Linear regression Number of obs = 32,153 F(2, 32150) = 16.59 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.0111 Root MSE = 1.1848

这是一个线性回归模型的结果汇总。下面是对各个参数的解释：

- Number of obs：模型中观测值的数量。
- F(2, 32150)：模型的 F 统计量和自由度，其中 2 是回归系数的数量，32150 是残差的自由度。
- Prob > F：F 统计量的 p 值，用于判断模型是否显著。
- R-squared：拟合优度，表示模型能够解释因变量方差的百分比。
- Root MSE：残差标准差的平方根，表示模型预测误差的平均大小。

根据这个结果汇总，我们可以得出以下结论：

- 模型显著，因为 Prob > F 的值非常小（小于 0.05）。
- 模型的拟合优度很低，因为 R-squared 的值很小（小于 0.3）。
- 模型的预测误差比较大，因为 Root MSE 的值比较大。