形，便得到5-7所示的两个区域，其中所希望的区域（NA V ＞0）占优势。
如果预计造成±20%的估计误差，则NA V 对增加的投资比较敏感。
例如投资增加5%，年收入减少12%，则NA V ＜0，此时便达不到8%的基准收益率。
当变动参数多于三个时，手工计算工作量就很大。
基本方法有二：一是把单参数分析法应用到多参数敏感性分析中来；二是采用三状态分析法。
限于篇幅，在此不再赘述。
图5-7 双因素敏感性分析图二、敏感性分析的应用要点及局限性敏感性分析能够指明因素变动对项目经济效益的影响，从而有助于理清项目对因素的不利变动所能容许的风险程度，有助于鉴别哪些是敏感因素，从而能够及早放松对那些无足轻重变动因素的注意力，把进一步深入调查研究的重点集中放在那些敏感因素上，或者针对敏感因素制订出管理和应变对策，以达到尽量减少风险、增加决策可靠性的目的。
多因素分析中虚拟变量与分类变量的比较研究
多因素分析中虚拟变量与分类变量的比较研究在数据分析中，我们经常会使用分类变量和虚拟变量作为解释变量来分析影响因素。
那么这两种变量有什么区别呢？在多因素分析中，如何选择最合适的变量类型来解释数据呢？一、分类变量的基本特征分类变量是指对事物进行分类的变量，通常表示为离散值。
例如，性别、教育程度、民族等都属于分类变量。
分类变量通常只含有有限的几个取值，不具有数值上的大小关系。
在多因素分析中，分类变量的作用是将数据分成不同的类别，从而将数据分组分析，寻找各组之间的差异和联系。
例如，在一项消费调查中，我们可以将消费者按照收入水平分成不同的群体，然后比较不同群体消费习惯的差异，从而找出影响消费习惯的主要因素。
二、虚拟变量的基本特征虚拟变量是将分类变量变成可计算的指标。
通常将分类变量分成两个取值，用0或1来代表不同的状态，例如，性别可以用0或1来代表男女。
虚拟变量通常用来表示某个特定状态是否存在。
在多因素分析中，虚拟变量的作用是将分类变量转换为可计算的指标，从而方便进行定量分析。
例如，在一项旅游调查中，我们可以将旅游地点分为海滨、山区、城市等不同类别，然后将这些类别转换为虚拟变量，用0或1来代表旅游地点是否是海滨、山区或城市。
这样，在分析旅游消费时，就可以通过虚拟变量来衡量不同旅游地点对消费习惯的影响。
三、比较分类变量和虚拟变量的优缺点分类变量和虚拟变量各有其优缺点，需要根据数据的特点选择最合适的变量类型。
1、优点分类变量的优点在于它能够将数据进行实际的分类，直观地反映数据的特征。
分类变量适用于数据具有明显差异的情况下，能够有效降低数据复杂度。
虚拟变量的优点在于它能够将分类变量转换为可计算的指标，方便进行定量分析。
虚拟变量适用于需要将分类变量转化为数值变量的情况下，能够更加客观地反映数据特征。
2、缺点分类变量的缺点在于它不能直接用于数学模型的计算，需要经过一些处理才能进行分析。
在分析数据时，需要根据实际情况对分类变量进行转换，比较繁琐。
多因素分析方法有哪些
多因素分析方法有哪些多因素分析方法是一种统计学方法，用于研究多个因素对某一变量的影响程度和相互关系。
在实际应用中，多因素分析方法被广泛应用于市场调研、医学研究、社会科学等领域。
下面我们将介绍几种常见的多因素分析方法。
首先，最常见的多因素分析方法之一是方差分析（ANOVA）。
方差分析用于比较三个或三个以上组的均值是否存在显著差异。
它可以分为单因素方差分析和双因素方差分析，前者用于比较一个因素对一个变量的影响，后者用于比较两个因素对一个变量的影响。
方差分析适用于正态分布的数据，能够有效地分析不同因素对变量的影响。
其次，回归分析是另一种常见的多因素分析方法。
回归分析用于研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向。
它可以分为简单线性回归和多元线性回归，前者用于研究一个自变量对因变量的影响，后者用于研究多个自变量对因变量的影响。
回归分析可以帮助我们理解各个因素对因变量的影响程度，以及它们之间的相互关系。
另外，因子分析也是一种常用的多因素分析方法。
因子分析用于研究多个变量之间的潜在结构和关系，帮助我们理解变量之间的共性和差异性。
它可以帮助我们发现隐藏在观测变量背后的潜在因素，从而更好地理解问题的本质。
此外，协方差分析是一种用于研究两个或多个因素对一个变量的影响的统计方法。
它可以帮助我们理解不同因素对变量的影响程度和相互关系，进而指导我们制定合理的决策。
最后，路径分析是一种用于研究多个变量之间直接和间接影响关系的方法。
它可以帮助我们理解变量之间的复杂关系，揭示出变量之间的直接和间接影响路径，有助于我们深入理解问题的本质。
综上所述，多因素分析方法有方差分析、回归分析、因子分析、协方差分析和路径分析等。
每种方法都有其适用的场景和特点，我们可以根据具体问题的需要选择合适的方法进行分析。
希望本文能为您对多因素分析方法有所了解，并在实际应用中发挥作用。
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多因素分析温州医学院环境与公共卫生学院叶晓蕾概念多因素分析是同时对观察对象的两个或两个以上的变量进行分析。
