Ben dans des cours de stats, des bouquins et peut-être même dans l'aide d'Excel!
R² est le coefficient de corrélation linéaire. Tu as sa définition sur
http://www.statcan.ca/francais/edu/power/glossary/gloss_f.htm#FEn gros, plus il est grand, meilleur ton modèle est mais attention, il peut être biaisé car pour une régression linéaire multiple, il augmente avec le nombre de variables : c'est à dire que plus tu mets de variables dans ton modèle, meilleur il sera !
il faut donc regarder le R² ajusté qui donne le R² sans tenir compte du nombre de variable !
F est la statistique de Fisher. il ne faut pas qu'elle soit supérieure à une valeur que tu trouve dans un abaque. Surement qu'a coté tu dois avoir la p-value (p-valeur) <1. Pour un test à 5%, si elle est inférieure à 5% c'est que ton modèle est bon ! (en gros).
L'Erreur type est le sigma ou écart-type. le but est qu'il soit le plus petit lui aussi ! C'est la racine carrée de la variance. En gros il t'indique de combien le résultat de ta variable va pouvoir s'écarter de la vraie valeur !
Voici un site qui pourra t'aider sur la régressionlinéaire simple et multiple
http://www.unilim.fr/pages_perso/jean.debord/math/reglin/reglin.htmil y en a d'autres.
J'espère que j'ai été clair car ca fait maintenant qqes mois que je n'ai pas touché aux stats !