“<nz-statistic [nzValue]="(2019.111 | number: '1.0-2')!" [nzTitle]="'Account Balance (CNY)'"></nz-statistic>”里的“'1.0-2'”是什么意思

这里的“'1.0-2'”是Angular中的数字格式化表达式，用于将数字转化为指定格式的字符串。其中，“1”表示整数部分最少保留1位数字，“0”表示整数部分不足1位时用0补齐，“2”表示小数部分最多保留2位数字，如果小数部分超过2位，则会四舍五入。因此，对于数字2019.111，使用格式化表达式“'1.0-2'”后，会显示为“2019.11”。

相关问题

OLS Regression Results Dep. Variable: y R-squared: 0.049 Model: OLS Adj. R-squared: 0.036 Method: Least Squares F-statistic: 3.581 Date: Sun, 11 Jun 2023 Prob (F-statistic): 0.0305 Time: 11:18:35 Log-Likelihood: 96.141 No. Observations: 141 AIC: -186.3 Df Residuals: 138 BIC: -177.4 Df Model: 2 Covariance Type: nonrobust coef std err t P>|t| [0.025 0.975] const -0.3218 2.006 -0.160 0.873 -4.288 3.644 x1 0.1296 1.317 0.098 0.922 -2.474 2.733 x2 0.0029 0.216 0.014 0.989 -0.423 0.429 Omnibus: 86.169 Durbin-Watson: 2.062 Prob(Omnibus): 0.000 Jarque-Bera (JB): 394.216 Skew: 2.304 Prob(JB): 2.50e-86 Kurtosis: 9.772 Cond. No. 2.31e+03 Notes: [1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified. [2] The condition number is large, 2.31e+03. This might indicate that there are strong multicollinearity or other numerical problems.

这是一个OLS回归结果汇总表，其中包含了回归模型的基本信息、拟合度、系数、显著性检验等多个指标。具体解读如下：

- Dep. Variable：因变量为y。
- R-squared：拟合优度为0.049，即模型能够解释因变量变异的4.9%。
- Adj. R-squared：根据自变量数量进行调整后的拟合优度为0.036，说明模型的解释能力有限。
- F-statistic：F值为3.581，对应的P值为0.0305，说明模型具有一定的显著性。
- Prob (F-statistic)：F检验的P值为0.0305，小于通常的显著性水平0.05，说明回归模型在总体上是显著的。
- const、x1、x2：分别是截距项和自变量的回归系数。
- t：t值表示系数是否显著，P>|t|表示对应的双侧检验的P值。
- [0.025 0.975]：系数的置信区间，如果包含了0则说明系数不显著。
- Omnibus：Omnibus值为86.169，对应的P值为0.000，说明残差不服从正态分布。
- Durbin-Watson：Durbin-Watson值为2.062，说明残差之间存在自相关性。
- Prob(Omnibus)：Omnibus检验的P值为0.000，小于0.05，说明残差不服从正态分布。
- Jarque-Bera (JB)：JB值为394.216，对应的P值为2.50e-86，说明残差不服从正态分布。
- Skew：Skew值为2.304，说明残差呈现严重的正偏态分布。
- Kurtosis：Kurtosis值为9.772，说明残差呈现严重的峰态分布。
- Cond. No.：条件数为2.31e+03，说明模型存在较强的多重共线性或者其他数值问题。

OLS Regression Results ============================================================================== Dep. Variable: count R-squared: 0.101 Model: OLS Adj. R-squared: 0.101 Method: Least Squares F-statistic: 1219. Date: Sat, 03 Jun 2023 Prob (F-statistic): 2.92e-253 Time: 01:03:24 Log-Likelihood: -71468. No. Observations: 10886 AIC: 1.429e+05 Df Residuals: 10884 BIC: 1.430e+05 Df Model: 1 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coef std err t P>|t| [0.025 0.975] ------------------------------------------------------------------------------ const 376.4456 5.545 67.890 0.000 365.577 387.315 humidity -2.9873 0.086 -34.915 0.000 -3.155 -2.820 ============================================================================== Omnibus: 2068.515 Durbin-Watson: 0.351 Prob(Omnibus): 0.000 Jarque-Bera (JB): 3709.739 Skew: 1.210 Prob(JB): 0.00 Kurtosis: 4.525 Cond. No. 218. ==============================================================================表格说明了什么，模型的效果怎么样，请根据结果对模型总体进行评价。frmes=171.98726331543398,l=0.900189909771467

这是一份OLS回归结果报告，其中包含了模型的各种统计信息，例如R-squared, F-statistic, t-test。

R-squared是模型的拟合优度，值域从0到1，值越接近1表示模型拟合效果越好，这里的R-squared是0.101，说明模型解释变量与因变量之间的关系较弱。

F-statistic是用来检验整个模型的显著性，与p值一起使用，这里的p值为2.92e-253，非常小，意味着模型整体显著。

t-test是用来检验单个自变量的显著性，其中humidity的t值为-34.915，p值为0.000，说明humidity与count之间存在显著的负相关关系。

综上所述，这个模型的整体显著，但是R-squared值较低，说明模型解释程度不够强，需要进一步优化或者加入其他自变量来提升模型效果。