模型摘要表包含可用于选择模型的统计量。这些统计量包括：

·    R 平方偏差通常认为是由模型解释的数据偏差的比率。R偏差越大，模型与数据的拟合度越高。

·    R 平方偏差（调整的）表示已根据模型中的项数调整的修正 R 偏差。使用调整的统计量比较具有不同预测变量数的各个模型。

·    赤池信息量准则 (AIC) 是指用于比较模型的三个统计量中最有效的统计量。但是，与 R2 统计量相似，AIC 自身没有通用解释。AIC 越小，模型与数据的拟合度越高。

使用这些统计量比较不同的模型。较高的 R2 值和较低的 AIC 值均无法保证模型与数据拟合良好。除模型摘要外，还可以使用拟合优度检验来评估模型与数据的拟合度。

模型汇总
 
           偏差 R-Sq
偏差 R-Sq     (调整)    AIC
    3.41%      1.95%  69.99
                           

对于这些康复中心数据，模型可解释 3.41% 的偏差。调整的 R2 偏差为 1.95%。当模型中项的统计意义不显著时，调整的 R2 偏差的下限值很典型。AIC 为 69.99。