常用的统计分析方法有：多元线性回归、Logistic回归、COX比例风险回归模型、因子分析、主成分分析，等。
多变量资料数据格式例号X1X2…X p Y1X11X12…X1p Y12X21X22…X2p Y2┆┆┆…┆┆n X n1X n2…X np Y nY为定量变量——Linear RegressionY为二项分类变量——Binary Logistic RegressionY为多项分类变量——Multinomial Logistic Regression Y为有序分类变量——Ordinal Logistic RegressionY为生存时间与生存结局——Cox Regression第十五章多元线性回归(multiple linear regressoin) P.261Y，X——直线回归Y，X1，X2，…X m——多元回归（多重回归）例：欲研究血压受年龄、性别、体重、性格、职业（体力劳动或脑力劳动）、饮食、吸烟、血脂水平等因素的影响。
β0为回归方程的常数项（constant)，表示各自变量均为0时y 的平均值；m 为自变量的个数；β1、β2、βm 为偏回归系数（Partial regression coefficient ）意义：如β1表示在X 2、X 3…… X m 固定条件下，X 1 每增减一个单位对Y 的效应（Y 增减β个单位）。
e 为去除m 个自变量对Y 影响后的随机误差，称残差（residual)。
eX X X Y m m +++++=ββββ 22110多元回归方程的一般形式一、多元回归模型为y 的估计值或预测值（predicted value)；b 0为回归方程的常数项（constant)，表示各自变量均为0时y 的估计值；m m 22110X b X b X b b Y ˆ++++= Yˆ由样本估计而得的多元回归方程：b 1、b 2、b m 为偏回归系数（Partial regression coefficient ）意义：如b 1表示在X 2、X 3 …… X m 固定条件下，X 1 每增减一个单位对Y 的效应（Y 增减b 个单位）。
适用条件：线性（linear）、独立性（independent）、正态性（normal）、等方差（equal variance）——―LINE‖。
线性——自变量与应变量的关系是线性的。
用散点图判断。
独立性——任意两个观察值互相独立。
常利用专业知识判断。
正态性——就自变量的任何一个线性组合，应变量y均服从正态分布。
即要求残差服从正态分布。
常用残差图分析。
等方差——就自变量的任何一个线性组合，应变量y的方差均相同。
即要求残差的方差齐性。
用散点图或残差图判断。
多元线性回归除具有直线回归的基本性质外，还具有以下特点（用途）：（1）因素筛选：（因素分析）例如影响高血压的诸多因素中：1）哪些是主要因素？2）各因素的作用大小？（2）提高回归方程的估计精度多元回归比只有一个自变量的简单直线回归更能缩小应变量Y对其估计值的离差，在预测和统计控制方面应用的效果更好。
（3）控制混杂因素二、多元回归分析步骤（1）用各变量的数据建立回归方程（2）对总的方程进行假设检验（3）当总的方程有显著性意义时，应对每个自变量的偏回归系数再进行假设检验，若某个自变量的偏回归系数无显著性，则应把该变量剔除，重新建立不包含该变量的多元回归方程。
对新建立的多元回归方程及偏回归系数按上述程序进行检验，直到余下的偏回归系数都具有统计意义为止。
最后得到最优方程。
例15-1（P.262）27名糖尿病人的血清总胆固醇、甘油三脂、空腹胰岛素、糖化血红蛋白、空腹血糖的测量值列于表15-2中，试建立血糖与其它几项指标关系的多元线性回归方程。
表15-2 27名糖尿病人的血糖及有关变量的测量结果序号i总胆固醇甘油三脂胰岛素糖化血血糖（mmol/L）(mmol/L)(μU/ml)红蛋白(%)(mmol/L) X1X2X3X4Y1 5.68 1.90 4.538.211.22 3.79 1.647.32 6.98.83 6.02 3.56 6.9510.812.3………………26 5.840.928.61 6.413.327 3.84 1.20 6.459.610.4Coefficients a5.943 2.8292.101.047.142.366.078.390.701.351.204.309 1.721.099-.271.121-.339-2.229.036.638.243.3982.623.016(Constant)总胆固醇x1甘油三脂x2胰岛素x3糖化血红蛋白x4Model 1B Std. ErrorUnstandardized CoefficientsBetaStandardized CoefficientstSig.Dep endent Variable : 血糖ya. 由上表得到如下多元线性回归方程：4321638.0271.0351.0142.0943.5ˆX X X X Y +-++=1、建立回归方程2、回归方程的假设检验——F检验⏹结果无显著性1）表明所观察的自变量与应变量不存在线性回归关系；2）也可能由于样本例数过少；⏹结果有显著性表明至少有一个自变量与应变量之间存在线性回归关系。
