答：不能断定这个回归方程理想。因为：
1.在样本容量较少，变量个数较大时，决定系数的值容易接近1，
而此时可能F检验或者关于回归系数的t检验，所建立的回归方程都没能通过。
2.样本决定系数和复相关系数接近于1只能说明Y与自变量
X1,X2,…,Xp整体上的线性关系成立，而不能判断回归方程和每个自变量是显着的，还需进行F检验和t检验。
3.在应用过程中发现，在样本容量一定的情况下，如果在模型中增
加解释变量必定使得自由度减少，使得 R2往往增大，因此增加解释变量（尤其是不显着的解释变量）个数引起的R2的增大与拟合好坏无关。
3.7 验证
证明：多元线性回归方程模型的一般形式为：
其经验回归方程式为01122
????
?
p p
y x x x
ββββ
=++++，
又
01122
????
p p
y x x x
ββββ
=----，
故
111222
???
?()()()
p p p
y y x x x x x x
βββ
=+-+-++-，
中心化后，则有
111222
???
?()()()
i p p p
y y x x x x x x
βββ
-=-+-++-，
=
令2
1
(),1,2,,
n
jj ij j
i
L x x i n
=
=
-=
∑，1,2,,
j p
=
样本数据标准化的公式为
2
1
?*,1,2,...,
)
n
jj j
i
j p
L X
β
=
==
=-
∑
j j
i j
其中:(X2
1
??
*,1,2,...,
)
n
jj j
i
j p
L X
β
=
=
=-
∑
j j
i j
其中:(X
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