OLS Regression Results ============================================================================== Dep. Variable: count R-squared: 0.027 Model: OLS Adj. R-squared: 0.027 Method: Least Squares F-statistic: 298.7 Date: Fri, 02 Jun 2023 Prob (F-statistic): 4.76e-66 Time: 20:54:17 Log-Likelihood: -71898. No. Observations: 10886 AIC: 1.438e+05 Df Residuals: 10884 BIC: 1.438e+05 Df Model: 1 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coef std err t P>|t| [0.025 0.975] ------------------------------------------------------------------------------ const 151.6118 2.878 52.688 0.000 145.971 157.252 0 26.5246 1.535 17.283 0.000 23.516 29.533 ============================================================================== Omnibus: 2041.415 Durbin-Watson: 0.325 Prob(Omnibus): 0.000 Jarque-Bera (JB): 3536.912 Skew: 1.222 Prob(JB): 0.00 Kurtosis: 4.349 Cond. No. 3.78 ==============================================================================说明了什么

这是一个线性回归的结果汇总表，它提供了一些关于回归模型的统计信息，例如R-squared（拟合优度）、F-statistic（F检验统计量）、Prob（F-statistic）（F检验的p值）等。下面是这个结果汇总表中各项指标的解释：

- Dep. Variable：因变量的名称。
- R-squared：拟合优度，表示模型对数据的解释能力。取值范围在0到1之间，值越大表示模型拟合得越好。在这个例子中，R-squared为0.027，说明模型对数据的解释能力较弱。
- Model：模型的类型，这里是OLS（普通最小二乘法）。
- Adj. R-squared：调整后的拟合优度，考虑了模型中自变量的数量。当模型中自变量数量增加时，R-squared会上升，但有可能是因为过拟合导致的。调整后的拟合优度能够避免这个问题。
- Method：回归方法，这里是最小二乘法。
- F-statistic：F检验统计量，用于检验模型的整体显著性。F检验的原假设是模型中所有的自变量系数都为0，即模型没有拟合数据的能力。如果F检验的p值小于显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设，认为模型具有统计显著性。在这个例子中，F-statistic为298.7，Prob(F-statistic)为4.76e-66，p值非常小，说明模型具有统计显著性。
- Date：回归分析的日期。
- Time：回归分析的时间。
- Log-Likelihood：对数似然函数值，用于比较不同模型的拟合优度。值越大表示模型拟合得越好。
- No. Observations：样本数量。
- AIC：赤池信息准则，考虑模型拟合数据的同时，惩罚模型复杂度。AIC值越小表示模型越好。
- Df Residuals：残差的自由度，即样本数量减去自变量的数量。
- BIC：贝叶斯信息准则，与AIC类似，但对模型复杂度的惩罚更强。BIC值越小表示模型越好。
- Df Model：模型中自变量的数量。
- Covariance Type：协方差估计方法，这里是非鲁棒估计（nonrobust）。
- coef：模型系数，即自变量对因变量的影响。
- std err：系数的标准误，用于计算置信区间。
- t：t统计量，用于检验系数是否显著。如果t值的绝对值大于1.96（通常置信水平为95%），则认为系数具有统计显著性。
- P>|t|：系数的p值，表示系数是否显著。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则认为系数具有统计显著性。
- [0.025 0.975]：系数的置信区间，表示系数的真实值有95%的概率在该区间内。