你好，多元回归模型图表通常包含自变量、因变量和回归系数等内容。其中，自变量可以有多个，因变量则只有一个。每一个自变量都有其对应的回归系数，表示该自变量的变化对因变量的影响程度。回归系数可正可负，如果回归系数为正，则自变量的增加会导致因变量的增加，反之亦然。在图表上，一般使用散点图或折线图来表示自变量和因变量之间的关系，并使用趋势线来显示其关系的趋势。同时，回归系数也可用于反映变量之间的相关性和线性关系，以及通过建立多元回归模型来预测因变量的值。
多元回归模型图表解释
关于这个问题，多元回归模型是一种统计模型，用于探索多个自变量与一个因变量之间的关系。在多元回归模型中，使用多个自变量来预测一个因变量的值。以下是多元回归模型图表的解释：
1. 散点图：散点图用于表示自变量和因变量之间的关系。每个数据点表示一个样本，纵轴表示因变量，横轴表示自变量。如果数据点呈现出一定的线性关系，那么可以使用多元回归模型来预测因变量的值。
2. 残差图：残差图用于检验多元回归模型的拟合程度。残差是指模型预测值与实际值之间的差异。如果多元回归模型拟合良好，那么残差应该是随机分布的，没有明显的模式和趋势。
3. 系数图：系数图用于表示每个自变量的系数大小和方向。系数表示自变量对因变量的影响程度，正系数表示自变量和因变量正相关，负系数表示自变量和因变量负相关。
4. 方差膨胀因子图：方差膨胀因子图用于检验多元回归模型中是否存在多重共线性问题。多重共线性是指自变量之间存在高度相关性，这会导致模型的稳定性和可靠性下降。方差膨胀因子越大，表示自变量之间的相关性越强，需要采取相应的措施来解决多重共线性问题。
多元回归模型图表解释
用EXCEL做回归分析主要有图表法和函数法：
1、图表法： 选择参与一元线性回归两列数据（自变量x应在应变量y的左侧），插入图表，选择散点图。 选择图表中的数据系列，右击，添加趋势线，点击“选项”选项卡，勾选“显示公式”、显示R平方值。
注意显示出的R2值为R的平方，需要用SQRT()函数，计算出R值。
2、函数法 若X值序列在A1:A100单元格，Y值序列在B1:B100单元格， 则线性公式的截距b =INTERCEPT(B1:B100,A1:A100) 斜率k =SLOPE(B1:B100,A1:A100) 相关系数R =CORREL(A1:A100,B1:B100) 或 =CORREL(B1:B100,A1:A100) 上述两种方法都可以做回归分析，同时结合图表和函数会取得更满意的效果。