[辖区=0] 0.663 0.195 11.615 0.001 1.941 [辖区=1] 0.225 0.266 0.715 0.398 1.252 [辖区=2] -0.705 0.263 7.194 0.007 0.494 [辖区=3] -0.527 0.29 3.291 0.07 0.591 [辖区=4] 0.63 0.199 10.075 0.002 1.878 [辖区=5] 0.63 0.164 14.762 0 1.877 [辖区=6] 0b . . . . [季节=1] -0.148 0.148 0.998 0.318 0.863 [季节=2] 0.015 0.155 0.009 0.924 1.015 [季节=3] 0.054 0.144 0.139 0.709 1.055 [季节=4] 0b . . . . [事故原因=0] 0.26 0.18 2.076 0.15 1.297 [事故原因=1] 0.956 0.245 15.245 0 2.602 [事故原因=2] 0.316 0.246 1.651 0.199 1.372 [事故原因=3] 2.149 0.475 20.445 0 8.575 [事故原因=4] -0.517 0.395 1.709 0.191 0.596 [事故原因=5] -2.344 0.613 14.636 0 0.096 [事故原因=6] -0.633 0.61 1.076 0.3 0.531 [事故原因=7] 1.89 0.352 28.85 0 6.62 [事故原因=8] 0.885 0.257 11.897 0.001 2.424 [事故原因=9] -3.171 0.521 36.994 0 0.042 [事故原因=10] -0.252 0.259 0.943 0.331 0.777 [事故原因=11] 0b . . . . [事故形态=0] -0.117 0 . . 0.89 [事故形态=1] 1.056 0.13 65.505 0 2.873 [事故形态=2] -0.371 0.327 1.29 0.256 0.69 [事故形态=3] 0.807 0.282 8.186 0.004 2.242 [事故形态=4] -1.511 0.634 5.672 0.017 0.221 [事故形态=5] -0.377 0.439 0.738 0.39 0.686 [事故形态=6] 1.52 0.542 7.858 0.005 4.571 [事故形态=7] 1.429 0.269 28.227 0 4.175 [事故形态=8] 1.213 0.372 10.608 0.001 3.363 [事故形态=9] -2.13 0.284 56.149 0 0.119 [事故形态=10] 0b . . . . [路面情况=0] 0.309 0.392 0.623 0.43 1.363 [路面情况=1] 0.101 0.427 0.056 0.813 1.107 [路面情况=2] 0b . . . . [道路类型=1] -0.37 0.546 0.459 0.498 0.691 [道路类型=2] 0.552 0.307 3.241 0.072 1.737 [道路类型=3] 0.445 0.325 1.874 0.171 1.561 [道路类型=4] 0.34 0.321 1.121 0.29 1.405 [道路类型=5] 0b . . . . [道路线形=0] -0.026 0.245 0.011 0.915 0.974 [道路线形=1] 0b . . . .根据该多元逻辑回归表格写公式

该多元逻辑回归表格中的每个单元格都表示一个系数，对应一个自变量的特定取值（如辖区、季节、事故原因等）。因此，可以将这些系数表示为如下的公式：

logit(p) = β0 + β1*X1 + β2*X2 + ... + βn*Xn

其中，logit(p) 表示因变量取值为1的对数几率（即发生事故的概率），β0 表示截距项，β1 ~ βn 分别表示自变量 X1 ~ Xn 的系数，X1 ~ Xn 表示各自变量的取值。

相关问题

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。

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

该多元逻辑回归模型的公式为：

P = 1 / (1 + exp(-Y))

其中，Y = -1.91B1 + 0.697B2 + 7.504B3 - 2.002B4 - 1.021B5 + 1.607B6 + 1.277B7 + 0.312B8 + 0.356B9 + 0.211B10 + B11 + 0.839B12 + 0.81B13 + 0.056B14 + 0.935B15 - 0.513B16 - 1.259B17 - 17.131B18 + 1.166B19 + 0.43B20 - 0.753B21 - 1.693B22 + 19.707B23 + 0.085B24 - 0.865B25 + 0.133B26 - 2.52B27 - 1.233B28 + 0.78B29 - 0.032B30 - 1.304B31 - 1.752B32 + 0.556B33 - 0.205B34 - 1.487B35 - 0.209B36 + 0.341B37 + 0.305B38 + 0.714B39

其中，P表示轻度交通违法为B的概率，B1至B39表示对应自变量的回归系数。