提取回归系数值

回归系数（regression coefficient）是一个衡量变量之间相关性强度和方向的统计指标。在回归分析中，回归系数表示自变量（解释变量）与因变量（被解释变量）之间的关系。回归系数的值可以用来预测因变量的变化趋势。

回归系数的计算方法因不同类型的回归分析而异，包括线性回归、逻辑回归、多项式回归等。在线性回归中，回归系数表示自变量与因变量之间的线性关系。线性回归模型的一般形式为：

y = b0 + b1 * x

其中，y 为因变量，x 为自变量，b0 为截距，b1 为回归系数。回归系数 b1 表示当自变量 x 增加 1 单位时，因变量 y 的预期变化量。

回归系数的绝对值越大，表示自变量对因变量的影响越大；回归系数的正负号表示自变量与因变量之间的关系是正相关还是负相关。

在实际应用中，回归系数的计算可以通过软件工具或云计算平台进行。例如，在 Python 中，可以使用 scikit-learn、statsmodels 等库进行线性回归分析，计算回归系数。

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