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frmse为161.62822792768694，l为161.62822792768694

这是一个线性回归模型的结果表格。该模型的因变量为 count，自变量为 temp。下面是对表格中的各项进行解释：

- Dep. Variable: count：指定了模型的因变量为 count。
- R-squared: 0.156：决定系数 R-squared 为 0.156，表示自变量 temp 可解释因变量 count 的 15.6% 的方差。
- Model: OLS：模型采用最小二乘法（OLS）进行估计。
- Adj. R-squared: 0.156：校正后的决定系数为 0.156，表示模型已经考虑了自变量的个数和样本量对 R-squared 的影响。
- Method: Least Squares：估计方法为最小二乘法。
- F-statistic: 2006.00：F 统计量为 2006.00，用于检验自变量 temp 是否显著影响因变量 count，P 值为 0.00，表明自变量显著影响因变量。
- Prob (F-statistic): 0.00：P 值为 0.00，表明自变量显著影响因变量。
- Time: 13:53:24：模型估计的时间为 13:53:24。
- Log-Likelihood: -71125：对数似然值为 -71125，用于衡量模型的拟合程度。
- No. Observations: 10886：样本量为 10886。
- AIC: 1.423e+05：信息准则 AIC 为 1.423e+05，用于比较模型的优劣性。
- Df Residuals: 10884：剩余自由度为 10884。
- BIC: 1.423e+05：贝叶斯信息准则 BIC 为 1.423e+05，用于比较模型的优劣性。
- Df Model: 1：模型自由度为 1。
- Covariance Type: nonrobust：协方差类型为非鲁棒型，即不考虑异常值对模型的影响。
- coef：系数估计值。
- std err：系数估计值的标准误差。
- t：t 统计量的值。
- P>|t|：t 统计量的 P 值，用于检验系数是否显著。
- [0.025 0.975]：系数估计值的置信区间。

模型的 RMSE（均方根误差）为 161.63，表示模型的平均预测误差为 161.63。同时，l 的值也为 161.63，可能是你在表格中标注的一个符号。但是，我并不清楚它的含义和作用。希望我的解释能对你有所帮助。