这个没什么复杂吧 ，跟普通回归的解释方法一样。
先看prob>F的值 也就是p的值  ＜0.05，说明在0.05水平上 你这个回归模型有显著意义。调整的R²=0.0439，就是模型对因变量的解释率
然后下面那个就是回归分析的各个自变量的参数估计表格。从p的值可以看出，只有rate和age两个自变量对因变量有显著影响，且rate是负影响。
那个图就是个相关分析矩阵，每个小方块的散点图表示对应两个变量之间的相关性描述。
最下面那个表 是 rate、age、degree三个变量之间的两两相关分析矩阵表，一行是相关系数一行是显著性检验的p值

请问散点图怎么看？密集？整齐？我知道问题很基础T^T 麻烦你了

散点图没有什么看的方法，只是根据经验，看是否呈线性趋势、是否呈某些曲线趋势，是否是随机分布的，是否是均匀分布的