線性回歸是一種常用的數(shù)據(jù)分析方法，可以用來探究自變量與因變量之間的關(guān)系。其中，系數(shù)b代表自變量對因變量的影響程度，而p則代表這個影響是否顯著。下面將介紹如何求出線性回歸中的系數(shù)b和p值。

首先，我們需要收集自變量和因變量的數(shù)據(jù)，并將它們放入一個數(shù)據(jù)集中。然后，我們可以使用最小二乘法來計算出b值。最小二乘法是一種常用的線性回歸擬合方法，它通過最小化殘差平方和來確定最佳的擬合直線。殘差是實際觀測值與回歸直線預(yù)測值之間的差異，殘差平方和則是所有殘差平方之和。

計算出b值之后，我們可以使用t檢驗來判斷自變量對因變量的影響是否顯著。t檢驗是一種常用的假設(shè)檢驗方法，它可以通過計算t值來判斷樣本平均值是否顯著不同于總體平均值。在線性回歸中，我們可以使用t檢驗來計算出p值。p值代表著檢驗結(jié)果的顯著性，一般取0.05作為顯著性水平。

在計算p值之前，我們需要先計算出標準誤差。標準誤差是用來衡量樣本平均值與總體平均值之間的差異。在線性回歸中，標準誤差可以用下面的公式來計算：

SE = √(MSE/SSx)

其中，MSE代表平均殘差平方，SSx代表自變量的總平方和。

計算出標準誤差之后，我們可以使用下面的公式來計算t值：

t = b/SE

最后，我們可以使用t值和自由度來查找t分布表，進而計算出p值。自由度是樣本數(shù)量減去自變量個數(shù)減去1。比如，如果樣本數(shù)量為100，自變量個數(shù)為2，則自由度為97。

通過上述步驟，我們可以求出線性回歸中的系數(shù)b和p值。這些指標可以幫助我們了解自變量和因變量之間的關(guān)系，并進行統(tǒng)計學(xué)分析和預(yù)測。