多重判定系数（Multiple
在这个情况下，多重判定系数为0.9604，非常接近1，这表明该模型在解释因变量和自变量之间的关系方面表现非常好。以下是一些需要考虑的其他因素：
模型预测的准确性：虽然高的多重判定系数可能意味着模型对数据的拟合较好，但并不能直接反映出模型对未来观测的预测准确性。
其他拟合指标：除了多重判定系数外，还应考虑其他拟合指标，如调整的多重判定系数（Adjusted R-squared），它考虑了模型中自变量的数量对判定系数的影响。此外，还可以检查残差的标准偏差和Durbin-Watson检验等。
模型假设的满足：多元线性回归模型基于一些假设，例如误差项的独立性和同方差性等。需要通过统计检验来检查这些假设是否得到满足。
变量的选择：需要确定选择的自变量是否对因变量有预测价值，这可以通过变量选择方法（如逐步回归）来实现。
综上所述，虽然0.9604的多重判定系数是一个非常好的结果，但在做出最终判断之前，还需要考虑上述因素。