轻度交通违法 B 标准 错误 瓦尔德 显著性 Exp(B) 截距 -1.91 0.697 7.504 0.006 [辖区=0] 0.701 0.224 9.83 0.002 2.016 [辖区=1] 1.284 0.291 19.429 0 3.612 [辖区=2] -2.002 0.458 19.117 0 0.135 [辖区=3] -1.021 0.472 4.68 0.031 0.36 [辖区=4] 1.607 0.219 54.019 0 4.989 [辖区=5] 1.277 0.184 48.142 0 3.585 [辖区=6] 0b . . . . [季节=1] 0.312 0.163 3.665 0.056 1.366 [季节=2] 0.356 0.171 4.342 0.037 1.428 [季节=3] 0.211 0.161 1.726 0.189 1.235 [季节=4] 0b . . . . [事故原因=0] 0.839 0.202 17.347 0 2.315 [事故原因=1] 0.81 0.272 8.886 0.003 2.249 [事故原因=2] 0.056 0.308 0.033 0.856 1.057 [事故原因=3] 0.935 0.532 3.098 0.078 2.548 [事故原因=4] -0.513 0.508 1.019 0.313 0.599 [事故原因=5] -1.259 0.551 5.226 0.022 0.284 [事故原因=6] -17.131 2758.072 0 0.995 3.63E-08 [事故原因=7] 1.166 0.392 8.872 0.003 3.211 [事故原因=8] 0.43 0.29 2.197 0.138 1.537 [事故原因=9] -0.753 0.348 4.679 0.031 0.471 [事故原因=10] -1.693 0.419 16.287 0 0.184 [事故原因=11] 0b . . . . [事故形态=0] 19.707 9631.925 0 0.998 362076677.7 [事故形态=1] 0.085 0.145 0.34 0.56 1.088 [事故形态=2] -0.865 0.376 5.298 0.021 0.421 [事故形态=3] 0.133 0.298 0.201 0.654 1.143 [事故形态=4] -2.52 1.098 5.261 0.022 0.08 [事故形态=5] -1.233 0.559 4.862 0.027 0.291 [事故形态=6] 0.78 0.585 1.778 0.182 2.182 [事故形态=7] -0.032 0.3 0.011 0.916 0.969 [事故形态=8] -1.304 0.51 6.535 0.011 0.272 [事故形态=9] -1.752 0.294 35.45 0 0.173 [事故形态=10] 0b . . . . [路面情况=0] 0.556 0.482 1.331 0.249 1.743 [路面情况=1] -0.205 0.522 0.155 0.694 0.814 [路面情况=2] 0b . . . . [道路类型=1] -1.487 0.687 4.688 0.03 0.226 [道路类型=2] -0.209 0.317 0.434 0.51 0.811 [道路类型=3] 0.341 0.337 1.027 0.311 1.407 [道路类型=4] 0.305 0.326 0.874 0.35 1.356 [道路类型=5] 0b . . . . [道路线形=0] 0.714 0.317 5.07 0.024 2.042 [道路线形=1] 0b . . . .根据该多元逻辑回归表格写公式和分析

该多元逻辑回归表格展示了各个自变量（如辖区、季节、事故原因、道路类型等）对因变量（轻度交通违法）的影响程度。每个自变量都有一个系数（标准错误、显著性和Exp(B)），这些系数可以用来构建多元逻辑回归模型，预测因变量的取值。具体地，每个自变量的系数可以表示当该自变量变化一个单位时，因变量的对数几率（log odds）增加或减少多少。

建立多元逻辑回归模型的公式为：

log(odds) = -1.91 + 0.701×[辖区=0] + 1.284×[辖区=1] - 2.002×[辖区=2] - 1.021×[辖区=3] + 1.607×[辖区=4] + 1.277×[辖区=5] + 0.312×[季节=1] + 0.356×[季节=2] + 0.211×[季节=3] + 0.839×[事故原因=0] + 0.81×[事故原因=1] + 0.056×[事故原因=2] + 0.935×[事故原因=3] - 0.513×[事故原因=4] - 1.259×[事故原因=5] - 17.131×[事故原因=6] + 1.166×[事故原因=7] + 0.43×[事故原因=8] - 0.753×[事故原因=9] - 1.693×[事故原因=10] + 19.707×[事故形态=0] + 0.085×[事故形态=1] - 0.865×[事故形态=2] + 0.133×[事故形态=3] - 2.52×[事故形态=4] - 1.233×[事故形态=5] + 0.78×[事故形态=6] - 0.032×[事故形态=7] - 1.304×[事故形态=8] - 1.752×[事故形态=9] + 0.556×[路面情况=0] - 0.205×[路面情况=1] - 1.487×[道路类型=1] - 0.209×[道路类型=2] + 0.341×[道路类型=3] + 0.305×[道路类型=4] + 0.714×[道路线形=0]

从上述公式中可以看出，不同自变量的系数对因变量的影响程度不同。例如，当辖区为1时，轻度交通违法的对数几率增加了1.284个单位；当事故原因为6时，轻度交通违法的对数几率减少了17.131个单位。同时，每个自变量的显著性（p值）也可以用来衡量该自变量对因变量的影响是否显著。

总的来说，该多元逻辑回归模型可以用来预测轻度交通违法发生的概率，帮助相关部门制定交通管理策略和加强监管措施。