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Answer 1

修正的可决系数是衡量模型拟合度的一个重要指标，调整后的R平方值在统计分析中用于评估模型的解释能力，相较于未经调整的R平方，它考虑了自变量数量对模型拟合度的影响。

回归系数的标准偏差，即S.E. of regression，表示回归系数的估计值的波动程度。例如，在一个研究GDP变化的研究中，如果GDP的系数的标准偏差较小，说明GDP对模型的影响较为稳定。

总离差平方和（Sum squared resid）是模型残差平方和的总和，它反映了模型误差的大小。在计量经济学分析中，总离差平方和是评估模型拟合程度的一个重要指标。

对数优度（Log Likelihood）是衡量模型拟合度的另一个重要指标，它反映了模型预测数据的优度。对数似然值越大，模型的拟合效果越好。

DW统计量（Durbin-Waston stat）用于检验残差的一阶自相关性。如果DW统计量的值接近2，说明残差不存在显著的一阶自相关；如果DW统计量的值显著小于2，说明残差存在显著的一阶正自相关；如果DW统计量的值显著大于2，说明残差存在显著的一阶负自相关。

AIC统计量（Akaike info criterion）用于比较不同模型的优劣，AIC值越小，模型越优。AIC统计量主要用以选择最佳自变量组合，从而提高模型的预测能力。

赤池情报量标准（Schwarz criterion）与AIC类似，也是一种模型选择标准。Schwarz准则通过平衡模型复杂度和模型拟合优度，来选择最优模型。

F值和F值的P值在统计检验中用于判断自变量对模型的影响是否显著。然而，在实际应用中，这两个指标的实用性相对较弱，往往需要结合其他统计量来综合评估模型。