coef std err t P>|t| [0.025 0.975] ------------------------------------------------------------------------------ Intercept 4.2605 10.468 0.407 0.689 -17.649 26.170 x1 0.1273 0.096 1.327 0.200 -0.074 0.328 x2 0.1606 0.056 2.884 0.010 0.044 0.277 x3 0.0008 0.001 0.563 0.580 -0.002 0.004 x4 -0.3332 0.399 -0.836 0.414 -1.168 0.501 x5 -0.5746 0.309 -1.861 0.078 -1.221 0.072代码解释

这段代码是一个线性回归模型的结果输出，其中包括了每个自变量的系数（coef）、标准误差（std err）、t值、P值以及置信区间（[0.025, 0.975]）。具体地，该模型包含了5个自变量（x1、x2、x3、x4、x5）和一个截距项（Intercept），输出结果展示了每个自变量对因变量的影响。其中，x2的系数为0.1606，标准误差为0.056，t值为2.884，P值为0.01，置信区间为[0.044, 0.277]，表明x2对因变量的影响具有统计学意义。其他自变量的影响需要根据具体情况进行解释。

相关问题

coef std err t P>|t| [0.025 0.975]是什么意思

这是一个回归模型的系数（coefficients）摘要表，其中包括了每个自变量的系数估计值（coefficient estimate）、标准误（standard error）、t值（t-value）以及P值（p-value），还有一个置信区间（confidence interval）。

- 系数估计值指的是回归模型中每个自变量的系数的估计值，即该自变量对因变量的影响程度的估计值。
- 标准误是对系数估计值的精度的度量，这个值越小，说明系数估计值越精确。
- t值是系数估计值除以标准误得到的值，用于判断该系数是否显著，即是否有统计意义。一般来说，如果t值的绝对值越大，说明该系数越显著。
- P值是t值对应的双侧概率值。P值越小，说明该系数越显著。
- 置信区间是表示系数估计值的不确定性的一种方法。置信区间给出了在一定置信水平下，系数估计值的上限和下限。一般来说，置信区间越窄，说明系数估计值越准确。

最后，[0.025 0.975]是置信区间的上下限，表示系数估计值在95%置信水平下的范围。

NObeyesdad=Overweight_Level_I coef std err z P>|z| [0.025 0.975]说明什么

这是一个关于NObeyesdad和Overweight_Level_I之间关系的统计学分析结果。具体来说，它给出了一个回归模型的系数和标准误差，用于解释NObeyesdad如何与Overweight_Level_I有关联。z值是用于检验系数是否显著的统计量，P值是用于衡量z值的显著性的概率。[0.025，0.975]是用于计算置信区间的边界，表示我们对于系数的真实值的估计范围。