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

这是一个简单线性回归模型的OLS（最小二乘）回归结果。该模型的目标变量为“count”，自变量为“temp”。下面对表格中的每个部分进行解释：

Dep. Variable：这是因变量的名称，即本模型中的“count”。

R-squared：决定系数，它表示模型拟合数据的拟合程度，取值范围在0到1之间，数值越大表示模型越能够解释数据的方差，本模型的R方为0.156，表示模型对数据的解释程度较低。

Adj. R-squared：经过调整的决定系数，它考虑了自变量数量的影响，与R方相比更加严格，本模型的Adj.R方也为0.156。

Method：使用的回归方法，本模型使用的是最小二乘法。

F-statistic：F统计量，用于检验模型的显著性，F统计量的值越大，表示模型的拟合程度越好，本模型的F值为2006，对应的P值为0.00，表示模型非常显著。

Prob (F-statistic)：F统计量的P值，表示模型的显著性，本模型的P值为0.00，表示模型非常显著。

Log-Likelihood：对数似然函数值，它是评估模型拟合度的一种方法，本模型的对数似然函数值为-71125。

No. Observations：样本数量，本模型中的样本数为10886。

AIC：赤池信息准则，它是评估模型拟合度的另一种方法，AIC值越小，表示模型拟合程度越好，本模型的AIC为1.423e+05。

Df Residuals：残差自由度，即样本量减去自变量数量和截距项，本模型中的残差自由度为10884。

Df Model：模型自由度，即自变量的数量加上截距项，本模型中的模型自由度为1。

Covariance Type：协方差类型，本模型使用的是非鲁棒的协方差矩阵。

coef：自变量系数，本模型中“const”对应的系数为6.0462，“temp”对应的系数为9.1705。

std err：自变量系数的标准误差，即系数的估计标准差，本模型中“const”对应的标准误差为4.439，“temp”对应的标准误差为0.205。

t：t统计量，用于检验自变量系数的显著性，t统计量的绝对值越大，表示系数的显著性越高，本模型中“const”对应的t值为1.362，“temp”对应的t值为44.783。

P>|t|：t统计量对应的P值，表示自变量系数的显著性，本模型中“const”对应的P值为0.173，“temp”对应的P值为0.000。

[0.025 0.975]：置信区间，表示自变量系数的真实值有95%的可能性在该区间内，本模型中“const”的置信区间为[-2.656, 14.748]，“temp”的置信区间为[8.769, 9.572]。

综上，该模型的R方较低，但F值非常显著，说明该模型对数据拟合良好。自变量“temp”的系数为9.1705，P值为0.000，表明在控制其他因素不变的情况下，每增加1个“temp”的单位，目标变量“count”就会增加9.1705个单位。