通过卡方检验判断回归方程的显著性如下：

卡方检验是一种统计方法，用于确定一组观测数据是否符合预期的模型。在回归分析中，卡方检验可以用来判断回归方程的显著性。

回归方程可以用来预测因变量与自变量之间的关系。回归方程的显著性是指回归方程是否可以用来解释因变量的变化。在统计学中，我们使用p值来判断一组数据是否具有显著性。通常情况下，如果p值小于0.05，我们认为数据具有显著性。

在回归分析中，我们可以使用卡方检验来计算回归方程的显著性。卡方检验的基本思想是将观察数据与期望数据进行比较，以确定它们是否具有显著差异。在回归分析中，我们使用观察数据和回归方程预测的数据来计算期望数据。如果观察数据和期望数据之间的差异显著，那么回归方程就具有显著性。

卡方检验的计算方法如下：

1.计算残差：将观测值减去预测值得到残差。

2.计算卡方值：将每个残差平方除以预测值，然后将所有结果加起来得到卡方值。

3.计算自由度：自由度等于自变量的个数。

4.计算p值：使用卡方分布表来查找p值。

如果p值小于0.05，则可以拒绝原假设，即回归方程具有显著性。如果p值大于0.05，则不能拒绝原假设，即回归方程不具有显著性。

总之，卡方检验是一种用于判断回归方程显著性的统计方法。在回归分析中，我们可以使用卡方检验来确定回归方程是否可以用来解释因变量的变化。