回归分析中的Multiple R，也称为复相关系数（Multiple Correlation Coefficient），代表模型中自变量（预测变量）与因变量（响应变量）之间的线性关系的强度和方向。它的值介于-1和1之间，表示自变量和因变量之间的线性相关程度。Multiple R越接近1或-1，说明自变量和因变量之间的线性关系越强。如果Multiple R接近0，则表示自变量和因变量之间几乎没有线性关系。值得注意的是，Multiple R仅表示线性关系的强度，而不表示关系的方向。也就是说，它不能确定是因变量随自变量的增加而增加，还是随自变量的增加而减少。Multiple R是通过回归分析中的方差分解来计算的。在回归分析中，总方差可以被分解为两部分：由自变量解释的方差（回归方差）和未被自变量解释的方差（残差方差）。Multiple R是回归方差与总方差的比值的平方根，它表示自变量能够解释因变量变异的百分比。例如，在一个简单线性回归模型中，如果Multiple R为0.8，这意味着自变量能够解释因变量变异的64%（0.8^2 = 0.64）。然而，这并不意味着因变量的64%是由自变量决定的，而是说自变量与因变量之间的线性关系可以解释因变量变异的64%。总的来说，Multiple R在回归分析中是一个重要的指标，它帮助我们了解自变量和因变量之间的线性关系强度。然而，我们也需要注意，它并不能完全代表模型的预测能力，因为模型的预测能力还受到其他因素的影响，如自变量的选择、模型的假设条件等。
