回归分析结果的分析主要包含以下几个步骤和要点：
显著性检验
F检验：用于检验回归模型的整体显著性。如果F值对应的P值小于显著性水平（通常为0.05），则说明回归模型是显著的，即自变量可以有效预测因变量的变异。
t检验：用于检验回归系数的显著性。如果t值对应的P值小于显著性水平，则说明该回归系数是显著的，即自变量对因变量有显著影响。
拟合度评估
R平方（R²）：衡量回归方程的拟合程度，表示模型解释的变异占总变异的比例。R²值越接近1，说明模型拟合度越好。
调整后的R平方（Adjusted R²）：在R²的基础上考虑了模型中自变量的数量，适用于比较不同复杂度的模型。调整后的R²值越接近1，说明模型在考虑了自变量数量后拟合度越好。
回归系数分析
回归系数（B）：表示自变量对因变量的影响大小和方向。分析回归系数可以确定哪些自变量对因变量具有显著影响，哪些没有显著影响。
标准化回归系数（β）：用于比较不同单位或量级的自变量对因变量的影响。标准化回归系数越接近1或-1，表示变量之间的线性关系越强。
残差分析
残差：模型预测值与实际值之间的差异。通过残差分析可以评估回归模型的合理性和误差情况，包括绘制残差图、检查残差的正态性和等方差性等。
交互作用分析
如果回归模型中存在自变量之间的交互作用，需要进一步分析和解释其对因变量的影响。
建议
综合分析：在分析回归结果时，要综合考虑显著性检验、拟合度和回归系数等多个方面，以全面评估模型的有效性和可靠性。
模型验证：通过交叉验证或其他模型验证方法，进一步确认模型的稳定性和泛化能力。
结果解释：注意解释回归系数的实际意义，结合业务背景进行合理解释，避免仅凭数值做出结论。
通过以上步骤和要点，可以更加科学和系统地分析和解释回归分析结果，从而为决策提供支持。