 From the ANOVA table, the F-stati

 From the ANOVA table, the F-statistic is 15.25 and the p-value is less than 0.05. Therefore all
coefficients are jointly significantly different from zero.
 The R-square is 0.67 and the adjusted R-squared is 0.63. The regression line has a good fit.
 If p-value

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

15.25 เป็นตารางคล้ายจากการวิเคราะห์ความแปรปรวน สถิติ F และมีค่า p น้อยกว่า 0.05 ดังนั้นทั้งหมดสัมประสิทธิ์อยู่ร่วมกันอย่างมีนัยสำคัญแตกต่างจากศูนย์คล้าย R-สแควร์เป็น 0.67 และที่ปรับปรุงลอการิทึมเป็น 0.63 เส้นถดถอยได้พอดีคล้ายถ้าค่า p < 0.05 แล้วค่าสัมประสิทธิ์จะแตกต่างจากศูนย์อย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ถ้า 95%ช่วงความเชื่อมั่นไม่ประกอบด้วยศูนย์ ค่าสัมประสิทธิ์จะแตกต่างจากศูนย์อย่างมีนัยสำคัญที่นี่ เฉพาะสัมประสิทธิ์น้ำหนักและจุดตัดแกนจะแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญมากกว่าศูนย์คล้ายว่าน้ำหนักสูง โดยหน่วยที่ 1 (ที่สอดคล้องกับปอนด์ 1000) แล้ว mpg เป็น 7.12 หน่วยล่างในไมล์ต่อแกลลอน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จากตาราง ANOVA F-สถิติเป็น 15.25 และ p-value น้อยกว่า 0.05 ดังนั้นทุก
สัมประสิทธิ์จะร่วมกันอย่างมีนัยสำคัญที่แตกต่างจากศูนย์.
 R-ตารางคือ 0.67 และปรับ R-squared คือ 0.63 สายการถดถอยมีแบบที่ดี.
ถ้า p-value <0.05 แล้วค่าสัมประสิทธิ์อย่างมีนัยสำคัญที่แตกต่างจากศูนย์ นอกจากนี้หาก 95%
ช่วงความเชื่อมั่นไม่ได้มีศูนย์สัมประสิทธิ์อย่างมีนัยสำคัญที่แตกต่างจากศูนย์.
ที่นี่เพียงค่าสัมประสิทธิ์กับน้ำหนักและตัดอย่างมีนัยสำคัญที่แตกต่างกันกว่าศูนย์.
ถ้าน้ำหนักเพิ่มขึ้น 1 หน่วย (ตรงถึง 1,000 ปอนด์) แล้ว MPG คือ 7.12 หน่วยที่ต่ำกว่า
ในแง่ของไมล์ต่อแกลลอน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จากตาราง ANOVA , f-statistic จะตรวจและ p-value น้อยกว่า 0.05 เพราะฉะนั้นทุกคน
) ร่วมกันแตกต่างจากศูนย์ .
ที่ r-square คือ 0.67 และปรับ r-squared เป็น 0.63 . สมการเส้นได้พอดี 
ถ้า p-value < 0.05 แล้วค่าแตกต่างจากศูนย์ นอกจากนี้ หากช่วงความเชื่อมั่น 95%
ไม่ประกอบด้วยศูนย์ค่าแตกต่างจากศูนย์ .
ที่นี่ มีแต่ค่าสัมประสิทธิ์ในน้ำหนักและสกัดกั้นจะแตกต่างกว่าศูนย์ .
ถ้าน้ำหนักเพิ่มขึ้น 1 หน่วย ( สอดคล้องกับ 1000 ปอนด์ ) จากนั้น MPG เป็นข้าวกล้องหน่วยล่าง
ในแง่ของไมล์ต่อแกลลอน