The output shows the results of fit

The output shows the results of fitting a double reciprocal model to describe the relationship between N _cay_ha_ and H _m_. The equation of the fitted model is

N _cay_ha_ = 1/(-0.0197381 + 0.387049/H _m_)

Since the P-value in the ANOVA table is greater or equal to 0.05, there is not a statistically significant relationship between N _cay_ha_ and H _m_ at the 95.0% or higher confidence level.

The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 86.1863% of the variability in N _cay_ha_. The correlation coefficient equals 0.928366, indicating a relatively strong relationship between the variables. The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0.0127504. This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu.

Kết quả (Việt) 1:

Đầu ra cho thấy các kết quả của lắp một đôi tình mô hình để mô tả mối quan hệ giữa N _cay_ha_ và H _m_. Phương trình của các mô hình được trang bị là N _cay_ha_ = 1 /(-0.0197381 + 0.387049/H _m_)Kể từ khi P-giá trị trong bảng ANOVA là lớn hơn hoặc bằng 0,05, có không phải là một mối quan hệ thống kê quan trọng giữa N _cay_ha_ và H _m_ tại 95,0% hoặc cao hơn mức độ tự tin.R-Squared số liệu thống kê cho thấy rằng các mô hình như trang bị giải thích 86.1863% của biến đổi trong N _cay_ha_. Hệ số tương quan bằng 0.928366, cho thấy một mối quan hệ tương đối mạnh giữa các biến. Tiêu chuẩn sai số ước lượng cho thấy độ lệch chuẩn của dư là 0.0127504. Giá trị này có thể được sử dụng để xây dựng dự báo giới hạn cho mới quan sát bằng cách chọn tùy chọn dự báo từ trình đơn văn bản.

Kết quả (Việt) 2:

Các đầu ra cho thấy các kết quả của việc lắp đặt một mô hình đối ứng kép để mô tả mối quan hệ giữa N và H _cay_ha_ _m_. Các phương trình của mô hình được trang bị là N _cay_ha_ = 1 / (- 0,0197381 + _m_ 0,387049 / H) Kể từ khi P-giá trị trong bảng ANOVA là lớn hơn hoặc bằng 0.05, không có một mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa N và H _cay_ha_ _m_ ở mức độ tin cậy 95,0% hoặc cao hơn. Các số liệu thống kê R-Squared chỉ ra rằng các mô hình như trang bị giải thích 86,1863% của những biến đổi trong N _cay_ha_. Hệ số tương quan bằng 0.928366, cho thấy một mối quan hệ khá chặt chẽ giữa các biến. Các sai số chuẩn của các ước tính cho thấy độ lệch chuẩn của các số dư là 0,0127504. Giá trị này có thể được sử dụng để xây dựng hạn mức dự báo cho các quan sát mới bằng cách chọn tùy chọn Dự báo từ menu text.