回归平方和＝自由度×均方
残差均方＝残差平方和×残差df
残差F＝回归均方÷残差均方
回归是方法，残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差，平方和有很多个，不同的平方和的意思不一样，与样本量及模型中自变量的个数有关，样本量越大，相应变异就越大。
df是自由度，是自由取值的变量个数；
均方指的是一组数的平方和的平均值，在统计学中，表示离差平方和与自由度之比；
f是f分布的统计量，用于检验该回归方程是否有意义；
SIG=significance，意为“显著性”，后面的值就是统计出的P值，如果P值0.01
