coef std err t P>|t| [0.025 0.975] ------------------------------------------------------------------------------ const -0.5584 0.278 -2.010 0.045 -1.103 -0.013 family 2.1628 0.093 23.132 0.000 1.979 2.346 FAVC 0.8862 0.109 8.141 0.000 0.673 1.100说明什么

这是一个多元回归模型的输出结果，其中包括了每个自变量的系数、标准误、t值、p值、95%置信区间等信息。具体来说，该模型包括了常数项和两个自变量：家庭成员数（family）和是否喜欢蔬菜（FAVC），以此来预测因变量的取值。

根据输出结果，可以得出以下结论：

1. 常数项的系数为-0.5584，标准误为0.278，t值为-2.010，P值为0.045。这说明常数项对因变量的影响不为零，但不显著，即常数项对因变量的影响可能存在随机性。

2. 家庭成员数的系数为2.1628，标准误为0.093，t值为23.132，P值小于0.001。这说明家庭成员数对因变量的影响显著，且系数为正，即家庭成员数增加一单位，因变量的取值也会增加2.1628个单位。

3. 是否喜欢蔬菜的系数为0.8862，标准误为0.109，t值为8.141，P值小于0.001。这说明是否喜欢蔬菜对因变量的影响显著，且系数为正，即喜欢蔬菜的人，因变量的取值也会增加0.8862个单位。

总体来说，该模型的拟合效果较好，两个自变量对因变量的影响都是显著的，同时还给出了每个自变量对因变量的具体影响值。

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。