H0：β1=β2=…=βm= 0H1：β1、β2、…βm不等于0或不全等于0ANOVA b133.711433.4288.278.000a88.84122 4.038222.55226Regression Residual TotalModel1Sum of Squaresdf Mean SquareF Sig.Predict o rs : (C onstant), 总胆固醇x1, 胰岛素x3, 糖化血红蛋白x4, 甘油三脂x2a. Dep enden t Variable: 血糖yb.Coefficients a5.943 2.8292.101.047.142.366.078.390.701.351.204.309 1.721.099-.271.121-.339-2.229.036.638.243.3982.623.016(Constant)总胆固醇x1甘油三脂x2胰岛素x3糖化血红蛋白x4Model 1B Std. ErrorUnstandardized CoefficientsBetaStandardized Coefficientst Sig.Dep endent Variable : 血糖ya. 3、各个偏回归系数的假设检验——t 检验将总胆固醇(X 1)剔除。
注意：通常每次只剔除关系最弱的一个因素。
对于同一资料，不同自变量的t 值可以相互比较，t 的绝对值越大，或P 越小，说明该自变量对Y 所起的作用越大。
重新建立不包含提出因素的回归方程432663.0287.0402.0500.6ˆX X X Y +-+=Coefficients a6.500 2.3962.713.012.402.154.354 2.612.016-.287.112-.360-2.570.017.663.230.4132.880.008(Constant)甘油三脂x2胰岛素x3糖化血红蛋白x4Model 1B Std. ErrorUnstandardized CoefficientsBetaStandardized Coefficientst Sig.Dep ende nt Variabl e : 血糖ya. 注意：表中偏回归系数已变化。
对新建立的回归方程进行检验检验结果有显著性意义。
ANOVA b133.098344.36611.407.000a89.45423 3.889222.55226Regression Residual TotalModel 1Sum of Squaresdf Mean SquareF Sig.Predicto r s: (Con s t a nt), 胰岛素x3, 甘油三脂x2, 糖化血红蛋白x4a. Dep enden t V ariable: 血糖yb.Coefficients a6.500 2.396 2.713.012.402.154.354 2.612.016.663.230.413 2.880.008-.287.112-.360-2.570.017(Constant)甘油三脂x2糖化血红蛋白x4胰岛素x3Model1BStd. ErrorUnstandardized Coef ficientsB etaStandardized Coef ficientst Sig.Dep enden t Variable: 血糖ya.对新方程的偏回归系数进行检验•检验结果均有意义，因此回归方程保留甘油三酯(X 2)、胰岛素(X 3)和糖化血红蛋白(X 4)三个因素。
•最后获得回归方程为：432663.0287.0402.0500.6ˆX X X Y +-+=1、确定系数（R 2）：总回归SS SS R 2意义：在y 的总变异中，由x 变量组建立的线性回归方程所能解释的比例。
0~1，越大越优。
特点：R 2是随自变量的增加而增大。
因此，在相近的情况下，以包含的自变量少者为优。
三、回归方程的评价２、R ——复相关系数（multiple correlation coefficient ）表示m 个自变量共同对应变量线性相关的密切程度。
0≤R≤1。
即Y 与的相关系数。
Yˆ３、校正确定系数（adjusted R-square ，R2a）越大越优。
R 2a 不会随无意义的自变量增加而增大。
是衡量方程优劣的常用指标。
校正确定系数的计算：()总残MS MS 11p n 1n )R 1(1R 22a-=-----=p 为方程中包含的自变量个数，p≤ m 。
R 2一定时，p ↑→ R 2a ↓P.268Model Summary.775a .601.528 2.0095.773b .598.5461.9721Model 12R R Square Adjusted R Square Std. Error of theEstimatePredic t o rs: (C o nstant), 糖化血红蛋白x4, 甘油三脂x2, 胰岛素x3, 总胆固醇x1a. Predic t o rs: (C o nstant), 糖化血红蛋白x4, 甘油三脂x2, 胰岛素x3b.四、各自变量的评价1、偏回归平方和从回归方程中剔除后所引起的是指将某自变量xj对应回归平方和的减少量——间接反应了自变量xj变量的贡献大小。