线性回归中的系数通常指的是**斜率**，而不是r或r方。斜率描述了自变量和因变量之间的关系强度和方向。然而，在回归分析中，我们也会关注到两个重要的相关统计量：**相关系数r**和**决定系数R^2**。

相关系数r是用来度量两个变量之间的线性关系程度的指标。它的取值范围在-1到1之间，当r接近于1时，表示两个变量之间存在高度正相关；当r接近于-1时，表示两个变量之间存在高度负相关；而当r接近于0时，表示两个变量之间的线性相关程度较低。  

决定系数R^2（也被称为拟合优度）是用来衡量回归模型对观测数据的拟合程度的指标。它表明了自变量（可能有多个）对因变量的解释程度，即因变量的变异有多少比例可以由自变量来解释。R^2的值介于0到1之间，越接近1表示模型对数据的拟合程度越好，反之则表示模型对数据的拟合程度不佳。  

因此，在线性回归分析中，我们可以使用相关系数r来了解自变量和因变量之间的线性关系，同时通过决定系数R^2来衡量回归模型的拟合优度。这两个统计量提供了不同的角度来评估回归模型的效果和变量之间的关系。

相关系数：，1 当r＞0时，表明两个变量正相关；当r＜0时，表明两个变量负相关；|r|≤1，且|r|越接近于1，相关程度越大；|r|越接近于0，相关程度越小。2、残差：相关指数R2用来刻画回归的效果，其计算公式是，在含有一个解释变量的线性模型中，R2恰好等于相关系数r的平方。显然，R2取值越大，意味着残差平方和越小，也就是模型的拟合效果越好。