回歸方程是統計學中用來描述因變量和自變量之間關系的方程式。它壹般表示為：
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε
其中：
Y 是因變量，表示我們要預測的結果。
X1, X2, ..., Xk 是自變量，表示影響因變量的因素。
β0, β1, β2, ..., βk 是回歸系數，表示因變量與自變量之間的關系。
ε 是誤差項，表示不能被解釋的隨機誤差。
對於回歸系數的顯著性，我們通常使用t檢驗和p值來評估。如果p值小於某個顯著性水平（例如0.05），我們就可以認為這個回歸系數是顯著的。否則，我們就可以認為它不顯著。
回歸系數的經濟含義就是因變量與自變量之間的關系。例如，如果回歸系數 β1 是顯著的，那麽我們可以說：壹個單位的變化（例如1）在 X1 自變量上，會引起 β1 在 Y 因變量上的變化。因此，我們可以利用回歸方程來預測 Y 因變量的值，並通過回歸系數來了解不同因素對因變量的影響程度。