在MATLAB R2014a中进行逐步回归分析后，结果通常会包含以下几个关键部分：
1. 模型方程：
这部分会显示最终选择的回归模型，包括自变量和它们的系数。
2. 系数表：
这是一个表格，列出了每个自变量的系数、标准误差、t统计量和p值。系数表示自变量对因变量的影响程度和方向；标准误差用于估计系数的不确定性；t统计量用于测试系数是否显著不为零；p值则反映了在假设零假设（即系数等于零）下观察到的t统计量的概率，通常我们设定显著性水平（如0.05），如果p值小于这个水平，我们就拒绝零假设，认为该系数显著不为零。
正则化的回归分析3. 模型摘要：
这部分通常包括R-squared（决定系数），它衡量了模型解释因变量变异的比例；调整的R-squared，它是考虑到模型中自变量数量后的R-squared；以及残差标准误差，它是模型预测误差的度量。
4. 变量选择过程：
在逐步回归中，会有关于变量如何被加入或移出模型的记录。这可能包括进入和退出模型的变量、对应的F统计量或p值，以及每一步之后的模型摘要。
解读逐步回归结果时，主要关注以下几点：
显著性：检查每个自变量的p值，看它们是否低于预设的显著性水平，如0.05。显著的自变量意味着它们与因变量的关系可能是真实的，而非偶然。
模型拟合度：通过R-squared和调整的R-squared评估模型的整体拟合效果。高R-squared表示模型能很好地解释因变量的变化。
变量选择：理解逐步回归过程中变量的选择逻辑，为什么某些变量被选入或排除出模型。
残差分析：检查残差图和相关统计量，确保模型满足线性回归的基本假设，如残差应近似正态分布且无明显的模式。
请注意，以上是一般的解读步骤，具体的逐步回归结果解读可能会根据你的数据和研究问题
有所不同。在实际分析中，建议结合专业知识和领域内的最佳实践来解释和报告结果。

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