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。