The output shows the results of fit

The output shows the results of fitting an exponential model to describe the relationship between N _cay_ha_ and D1_3 _cm_. The equation of the fitted model is

N _cay_ha_ = exp(6.27292 - 0.102297*D1_3 _cm_)

Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.05, there is a statistically significant relationship between N _cay_ha_ and D1_3 _cm_ at the 95.0% confidence level.

The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 89.7751% of the variability in N _cay_ha_ after transforming to a reciprocal scale to linearize the model. The correlation coefficient equals -0.947497, indicating a relatively strong relationship between the variables. The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0.505373. This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu.

The mean absolute error (MAE) of 0.324533 is the average value of the residuals. The Durbin-Watson (DW) statistic tests the residuals to determine if there is any significant correlation based on the order in which they occur in your data file. Since the P-value is greater than 0.05, there is no indication of serial autocorrelation in the residuals at the 95.0% confidence level.

Kết quả (Việt) 1:

Đầu ra cho thấy các kết quả của lắp một mô hình mũ để mô tả mối quan hệ giữa N _cay_ha_ và D1_3 _cm_. Phương trình của các mô hình được trang bị là N _cay_ha_ = exp (6.27292 - 0.102297 * D1_3 _cm_)Kể từ khi P-giá trị trong bảng ANOVA là ít hơn 0,05, có là một mối quan hệ thống kê quan trọng giữa N _cay_ha_ và D1_3 _cm_ ở cấp độ tin cậy 95,0%.R-Squared số liệu thống kê cho thấy rằng các mô hình như trang bị giải thích 89.7751% của biến đổi trong N _cay_ha_ sau khi chuyển đổi để quy mô tình để linearize các mô hình. Hệ số tương quan bằng-0.947497, 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 0.505373. 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.Có nghĩa là tuyệt đối lỗi (MAE) 0.324533 là giá trị trung bình của các dư. Thống kê Durbin-Watson (DW) kiểm tra dư để xác định nếu có bất kỳ mối tương quan đáng kể dựa vào thứ tự mà chúng xuất hiện trong tập tin dữ liệu của bạn. Kể từ khi giá trị P là lớn hơn 0,05, có là không có dấu hiệu của autocorrelation nối tiếp trong dư ở mức độ tin cậy 95,0%.

Kết quả (Việt) 2:

Các đầu ra cho thấy các kết quả của một mô hình phù hợp theo cấp số nhân để mô tả mối quan hệ giữa N _cay_ha_ và D1_3 _cm_. Các phương trình của mô hình được trang bị là N _cay_ha_ = exp (6,27292-0,102297 * D1_3 _cm_) Kể từ khi P-giá trị trong bảng ANOVA là ít hơn 0,05, có một mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa N _cay_ha_ và D1_3 _cm_ ở sự tự tin 95,0% mức. Các số liệu thống kê R-Squared chỉ ra rằng các mô hình như trang bị giải thích 89,7751% của những biến đổi trong N _cay_ha_ sau khi chuyển đến một quy mô đối ứng để linearize các mô hình. Hệ số tương quan bằng -,947497, 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 0,505373. 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 văn bản. Các nghĩa sai số tuyệt đối (MAE) của 0,324533 là giá trị trung bình của các số dư. Các Durbin-Watson (DW) Thống kê kiểm tra các số dư để xác định xem có bất kỳ mối tương quan đáng kể dựa vào thứ tự mà chúng xuất hiện trong tập tin dữ liệu của bạn. Kể từ khi P-giá trị lớn hơn 0.05, không có dấu hiệu cho thấy tương quan nối tiếp trong các số dư tại các mức độ tin cậy 95,0%.