Практическая значимость уравнения множественной регрессии оценивается с помощью показателя множественной корреляции.
Показатель множественной корреляции характеризует тесноту связи рассматриваемого набора факторов с исследуемым признаком, или, иначе, оценивает тесноту совместного влияния факторов на результат.
Независимо от формы связи показатель множественной корреляции может быть найден как
, (7)
где 
- общая дисперсия результативного признака;
- остаточная дисперсия для уравнения 
.
Границы изменения величины 
- от 0 до 1. Чем ближе значение к единице, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов. Величина индекса множественной корреляции должна быть больше или равна максимальному парному индексу корреляции:
.
При правильном включении факторов в регрессионный анализ величина индекса множественной корреляции будет существенно отличаться от индекса корреляции парной зависимости. Если же дополнительно включенные в уравнение факторы малозначимы, то индекс множественной корреляции может практически совпадать с индексом парной корреляции.
Для вычисления индекса множественной корреляции можно пользоваться следующей формулой
.
Для линейного уравнения регрессии в стандартизованном масштабе формула индекса множественной корреляции может быть представлена в виде
. (8)
Пример. Для уравнения корреляции, полученного в предыдущем примере, вычислить индекс множественной корреляции и сравнить его с парными индексами корреляции.
Ранее были получены следующие значения:
; 
; 
.
Тогда по формуле (8) получаем
.
Сравниваем индекс множественной корреляции с парными индексами корреляции:
.
Следовательно, включение обоих факторов в уравнение множественной регрессии является обоснованным.
Значимость уравнения множественной регрессии в целом оценивается с помощью с помощью F -критерия Фишера:
, (9)
где 
- индекс множественной корреляции (тоже, что и 
);
- число наблюдений;
- число факторов.
Полученное по формуле (9) значение F сравнивается с табличным при уровне значимости 
. Если фактическое значение F -критерия Фишера превышает табличное, то уравнение статистически значимо с вероятностью 
. При использовании таблицы следует принимать 
.
Пример. Для уравнения корреляции, полученного в предыдущих примерах, вычислить значение F -критерия Фишера и определить статистическую значимость уравнения.
Ранее был вычислен индекс множественной корреляции 
. По формуле (9) получаем
.
По таблице определяем 
для значений 
:
Мы видим, что 
, а значит полученное уравнение корреляции является статистически значимым.
