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企业服务数据服务案例ID：208845

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案例介绍

这是一个多元线性回归模型的结果，使用了对数变换的自变量和因变量。具体地，自变量包括lnr、lnp、lng、lni和lno，其中ln表示对应变量的对数变换。因变量为lnY。

对于每个自变量，回归结果提供了它的系数、标准误差、t值、p值和95%置信区间。系数表示自变量对因变量的影响，标准误差表示系数的不确定性，t值表示系数是否显著，p值表示t值的显著性，95%置信区间表示系数的一个置信范围。

具体地，lnr对lnY的影响不显著，因为它的系数的t值为1.13，p值为0.260大于0.05的显著性水平；lnp对lnY的影响也不显著，因为它的系数的t值为-1.50，p值为0.138；lng对lnY的影响同样不显著，因为它的系数的t值为0.45，p值为0.651。而lni和lno对lnY的影响都是显著的，因为它们的系数的t值分别为4.46和13.67，p值均小于0.05的显著性水平。

整个模型的F统计量非常大（548.95），并且对应的概率值小于0.05的显著性水平（Prob > F = 0.0000），表明整个模型是显著的。模型的R平方值为0.9707，表示模型可以解释数据变异的97.07%。模型的均方根误差为0.38458，表示模型预测的平均误差大小。