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要求1：你是否理解回归模型背后的逻辑
要求2：你是否能用文字准确解释统计结果
要求3：结论是否与研究问题强相关
这样的要求意味着，解读部分对整道题的分值占比非常高，你需要单独投入精力训练。
1.先说明模型类型与研究目的
明确这是线性回归、Logistic回归还是多元回归，并简单点出模型是用来研究什么关系的。
2.重点解释回归系数
说明自变量每变化一个单位，因变量会发生怎样的变化，注意区分正向影响还是负向影响。
3.看显著性水平
在伯明翰大学的评分标准中，是否提到显著性及其含义非常关键。通常需要明确是否通过1%、5%或10%的显著性检验。
4.解读模型整体拟合度
如R-squared、Adjusted R-squared，用来说明模型解释力，而不是简单报数字。
回归分析的难点不在于软件操作，而在于：学术语言表达不地道、不清楚老师希望看到怎样的解释深度、中英文统计术语转换容易出错。
针对这一问题，海马课堂为你提供1V1个性化课程辅导，从模型理解、结果解读到作业表述，逐步拆解评分逻辑，帮助留学生真正掌握回归分析。
在伯明翰大学，统计学回归分析不是“跑完模型就结束”，而是从结果中读出学术结论。如果你在回归分析解读上反复失分，及时进行专业课程辅导，往往比自己盲目摸索更高效，也更稳妥。
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