Индекс корреляции, или коэффициент корреляции, в контексте множественной линейной регрессии показывает степень связи между зависимой переменной и независимыми переменными. Если уравнение множественной линейной регрессии построено правильно, то индекс корреляции должен иметь следующие характеристики:

• Положительное значение: Коэффициент корреляции может варьироваться от -1 до 1. Если модель построена правильно и существует положительная связь между переменными, то индекс корреляции будет близок к 1.
• Близость к 1: Чем ближе индекс корреляции к 1, тем сильнее связь между зависимой и независимыми переменными. Это указывает на то, что модель хорошо объясняет вариацию зависимой переменной.
• Отрицательное значение: Если индекс корреляции близок к -1, это может указывать на сильную отрицательную связь, что также может быть приемлемо в зависимости от контекста задачи.
• Низкие значения: Если индекс корреляции близок к 0, это может свидетельствовать о том, что модель не объясняет вариацию зависимой переменной, и, возможно, необходимо пересмотреть модель или включить дополнительные независимые переменные.

В общем, для правильного построения модели множественной линейной регрессии индекс корреляции должен быть достаточно высоким, чтобы свидетельствовать о значительной связи между переменными, но важно также учитывать контекст и специфику данных.