回归系数，在回归方程中表示自变量对因变量影响大小的参数，回归系数越大表示自变量对因变量影响越大，正回归系数表示因变量随自变量增大而增大，负回归系数表示因变量随自变量增大而减小。
回归系数大于零则相关系数大于零，回归系数小于零则相关系数小于零，回归系数大于零，回归方程曲线单调递增，回归系数小于零，回归方程曲线单调递减，回归系数等于零，回归方程得到最值。
注意
标准化回归系数的比较结果只是适用于某一特定环境的，而不是绝对正确的，它可能因时因地而变化。
举例来说，从某一次数据中得出，在影响人格形成的因素中，环境因素的Beta值比遗传因素的Beta值大。
这只能说明数据采集当时当地的情况，而不能加以任何不恰当的推论，不能绝对地不加任何限定地说，环境因素的影响就是比遗传因素大。事实上，如果未来环境因素的波动程度变小，很可能遗传因素就显得更为重要。
直线回归方程：当两个变量x与y之间达到显著地线性相关关系时，应用最小二乘法原理确定一条最优直线的直线方程y=a+bx，这条回归直线与个相关点的距离比任何其他直线与相关点的距离都小，是最佳的理想直线。
回归截距a：表示直线在y轴上的截距，代表直线的起点。
回归系数b：表示直线的斜率，他的实际意义是说明x每变化一个单位时，影响y平均变动的数量。
总离差不能用n个离差之和来表示，通常是用离差的平方和，即(Yi-a-bXi)^2计算。
扩展资料：
要确定回归直线方程，只要确定a与回归系数b。回归直线的求法通常是最小二乘法：离差作为表示xi对应的回归直线纵坐标y与观察值yi的差，其几何意义可用点与其在回归直线竖直方向上的投影间的距离来描述。
数学表达：Yi-y^=Yi-a-bXi，总离差不能用n个离差之和来表示，通常是用离差的平方和即(Yi-a-bXi)^2计算。即作为总离差，并使之达到最小，这样回归直线就是所有直线中除去最小值的那一条。
回归系数：由回归方程求导数得到。
所以，回归系数>0，回归方程曲线单调递增；
回归系数<0，回归方程曲线单调递减；
回归系数=0，回归方程求最值（最大值、最小值）。
参考资料来源：百度百科——回归直线方程
回归系数在回归方程中表示自变量x对因变量y影响大小的参数。回归系数的经济意义是每当x产生单个数额的变化时，y受到影响而变动的数额。回归系数的经济意义实际上就是回归系数在统计学中的含义。回归系数的英文名是regression coefficient，具体是指在回归方程中x影响y而变动的参数。回归系数可以说是西方经济学统计学分支中的内容，也可以说是数学中的内容。
伪回归
若是所建立的回归模型在经济意义上没有因果关系，那么这个就是伪回归，例如路边小树年增长率和国民经济年增长率之间存在很大的相关系数，但是建立的模型却是伪回归。如果你直接用数据回归，那肯定存在正相关，而其实这个是没有意义的回归。
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