循环回归中的自变量以存储P值和R平方值

循环回归是一种统计分析方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。在循环回归中，自变量用于存储P值和R平方值的目的是评估自变量对因变量的解释能力和统计显著性。

P值是用于衡量统计假设的显著性的指标。在循环回归中，P值用于判断自变量对因变量的影响是否具有统计显著性。通常，如果P值小于设定的显著性水平（例如0.05），则可以认为自变量对因变量的影响是显著的。

R平方值（R-squared）是用于衡量回归模型拟合程度的指标。在循环回归中，R平方值表示自变量对因变量变异的解释程度。R平方值的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型对数据的拟合程度越好。

循环回归中的自变量存储P值和R平方值的目的是为了评估每个自变量的重要性和贡献度。通过比较不同自变量的P值和R平方值，可以确定哪些自变量对因变量的影响更为显著，以及哪些自变量对模型的拟合程度更有贡献。

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