截距项: 1.3815005830312614 系数: [-0.97916225 0.77767285 1.38708825] 均方误差: 230.99914208495755说明什么
时间: 2024-04-02 13:35:40 浏览: 17
这个线性回归模型的截距项为1.3815,表示当自变量都为0时,因变量的预测值为1.3815。
模型的系数为[-0.97916225, 0.77767285, 1.38708825],分别对应自变量['酒店直销订单', '酒店直销间夜', '酒店直销实住订单']。这些系数表示当自变量每增加1个单位时,因变量的预测值分别减少0.979、增加0.778、增加1.387个单位。
模型的均方误差为230.9991,表示模型的预测值与真实值之间的平均方差为230.9991,可以作为评估模型准确性的指标。这个值越小,模型的拟合效果越好。需要注意的是,均方误差的大小还需要和实际数据的范围进行比较,才能确定其是否可接受。
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OLS Regression Results Dep. Variable: y R-squared: 0.049 Model: OLS Adj. R-squared: 0.036 Method: Least Squares F-statistic: 3.581 Date: Sun, 11 Jun 2023 Prob (F-statistic): 0.0305 Time: 11:18:35 Log-Likelihood: 96.141 No. Observations: 141 AIC: -186.3 Df Residuals: 138 BIC: -177.4 Df Model: 2 Covariance Type: nonrobust coef std err t P>|t| [0.025 0.975] const -0.3218 2.006 -0.160 0.873 -4.288 3.644 x1 0.1296 1.317 0.098 0.922 -2.474 2.733 x2 0.0029 0.216 0.014 0.989 -0.423 0.429 Omnibus: 86.169 Durbin-Watson: 2.062 Prob(Omnibus): 0.000 Jarque-Bera (JB): 394.216 Skew: 2.304 Prob(JB): 2.50e-86 Kurtosis: 9.772 Cond. No. 2.31e+03 Notes: [1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified. [2] The condition number is large, 2.31e+03. This might indicate that there are strong multicollinearity or other numerical problems.
这是一个OLS回归结果汇总表,其中包含了回归模型的基本信息、拟合度、系数、显著性检验等多个指标。具体解读如下:
- Dep. Variable:因变量为y。
- R-squared:拟合优度为0.049,即模型能够解释因变量变异的4.9%。
- Adj. R-squared:根据自变量数量进行调整后的拟合优度为0.036,说明模型的解释能力有限。
- F-statistic:F值为3.581,对应的P值为0.0305,说明模型具有一定的显著性。
- Prob (F-statistic):F检验的P值为0.0305,小于通常的显著性水平0.05,说明回归模型在总体上是显著的。
- const、x1、x2:分别是截距项和自变量的回归系数。
- t:t值表示系数是否显著,P>|t|表示对应的双侧检验的P值。
- [0.025 0.975]:系数的置信区间,如果包含了0则说明系数不显著。
- Omnibus:Omnibus值为86.169,对应的P值为0.000,说明残差不服从正态分布。
- Durbin-Watson:Durbin-Watson值为2.062,说明残差之间存在自相关性。
- Prob(Omnibus):Omnibus检验的P值为0.000,小于0.05,说明残差不服从正态分布。
- Jarque-Bera (JB):JB值为394.216,对应的P值为2.50e-86,说明残差不服从正态分布。
- Skew:Skew值为2.304,说明残差呈现严重的正偏态分布。
- Kurtosis:Kurtosis值为9.772,说明残差呈现严重的峰态分布。
- Cond. No.:条件数为2.31e+03,说明模型存在较强的多重共线性或者其他数值问题。
OLS Regression Results Dep. Variable: count R-squared: 0.156 Model: OLS Adj. R-squared: 0.156 Method: Least Squares F-statistic: 2006. Date: Sat, 03 Jun 2023 Prob (F-statistic): 0.00 Time: 13:53:24 Log-Likelihood: -71125. No. Observations: 10886 AIC: 1.423e+05 Df Residuals: 10884 BIC: 1.423e+05 Df Model: 1 Covariance Type: nonrobust coef std err t P>|t| [0.025 0.975] const 6.0462 4.439 1.362 0.173 -2.656 14.748 temp 9.1705 0.205 44.783 0.000 8.769 9.572 Omnibus: 1871.687 Durbin-Watson: 0.369 Prob(Omnibus): 0.000 Jarque-Bera (JB): 3221.966 Skew: 1.123 Prob(JB): 0.00 Kurtosis: 4.434 Cond. No. 60.4请帮我详细分析这个表格,并对模型做出详细的解释
这是一个简单线性回归模型的OLS(最小二乘)回归结果。该模型的目标变量为“count”,自变量为“temp”。下面对表格中的每个部分进行解释:
Dep. Variable:这是因变量的名称,即本模型中的“count”。
R-squared:决定系数,它表示模型拟合数据的拟合程度,取值范围在0到1之间,数值越大表示模型越能够解释数据的方差,本模型的R方为0.156,表示模型对数据的解释程度较低。
Adj. R-squared:经过调整的决定系数,它考虑了自变量数量的影响,与R方相比更加严格,本模型的Adj.R方也为0.156。
Method:使用的回归方法,本模型使用的是最小二乘法。
F-statistic:F统计量,用于检验模型的显著性,F统计量的值越大,表示模型的拟合程度越好,本模型的F值为2006,对应的P值为0.00,表示模型非常显著。
Prob (F-statistic):F统计量的P值,表示模型的显著性,本模型的P值为0.00,表示模型非常显著。
Log-Likelihood:对数似然函数值,它是评估模型拟合度的一种方法,本模型的对数似然函数值为-71125。
No. Observations:样本数量,本模型中的样本数为10886。
AIC:赤池信息准则,它是评估模型拟合度的另一种方法,AIC值越小,表示模型拟合程度越好,本模型的AIC为1.423e+05。
Df Residuals:残差自由度,即样本量减去自变量数量和截距项,本模型中的残差自由度为10884。
Df Model:模型自由度,即自变量的数量加上截距项,本模型中的模型自由度为1。
Covariance Type:协方差类型,本模型使用的是非鲁棒的协方差矩阵。
coef:自变量系数,本模型中“const”对应的系数为6.0462,“temp”对应的系数为9.1705。
std err:自变量系数的标准误差,即系数的估计标准差,本模型中“const”对应的标准误差为4.439,“temp”对应的标准误差为0.205。
t:t统计量,用于检验自变量系数的显著性,t统计量的绝对值越大,表示系数的显著性越高,本模型中“const”对应的t值为1.362,“temp”对应的t值为44.783。
P>|t|:t统计量对应的P值,表示自变量系数的显著性,本模型中“const”对应的P值为0.173,“temp”对应的P值为0.000。
[0.025 0.975]:置信区间,表示自变量系数的真实值有95%的可能性在该区间内,本模型中“const”的置信区间为[-2.656, 14.748],“temp”的置信区间为[8.769, 9.572]。
综上,该模型的R方较低,但F值非常显著,说明该模型对数据拟合良好。自变量“temp”的系数为9.1705,P值为0.000,表明在控制其他因素不变的情况下,每增加1个“temp”的单位,目标变量“count”就会增加9.1705个单位。