在回归分析中，各参数的意义如下：
1. **截距（Intercept）**：截距是回归方程中的常数项，代表了当所有自变量为0时因变量的期望值。
2. **回归系数（Coefficients）**：对于每个自变量，都有一个对应的回归系数，表示该自变量单位变化时因变量平均变化的量。例如，在简单线性回归中，如果因变量Y和自变量X1有关，那么X1的回归系数就是Y对X1的斜率。
3. **标准误差（Standard Error）**：标准误差是衡量模型拟合优度的一个统计量，它表示模型预测值与实际观测值之间平均差异的程度。标准误差越小，说明模型的拟合程度越好。
4. **t统计量（t-statistic）**：t统计量是用来测试每个回归系数是否显著不为0的统计量。它是由回归系数除以它的标准误差得到的。
5. **P值（P-value）**：P值是统计学中用来判断样本数据是否足以拒绝零假设的一个概率值。在回归分析中，P值通常用来判断回归系数是否显著。如果P值小于预先设定的显著性水平（如0.05），则认为该回归系数显著不为0。
6. **R平方（R-squared）**：R平方是回归平方和与总平方和之比，用来衡量因变量的变异中可以通过回归模型解释的比例。R平方的值越接近1，说明模型的解释力越强。
7. **调整R平方（Adjusted R-squared）**：调整R平方是在R平方的基础上考虑到自变量的数量和模型复杂度的一个指标，它对R平方进行了惩罚，以避免模型过拟合。
这些参数共同帮助我们理解自变量和因变量之间的关系，评估模型的质量，并对模型进行优化。
